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    2017-11-20 17:54:57
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    2018-08-13 09:08:18
    阅读量:80
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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
    阅读量:3039
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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
    阅读量:4212
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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
    阅读量:2467
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  • 为更好理解聚类算法,从网上找现成代码来理解,发现了一个Java自身的ML库,链接:http://java-ml.sourceforge.net/有兴趣可以下载来看看源码,理解基础ML算法。对于DBSCAN算法,从网上找到一个Java实现的,主要是用来理解其算法过程。参考代码如下:1、Point类,数据对象packagesk.cluster;publicclassPoint{
    2017-03-20 11:41:28
    阅读量:3577
    评论:4
  • 在目前的机器学习工作中,最常见的三种任务就是:回归分析分类分析聚类分析这篇文章的重点是分类(Classification)在机器学习领域中的应用。什么是「分类」虽然我们人类都不喜欢被分类,被贴标签,但数据研究的基础正是给数据“贴标签”进行分类。类别分得越精准,我们得到的结果就越有价值。分类是一个有监督的学习过程,目标数据库中有哪些类别是已知的,分类过程需要做的就是把每一条记录归到对应的类别之中。由...
    2018-03-17 09:54:00
    阅读量:5106
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  • 《机器学习实战》之K-均值聚类算法的python实现最近的项目是关于“基于数据挖掘的电路故障分析”,项目基本上都是师兄们在做,我只是在研究关于项目中用到的如下几种算法:二分均值聚类、最近邻分类、基于规则的分类器以及支持向量机。基于项目的保密性(其实也没有什么保密的,但是怕以后老板看到我写的这篇博文,所以,你懂的),这里就不介绍“基于数据挖掘的电路故障分析”的思路了。废话不多说了,开始正题哈。
    2015-07-28 20:55:50
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    2018-10-31 17:58:53
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    2016-01-07 13:08:00
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