聚类算法总结 原文: http://blog.chinaunix.net/uid-10289334-id-3758310.html 聚类算法的种类: 基于划分聚类算法(partition clustering) k-me…
标签:聚类算法
基于C++的K-means聚类算法实现
1. 简介: K-MEANS算法是输入聚类个数k,以及包含 n个数据对象的数据库,输出满足方差最小标准k个聚类的一种算法。k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 …
通过K-均值聚类算法对图像进行分割
通过K-均值聚类算法对图像进行分割。 二.算法概要 图像分割是一种重要的图像分析技术。在对图像的研究和应用中,人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣。这些部分常称为目标或前景(其他部分称为背景)。它们一般对应图像中特定的、具…
MATLAB K-means聚类的介绍与使用
K-means算法是硬聚类算法 ,是典型的基于原型的目标函数 聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以偶是距离 作为相似度测度,它是求…
聚类算法之层次聚类算法和应用举例
聚类算法之层次聚类算法和应用举例 1.假设有N个待聚类的样本,对于层次聚类来说,步骤: 1、(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; 2、寻找各个类之间最近的两个类,把他们归为…
聚类算法评价指标——Davies-Bouldin指数(Dbi)
最近在做一个时空序列聚类的小项目,度量聚类优劣的指标使用到了DBI指数,所以开始学习了一下DBI指数,以下是我的理解和基于python3的实现: &…
聚类分析----聚类算法(简单聚类方法)
基于相似性阈值和最小距离原则的简单聚类方法 这种方法的中心一旦选定则不会变换。 根据相似性阈值和最小距离原则的简单聚类方法 显然,结果很大程度依赖于T的选取,和待分类特征矢量参与分类的次序的选取。 条件与约定 设待分类的…
K-Means聚类和EM算法复习总结
摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 k-means算法是一种得到最广泛使用的聚类算法。 它是将各个聚…
聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering,Ncut
聚类算法是ML中一个重要分支,一般采用unsupervised learning进行学习,本文根据常见聚类算法分类讲解K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering,Ncut五个…
【opencv学习之四十三】K均值聚类算法
K均值聚类算法,在opencv中通过kmeans()函数实现;k均值通俗讲:就是从一堆样本中,随便挑出几个,比如3个吧,然后用样本中的和这挑出来的比较,比较后排序,谁和挑出的那个接近就把他划到那个类里,比如样A和挑1、挑…
k-means算法讲解
深入浅出K-Means算法 摘要:在数据挖掘中,K-Means算法是一种 cluster a…
【聚类算法】AP算法
AP通常被翻译为近邻传播算法,或者亲和力传播算法,是在2007年的science杂志上提出的一种新的聚类算法, 基本思想是将全部数据点都当作潜在的聚类中心,然后数据点两两之间连线构成一个网络(相似度矩阵),再通过网络中各…