DBSCAN聚类算法三部分: 1、 DBSCAN原理、流程、参数设置、优缺点以及算法; http://blog.csdn.ne…
分类:聚类算法
层次聚类算法
首先介绍聚类中的层次聚类算法。层次法又分为凝聚的层次聚类和分裂的层次聚类。 凝聚的方法:也称自底向上的方法,首先将每个对象作为单独的一个聚类,然后根据性质和规则相继地合并相近的类,直到所有的对象都合并为一个…
层次聚类算法原理及实现
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…
K-means聚类算法原理和C++实现
给定训练集{x (1) ,...,x (m) } {x(1),…,x(m)},想把这些样本分成不同的子集,即聚类,x (i) ∈R&nbs…
人工智能AI常见的经典K-means聚类算法原理和工作过程
人工智能AI常见的经典K-means聚类算法原理和工作过程 K-means聚类算法亦称K聚类均值算法,K-means算法是硬聚类算法中的一种。聚类算法是一类无监督机器学习。K-means算法是计算数据聚集的算法,主要通过…
Matlab数值分析K-means聚类算法
我写的附录文章1简单介绍了K-means聚类算法。Matlab提供了专用函数kmeans用于聚类的质心。 假设随机生成两维样本数据,然后用kmeans算出聚类并标记出质心: r1=randn(5,2)-2 r2=rand…
核K-均值聚类(Kernel K-means Clustering)
问题: 设数据集,其中,。Mercer核函数,根据Mercer定理存在映射,使得。 &…
模糊C均值聚类算法及实现
FCM http://wenku.baidu.com/view/ee968c00eff9aef8941e06a2.html mean-shift http://wenku.baidu.com/view/0d9eb876a…
几中聚类算法的优缺点比较总结
k均值: 优点:1,简单,易于理解和实现;2,时间复杂度低 缺点:1,需要对均值给出定义,2,需要指定要聚类的数目;3,一些过大的异常值会带来很大影响;4,算法对初始选值敏感;5,适合球形聚类 层次聚类: 优点:1,距离…
学习笔记第六篇之聚类算法(学习向量量化)
今天记录一下之前做的用机器学习聚类算法中的学习向量量化方法做的实例,也是以此前的城市GDP数据为例。 算法如下…
EM聚类算法简介
1.一般概念介绍 最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,又译期望最大化算法)在统计中被用于寻找,依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中,参数的最大似然估计。 在统计…
谱聚类算法详解
如果说 K-means 和 GMM 这些聚类的方法是古代流行的算法的话,那么这次要讲的 Spectral Clustering 就可以算是现代流行的算法了,中文通常称为“谱聚类”。…