原文地址：聚类算法综述（7） 作者：hyman 3.2.2 基于粒度的聚类方法 从表面上看，聚类和分类有很大差异———聚类是无导师的学习，而分类是有导师的学习。具体说来，聚类的目的是发现样本点之间最本质的抱团性质的一种客…

谱聚类(spectral cluster)可以视为一种改进的Kmeans的聚类算法。常用来进行图像分割。缺点是需要指定簇的个数，难以构建合适的相似度矩阵。优点是简单易实现。相比Kmeans而言，处理高维数据更合适。 核心…

对于K-Means算法想必做机器学习和数据挖掘的广大同胞们已经不再陌生，做为数据挖据的十大经典算法之一，k-Means做聚类分析上有得天独厚的优势。对于其原理进行简单的描述： k-Means算法是典型的基于距离的聚类算法…

1.        空间数据对空间聚类算法的要求 1)       空…

每篇一句： You’re gonna have to face your fear,sooner or later. —《冰河世纪》 最大最小距离算法： 最大最小距离算法也成为小中取大距离算法。这种方法首先根据确定的距离…

刚开始了解小波聚类，看到一篇文章对其进行的概述觉得不错，引用一下： WaveCluster方法的主要思想是把多维数据看作一个多维信号来处理。它首先将数据空间划分成网格结构,然后通过小波变换将数据空间变换成频域空间,在频域…

聚类 以距离为特征，通过自下而上的迭代（距离比较），把一群样本分成k个类别的过程。最终的聚类中心点离类别里所有样本的距离之和必须是最小的。 K-Means聚类 运作原理 经典的K-Means聚类方法，是这样运作的： 1、…

CLARA (Clustering LARge Applications，大型应用中的聚类方法)(Kaufmann and Rousseeuw in 1990):不考虑整个数据集, 而是选择数据的一小部分作为样…

算法思路： 确定一种恒量两个数据之间相似度（距离），确定一个阀值theta以及最多能够聚类的类别个数q.先将第一个作为第一类，然后每进入一个样本与之前的所有样本计算距离，当距离大于阀值并且没有达到类别个数的时候，我们将其…

算法流程 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）算法将聚类视为被低密度区域分隔的高密度区域。 …

前些日子项目需要做一个地图聚类的功能， 一开始做了使用了 commons-maths的 DBScan算法来实现。但实测效果并不理想， 后来同事Judy发来一个基于固定距离的聚类算法， 从geo points的聚类这个视点…

几种聚类算法的结合运用（K-MEANS、 K-medoids、 最大最小距离算法） 聚类算法通常会得到一种分类，将n个点聚合成k类，同一聚类（即插槽簇）中的对象相似度较高；而不同类中的对象相似度较小。 聚类算法的基本流程…