颜色聚类 1 public static class KmeansColor 2 { 3 /* 4 * 聚类函数主体。 5 * 针对一维 double 数组。指定聚类数目 k。 6 * 将数据聚成 k 类。 7 */ 8 public static Color[][] cluster(Color[] ...
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2016-09-09 18:41:00
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利用聚类分析，我们可以很容易地看清数据集中样本的分布情况。以往介绍聚类分析的文章中通常只介绍如何处理连续型变量，这些文字并没有过多地介绍如何处理混合型数据（如同时包含连续型变量、名义型变量和顺序型变量的数据）。本文将利用 Gower 距离、PAM（partitioning around medoid ...
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2016-09-09 13:35:27
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版权声明：<—— 本文为作者呕心沥血打造，若要转载，请注明出处@http://blog.csdn.net/gamer_gyt <—— 版权声明：<—— 本文为作者呕心沥血打造，若要转载，请注明出处@http://blog.csdn.net/gamer_gyt <—— 目录(?)[+] 目录(?)[+ ...
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2016-09-08 14:37:21
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kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据聚类后，然后研究不同聚类下数据的特点。 算法原理： (1) 随机选取k个中心点； (2) 在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类； (3) 更新中心点为每类的均值； (4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新，直至误差 ...
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2016-09-04 19:11:31
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4.1、摘要 在前面的文章中，介绍了三种常见的分类算法。分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足，尤其是在处理海量数据的时候，如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求，则代价非常大，这时候可以考虑使用聚类算 ...
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2016-08-31 00:34:46
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将物理或抽象对象的集合分组成为有类似的对象组成的多个簇的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其它簇中的对象相异。在许多应用中，可以将一个簇中的数据对象作为一个整体来对待。 目前在文献中存在大量的聚类算法。算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的和 ...
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2016-08-30 10:43:05
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在k-means算法里开始选取的聚类中点是随机的，每次都会照成不同的聚类结果。有一个解决方案叫做k-means++，可以有效的选择初始聚类中心点。参考 http://theory.stanford.edu/~sergei/papers/kMeansPP-soda.pdf。 在《白话大数据与机器学习》 ...
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2016-08-22 18:17:26
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K-Means 算法是一种聚类算法，聚类当然是无监督了，给定初始数据集 $\left \{x_i \right\}_{i=1}^N$ ,K-Means 会把数据分成 $K$ 个簇，每个簇代表不同的类别，K-Means 算法如下： 1. 从训练集 $\left \{x_i \right\}_{i=1}... ...
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2016-08-19 21:59:00
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原文:Arcgis for JS之Cluster聚类分析的实现(基于区域范围的)咱们书接上文，在上文，实现了基于距离的空间聚类的算法实现，在本文，将继续介绍空间聚类之基于区域范围的实现方式，好了，闲言少叙，先看看具体的效果： 聚类效果 点击显示信息 显示单个聚类点 下面说说具体的实现思路。 1、数据... ...
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2016-08-18 19:41:50
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