学习彭亮《深度学习基础介绍:机器学习》课程 假设有N个待聚类的样本,对于层次聚类来说,步骤: (初始化)把每个样本归为一类,计算每两个类之间的距离,也就是样本与样本之间的相似度; 寻找各个类之间最近的两个类,把他们归为一…
分类:聚类算法
Tensorflow快速入门1--实现K-Means聚类算法
Tensorflow快速入门1–实现K-Means聚类算法 环境: 虚拟机ubuntun16.0.4 Tensorflow版本:0.12.0(仅使用cpu下,pip命令安装) 目录 1.环境搭建 1.1Tensorflo…
图像聚类-K均值聚类
最近做的一个东西跟这个相关,本来希望是用深度学习对于没有标签的图像数据进行分类,但是通常情况下,深度学习是对有标签的数据进行学习,目的是用来自动提取特征,代替传统的手工提取特征。因此,比较容易想到,对于无标签又需要分类的…
图像聚类-层次聚类
最近做的一个东西跟这个相关,本来希望是用深度学习对于没有标签的图像数据进行分类,但是通常情况下,深度学习是对有标签的数据进行学习,目的是用来自动提取特征,代替传统的手工提取特征。因此,比较容易想到,对于无标签又需要分类的…
python数据分析与挖掘学习笔记(5)-公司客户价值判断分析与聚类算法
这一节是使用聚类算法来对公司客户价值进行判断和分析。 提到聚类算法,大家应该都会想到是K-means。这是比较简单和经典的一种聚类算法。 k-means聚类算法的原理比较简单,实现也容易,可以直接调用python的skl…
聚类算法(一)层次聚类
聚类 聚类是对点集进行考察并按照某种距离测度将他们聚成多个“簇”的过程。聚类的目标是使得同一簇内的点之间的距离较短,而不同…
海量数据聚类算法综述
这是提交给研讨会论文的一部分:国内外研究现状,希望读者在写文章时不要照抄,这都是我自己看了文章后写的 国内外研究现状:处理海量数据难处在于数据量过大,不可能一次性将所有的数据都放入内存,所以将会导致多次读取磁盘,这样严重…
聚类算法总结
讲聚类算法,首先就理解几个聚类里面的专有词,让我们先回顾下这些关键词的定义. 一个簇是一组数据对象的集合,在同一个簇中的对象彼此类似,而不同的簇中的对象彼此相异。将一组热处理或者抽象对象分组为类似对象组成的多个簇的过程被…
聚类算法简述
K-MEANS 算法 K-MEANS 评估聚类结果与选择K MapReduce GMM 算法 初始化 过拟合 K-MEANS比较 LDA LDA和clustering的区别 数学基础 四种分布 共轭分布 与LDA的关系 …
聚类算法中的实验部分
聚类算法中的实验部分 最近到了论文的收尾部分,要开始做实验。 起初以为实验部分最简单了,就拿着数据跑一跑,记录结果,画图。直到自己真的做了,才发现里面要注意的特别多,根本不是一间容易事。 我们做实验一般分为两种:人工数据…
聚类算法:凝聚层次聚类
凝聚层次聚类: 所谓凝聚的,指的是该算法初始时,将每个点作为一个簇,每一步合并两个最接近的簇。另外即使到最后,对于噪音点或是离群点也往往还是各占一簇的,除非过度合并。对于这里的“最接近”,有下面…
MeanShift聚类算法
Mean Shift 聚类算法 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/45718593 作者:hjimce 一、mean shift&nb…