上次我介绍了分类器的使用方法，这次我来介绍一下聚类算法。聚类算法在数据挖掘里面被称之为无监督学习（unsupervised learning），这是与分类算法（supervised learning）相对的。在它们两者之…

算法 概括 优缺点 k-means 每次从类中求均值作为中心点用到了EM的思想目标是最小化sum of squared error 要求预设k值易受噪音和离异点的影响 对不规则形状的类聚类效果不好不保证全局最优 k-me…

K-Mean聚类算法+C语言代码： 实现步骤： 1. 确定分的簇数K； 2. 随机选择K个簇作为数据的计算中心，即随机选取质心； 3. 用欧式距离计算每组数据到中心的距离，将距离最短的对应纳入对应簇 Crowd[labl…

　　　本文将主要针对K-MEANS算法主要缺点的改进进行讲述。 （1）离群点，噪声点的改进：针对离群点、噪声点，通过离群点检测算法，去掉离群点与噪声点。数据挖掘方面，经常需要在做特征工程和模型训练之前对数据进行清洗，剔除…

K-means 算法的工作原理： 算法首先随机从数据集中选取 K个点作为初始聚类中心，然后计算各个样本到聚类中的距离，把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的类。计算新形成的每一个聚类的数据对象的平均值来得到新的…

k-means算法是一种典型的基于距离的算法，它以距离作为评价相似度的指标。两个对象的距离越近，则相似度也就越大。 其算法步骤如下： 1.随机选取K个聚类中心点。基于这k个中心点计算每个对象到中心点的距离，并将对象划分成…

 将数据库中的对象进行聚类是聚类分析的基本操作，其准则是使属于同一类的个体间距离尽可能小，而不同类个体间距离尽可能大，为了找到效率高、通用性强的聚 类方法人们从不同角度提出了近百种聚类方法，典型的有K-mean…

===================================================================== 《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记也包含一些其他py…

非监督学习：一些聚类算法      聚类是数据挖掘中用来发现数据分布和隐含模式的一项重要技术，聚类分析是指事先不了解一批样品中的每个样品的类别或者其他的先验知识，而唯一的分类依据是…

聚类模型是一种非监督的学习方法，聚类的输入是一组未标记的数据，聚类模型根据自身的距离或相似性将其化为若干组，划分的原则是组内距离最小化而组间距离最大化。常见聚类方法见下表： 类别 主要算法 划分方法 k-Means,k-…

基于图的聚类算法综述 第三十二次写博客，本人数学基础不是太好，如果有幸能得到读者指正，感激不尽，希望能借此机会向大家学习。这一篇文章作为基于图的聚类（Figure-based Clustering）算法的开篇，简要介绍了…

给定要聚类的N的对象以及N*N的距离矩阵(或者是相似性矩阵), 层次式聚类方法的基本步骤(参看S.C. Johnson in 1967)如下: 1 将每个对象归为一类, 共得到N类, 每类仅包含一个对象. 类与类之间的距…