2016-07-02 java简单实现聚类算法（以前的作业，想记录下的时候，貌似语法都忘记了，，，呜呜呜） 但是有一个小问题，，，，我其实每次迭代之后（就是达不到我的收敛标准之前【好纠结呀这句话，还打不到，还之前，OMG】，就是聚类中心的误差达不到指定小的时候），，，我虽然重新算了聚类中心，但是其实 ...
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2016-07-02 21:30:03
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聚类 和 k-means简单概括。 聚类是一种 无监督学习 问题，它的目标就是基于 相似度 将相似的子集聚合在一起。 k-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。它把n个对象根据它们的属性分为k个聚类，以便使得所获得的聚类满足： 同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。 k ...
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编程语言 时间：
2016-06-30 19:42:20
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聚类分析有很多种，效果好不好大概要根据数据特征来确定。最常见的是kmeans法聚类>setwd("D:\\R_test")
>data_in<-read.delim("tmp_result.txt",header=T)
>fit<-kmeans(data_in,3)
>library(cluster)
>clusplot(data_in,fit$cluster,color=T,shade=T,lab..
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编程语言 时间：
2016-06-28 14:38:36
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(期末考试快到了，所以比较粗糙，请各位读者理解。。) 一、 概念 DBSCAN是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定。低密度区域中的点被视为噪声而忽略，因此DBSCAN不产生完全聚类。 二、 伪代码 1 将所有点标记为核心点、边界点和噪声点。 2 删除噪声点。 3 为距离在 ...
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数据库 时间：
2016-06-26 11:36:47
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(期末考试要到了，所以比较粗糙，请各位读者理解。。) 一、 概念 k-means是基于原型的、划分的聚类技术。它试图发现用户指定个数（K）的簇（由质心代表）。K-means算法接受输入量K，然后将N个数据对象划分为K个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度 ...
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编程语言 时间：
2016-06-26 11:33:19
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Kmeans算法的缺陷 ? 聚类中心的个数K 需要事先给定，但在实际中这个 K 值的选定是非常难以估计的，很多时候，事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适? Kmeans需要人为地确定初始聚类中心，不同的初始聚类中心可能导致完全不同的聚类结果。（可以使用Kmeans++算法来解决） K- ...
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编程语言 时间：
2016-06-25 19:09:57
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七月算法4月机器学习算法班课程笔记——No.10
前言 与回归与分类不同，聚类是无监督学习算法，无监督指的是只需要数据，不需要标记结果，试图探索和发现一些模式。比如对用户购买模式的分析、图像颜色分割等。聚类算法的提出比较早，是数据挖掘的一个重要模块，可以对大量数据分类并概括出每一类的特点。目前也有很多种聚类算法，包括划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法等。实际生产中，很少有只用聚类算法的...
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编程语言 时间：
2016-06-24 15:22:21
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Flume：Flume是一个分布式，可依赖的，用于高效率的收集、聚类、移动大量数据的服务。Flume使用基于流数据的简单而且可扩展的架构。由于拥有可调的依赖机制和许多故障恢复机制，Flume是健壮而且容错的。Flume使用简单的可扩展的数据模型，能够用于在线数据分析。 官网：http://flume ...
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Web程序 时间：
2016-06-23 16:05:34
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聚类算法（K-means）目的是将n个对象根据它们各自属性分成k个不同的簇，使得簇内各个对象的相似度尽可能高，而各簇之间的相似度尽量小。 而如何评测相似度呢，采用的准则函数是误差平方和（因此也叫K-均值算法）： 其中，E是数据集中所有对象的平方误差和，P是空间中的点，表示给定对象，mi为簇Ci的均值 ...
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编程语言 时间：
2016-06-20 22:03:28
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http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2200800.html BIRCH（Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies）天生就是为处理超大规模（至少要让你的内存容不下） ...
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编程语言 时间：
2016-06-15 15:42:33
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442
