近邻法中计算距离需要遍历，带来很大的计算量和存储量，为了改善这两方面的性能，有人提出采用分枝界定算法（Branch-Bound Algorithm）来改进近邻法，主要分为两个阶段：1）利用人工划分或K-means聚类算法或其他动态聚类算法将样本集X划分成层级形式，形成一个树结构；2）利用树搜索算法找出与未知样本的k个近邻。
1.层级划分
1）将样本集X划分成l个子集，每个子集再分成l个子集，...
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2016-06-15 12:47:47
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from： http://www.xuebuyuan.com/582331.html 简单的通过特征点分类的方法： 一、train 1.提取+/- sample的feature，每幅图提取出的sift特征个数不定（假设每个feature有128维） 2.利用聚类方法（e.g K-means）将不定数 ...
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2016-06-14 10:15:53
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下面是几个城市的GDP等信息，根据这些信息，写一个SOM网络，使之对下面城市进行聚类。并且，将结果画在一个二维平面上。 //表1中，X。为人均GDP(元)；X2为工业总产值(亿元)；X。为社会消费品零售总额(亿元)；x。为批发零售贸易总额(亿元)；x。为地区货运总量(万吨)，表1中数据来自2002年 ...
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2016-06-12 07:05:00
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根据《机器学习实战》一书第十章学习k均值聚类算法和二分k均值聚类算法，自己把代码边敲边理解了一下，修正了一些原书中代码的细微差错。目前代码有时会出现如下3种报错信息，这有待继续探究和完善。
报错信息：
Warning (from warnings module):
File "F:\Python2.7.6\lib\site-packages\numpy\core\_methods.py",...
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2016-06-12 01:54:08
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一、算法简介 Affinity Propagation聚类算法简称AP，是一个在07年发表在Science上的聚类算法。它实际属于message-passing algorithms的一种。算法的基本思想将数据看成网络中的节点，通过在数据点之间传递消息，分别是吸引度(responsibility)和 ...
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2016-06-07 01:10:44
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一、引言 我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法，这次我们来说一下另一个很流行的算法：Gaussian Mixture Model (GMM)。事实上，GMM 和 k-means 很像，不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来（所以 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 ...
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2016-06-04 19:33:16
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以下内容为聚类介绍，除了红色的部分，其他来源百度百科，如果已经了解，可以直接忽略跳到下一部分。 聚类概念 聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Mea ...
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2016-06-02 18:06:23
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1. 概述 在搜索引擎和个性化推进、自然语言处理等很多场景都需要处理排序的问题，最近接触到使用机器学习来排序。我们都知道机器学习经常用于处理分类，回归，聚类问题，使用机器学习来排序，一开始感觉理解起来感觉非常困难。看了几篇文章理解到，这个领域称为Learn to Rank（L2R），研究的人还挺多， ...
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2016-06-01 23:02:52
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在目前实际的视觉SLAM中，闭环检测多采用DBOW2模型https://github.com/dorian3d/DBoW2，而bag of words 又运用了数据挖掘的K-means聚类算法，笔者只通过bag of words 模型用在图像处理中进行形象讲解，并没有涉及太多对SLAM的闭环检测的应 ...
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2016-06-01 06:45:34
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聚类概念： 聚类：简单地说就是把相似的东西分到一组。同 Classification (分类)不同，分类应属于监督学习。而在聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起，因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似 度就可以开始工作了。聚类不需要使用训练数据进行学 ...
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2016-06-01 06:45:11
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