一、K-Means算法介绍 在数据挖掘中,K-Means算法是一种cluster analysis的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 问题 K-Means算法主要解决的问题如下…
分类:聚类算法
Opencv中K均值算法(K-Means)及其在图像分割中的应用
K均值(K-Means)算法是一种无监督的聚类学习算法,他尝试找到样本数据的自然类别,分类是K由用户自己定义,K均值在不需要任何其他先验知识的情况下,依据算法的迭代规则,把样本划分为K类。K均值是最常用的聚类技术之一,通…
基于流形距离的聚类算法
在家蹲了一个月照顾小孩,完全被洗脑了,程序代码是神马,能吃么? 今天回来,决定练练脑,瞎看了会儿黎曼几何的入门知识,突然觉得没准儿可以用在聚类上,检索了一下,果然有相关的文章。 找到一篇论文,先试试看。《基于流形距离的聚…
聚类算法(一)—— k-means算法以及其改进算法
聚类算法是一种无监督学习,它把数据分成若干类,同一类中的数据的相似性应尽可能地大,不同类中的数据的差异性应尽可能地大。聚类算法可分为“软聚类”和“硬聚类”,对于“硬聚类”,样本中…
聚类算法(二)、聚类算法的系统性比较
聚类是试图将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集。每个子集称为一个“簇”(cluster)。聚类既能作为一个单独的过程,也可以作为分类等其他学习任务的前驱任务、例如,在一些商业…
聚类算法(四)、基于高斯混合分布 GMM 的聚类方法(补充阅读)
基于高斯混合分布的聚类,我看了很多资料,,写的千篇一律,一律到让人看不明白。直到认真看了几遍周志华写的,每看一遍,都对 GMM 聚类有一个进一步的认识。所以,如果你想了解这一块,…
聚类算法(三)——基于密度的聚类算法(以 DBSCAN 为例)
上一篇博客提到 K-kmeans 算法存在好几个缺陷,其中之一就是该算法无法聚类哪些非凸的数据集,也就是说,K-means 聚类的形状一般只能是球状的,不能推广到任意的形状。本文…
聚类算法之DBScan(C++)
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 是一个比较有代表性的基于密度的…
R语言聚类算法比较
说明 在使用不同的聚类算法完成数据聚类操作后,我们可以对算法的性能进行评估,绝大多数情况下,我们即可以使用簇内距离也可以使用簇间距离作为评价标准。使用fpc算法包的cluster.stat函数来比较不同的聚类算法。 操作…
Canopy算法计算聚类的簇数
Kmeans算是是聚类中的经典算法,过程如下:选择K个点作为初始质心repeat将每个点指派到最近的质心,形成K个簇重新计算每个簇的质心until 簇不发生变化或达到最大迭代次数 算法中的K需要人为的指定。确定K的做法有…
基于向量空间模型的文本聚类算法
1 文本聚类研究现状 Internet 已经发展为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播信息最主要的渠道。随着 Internet 的大规模普及和企业信息化程度的提高,各种资源呈爆炸式增长。在中国互联网络信息中心 (CNN…
四种聚类方法及代码实现。K-means 高斯聚类 密度聚类 均值漂移聚类
四种方法的matlab代码实现:链接: https://pan.baidu.com/s/1b6pKH65rYrRcBLnczz-EnA 密码: 4iag 1.K-means聚类: 算法步骤: (1) 首先我们选…