原文:http://blog.chinaunix.net/uid-10289334-id-3758310.html 基于划分聚类算法（partition clustering) k-means： 是一种典型的划分聚类算法，它用一个聚类的中心来代表一个簇，即在迭代过程中选择的聚点不一定是聚类中的一个点 ...
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2020-07-01 16:16:44
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@[toc] 1 聚类的定义 聚类就是对大量未知标注的数据集，按照数据 内部存在的数据特征 将数据集划分为多个不同的类别，使类别内的数据比较相似，类别之间的数据相似度比较小；属于 无监督学习 。 聚类算法的重点是计算样本项之间的 相似度 ，有时候也称为样本间的 距离 。 和分类算法的区别： 分类算法 ...
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2020-01-04 01:38:28
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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-means： 是一种典型的划分聚类算法，它用一个聚类的中心来代表一个簇，即在迭代过程中选 ...
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2018-12-30 12:52:57
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监督学习：给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，类别是事先已知的，利用样本学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的实例给出正确的分类。这样的机器学习就是监督学习。 一、介绍 决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构，表示 ...
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2018-01-25 00:07:30
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一、层次聚类 1、层次聚类的原理及分类 1）层次法（Hierarchicalmethods）先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个类。然后，再计算类与类之间的距离，将距离最近的类合并为一个大类。不停的合并，直到合成了一个类。其中类与类的距离的计算方法有：最短距离法，最长距离法，中间距离 ...
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2017-09-17 20:10:48
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FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进，普通C均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM则是一种柔性的模糊划分。在介绍FCM具体算法之前我们先介绍一些模糊集合的基本知识。 1 模糊集基本知识 ...
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2017-01-07 16:32:44
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K-means(K均值)是基于数据划分的无监督聚类算法。 一、基本原理 聚类算法可以理解为无监督的分类方法，即样本集预先不知所属类别或标签，需要根据样本之间的距离或相似程度自动进行分类。聚类算法可以分为基于划分的方法、基于联通性的方法、基于概率分布模型的方法等，K-means属于基于划分的聚类方法。 ...
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2016-12-15 17:52:05
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聚类算法总结：---------------------------------------------------------聚类算法的种类：基于划分聚类算法（partition clustering) k-means： 是一种典型的划分聚类算法，它用一个聚类的中心来代表一个簇，即在迭代过程中选择
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2016-03-06 23:41:14
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K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。该算法接受参数 k ；然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使...
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2015-12-16 00:07:34
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鉴于基于划分的文本聚类方法只能识别球形的聚类，因此本文对基于密度的文本聚类算法展开研究。DBSCAN是一种典型的基于密度的聚类方法，可以找出形状不规则的聚类，而且聚类时无需事先知道聚类的个数。
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2015-11-09 18:46:18
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