聚类是机器学习中的无监督学习方法的重要一种，近来看了周志华老师的机器学习，专门研究了有关于聚类的一章，收获很多，对于其中的算法也动手实现了一下。主要实现的包括比较常见的k均值聚类、密度聚类和层次聚类，这三种聚类方法上原理…

from sklearn.cluster import KMeans import numpy import collections import pandas from sklearn import metrics d…

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…

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…

推荐阅读： 原型聚类；聚类划分；K-means 9.4 原型聚类 原型聚类亦称基于原型聚类（prototype-based clustering），原型指的是样本空间中具有代表性的点。基于原型的定义是每个对象到该簇的原型…

import java.util.*; /** * 需求：在较大的范围内有很多个点，取出n个点，这n个点要“随机”的均匀分布，不能太集中。 * 聚类运算基本实现:假设有n个二维点(x,y),把这n个点…

如何编写求K-均值聚类算法的Matlab程序？ 2009-05-24 16:31 在聚类分析中，K-均值聚类算法（k-means algorithm）是无监督分类中的一种基本方法，其也称为C-均值算法，其基本思想是：通过…

什么是分类 分类任务就是明确对象属于哪个预定义的目标类。其中预定义的目标类是离散时为分类，连续时为回归。 有哪些分类方法 常用的分类算法有决策树，基于规则的分类算法，神经网络，支持向量机和朴素贝叶斯分类法等。（参考常用分…

k-means聚类算法是一种简单易行，时间复杂度低的聚类算法，特别是针对大规模的数据集。但其只能处理数值属性限制了他的应用范围，它的具体算法步骤如下： 1.确立最终聚类处理得到簇的个数，如果有先验知识，如知道一个数据集为…

算法 概括 优缺点 AGNES 典型的凝聚式层次聚类 DIANA 典型的划分式层次聚类 划分式层次聚类的复杂度比凝聚式的大得多，所以较为少用。 CURE 用到了kd-tree跟heap。合并两个类的时候，先选若干well…

聚类算法研究 @(聚类)[定义|常用算法|算法比较] 聚类算法研究 1.聚类的基本概念 1.1定义 1.2聚类和分类的区别 1.3聚类过程 1.4衡量聚类算法优劣的指标 2.聚类方法的分类 2.1层次化聚类方法 2.2 …

聚类算法 聚类，Cluster analysis，有时也被翻译为簇类，其核心任务是：将一组目标object划分为若干个簇，每个簇之间的object尽可能的相似，簇与簇之间的 object尽可能的相异。聚类算法是机器学习（…