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    2019-08-19 17:56:03
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  • ____tz_zs学习笔记聚类(Clustering)顾名思义,就是将相似样本聚合在一起,属于机器学习中的非监督学习(unsupervisedlearning) 问题。聚类的目标是找到相近的数据点,并将相近的数据点聚合在一起。实现聚类的算法主要有:1.K-均值聚类算法2.层次聚类K-均值聚类算法(K-meansClustering)K-means是机器学习中一个比较常用的算法,属于无监督学...
    2017-07-05 23:10:55
    阅读量:5871
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  • 聚类算法属于机器学习中一种无监督学习算法。聚类方法一般可以分为层次聚类与非层次聚类两种。其中层次聚类算法又可以分为合并法与分解法;同样非层次聚类算法也可以分为多种,常用的有K-means算法。这篇博客先来实现层次聚类算法中的合并法,我会在下一篇博文中讲述K-means算法。    其中,合并法是指:初始阶段,将每个样本点当做其类簇,然后合并这些原子类簇直至达到预期的类簇数或者其他终止条件
    2015-02-21 22:39:15
    阅读量:5443
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  • 初探k-means(Matlab)    俗话说:“物以类聚,人以群分”,聚类分析的目的是:在数据中发现数据对象之间的关系,并将数据进行分组,使得组内的相似性尽可能大,组间的差别尽可能大,那么聚类的效果越好。  例如在市场营销中,聚类分析可以帮助市场分析人员从消费者数据库中区分出不同的消费群体来,并且概括出每一类消费者的消费模式或者说习惯。在机器学习中,聚类分析也可以作为其他分析算法的一个预处...
    2018-04-18 21:26:42
    阅读量:2251
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  • 第一章简单介绍了机器学习中的一些基础概念,和常见名词解析。第二章会介绍一些用于java学习的库与框架。2.2机器学习库2.2.1wekaWeka是一个通用库,能够完成各种机器学习的任务,比如:分类,回归,聚类,其特色是拥有丰富的用户界面,命令行界面和javaApi,更多内容可以点击官网。2.2.2Java-MLJava-ML是有一系列机器学习算法组成,对同种类型的算法提供通用...
    2019-03-31 11:46:54
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  • 自己对两种聚类方法的一点理解。1.KMeans1.1算法概述Kmeans是一种划分聚类的方法,基本K-Means算法的思想很简单,事先确定常数K,常数K意味着最终的聚类类别数,首先随机选定初始点为质心,并通过计算每一个样本与质心之间的相似度(这里为欧式距离),将样本点归到最相似的类中,接着,重新计算每个类的质心(即为类中心),重复这样的过程,直到质心不再改变,最终就确定了每个样本所属的类别以及...
    2018-04-16 20:46:36
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  • Kmeans的Java实现最近决定将《机器学习》(周志华版)中的算法手动写一遍,加深理解。先拿最简单的kmeans聚类开刀吧。算法的原理和步骤在《机器学习》这本书中都有很详细的介绍,这里就不多说。代码献上,希望大伙批评指正。这里我用的测试集是随机生成的二维平面点集为了使结构比较清晰,将具体的操作封装到KMeansCluster.java类中涉及的java类如下:Kmean.java
    2017-05-22 11:07:30
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  • 一、层次聚类层次聚类是无监督学习方法,可对给定的N个待聚类的样本进行层次的分类,直到某种条件(类的个数、类间的距离超过某个阈值)满足为止。1、层次聚类的划分对于层次聚类,可具体分为:a.凝聚的(agglomerative)层次聚类:采用自底向上的策略:先将每个样本作为一个簇(类),然后不断地计算各个类之间的相似度/距离、并合并最相近的两个类成一个大类,直到某个终止条件满足为止。(可与哈夫曼编码算法
    2017-03-18 17:18:37
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    2017-11-20 17:54:57
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  • 这次实现一个轮廓系数(wiki,baidu)。目的是为了评估聚类效果的好坏。我比较推荐大家观看wiki的说法,百度里面的有些说的不是很明白,比如百度百科中的这句话就很费劲(计算b(i)=min(i向量到所有非本身所在簇的点的平均距离))下面是wiki的轮廓系数的说明,大体说一下我的理解: a(i)是中心点到自己cluster中的平均距离。b(i)是中心点到其他c
    2016-09-13 14:43:13
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