1. FCM初识 FCM的C跟K-Means的K是一样的，指的是聚类的数目。F—Fuzzy是模糊的意思，指的是”一个事件发生的程度“。用在我们的聚类上面，第一条记录以怎样的概率或者说程度属于第一类，又以怎样的程度属于第二类等等。跟传统的聚类有所区别的地方就是，他改变了分类的时候非此即彼的一个现象，一
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2016-03-18 13:20:57
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http://itindex.net/blog/2015/01/09/1420751820000.html WEKA：WEKA是一个可用于数据挖掘任务的机器学习算法集合。该算法可以直接应用到数据集或从自己的Java代码调用。 WEKA包含数据预处理，分类，回归，聚类，关联规则，和可视化工具。
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2016-03-15 06:20:02
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网络，数学上称为图，最早研究始于1736年欧拉的哥尼斯堡七桥问题，但是之后关于图的研究发展缓慢，直到1936年，才有了第一本关于图论研究的著作。20世纪60年代，两位匈牙利数学家Erdos和Renyi建立了随机图理论，被公认为是在数学上开创了复杂网络理论的系统性研究。之后的40年里，人们一直讲随机图
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2016-03-14 21:54:30
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假设说世界上仅仅能存在一种基于密度的聚类算法的话。那么它必须是DBSCAN（Density-based spatial clustering of applications with noise）。DBSCAN作为基于密度聚类算法的典型，相对于Kmeans，最大长处是能够自己决定聚类数量。同一时候能
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2016-03-12 09:09:26
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1、kmeans算法 1.1Kmeans算法理论基础 K均值算法能够使聚类域中所有样品到聚类中心距离平方和最小。其原理为：先取k个初始聚类中心，计算每个样品到这k个中心的距离，找出最小距离，把样品归入最近的聚类中心，修改中心点的值为本类所有样品的均值，再计算各个样品到新的聚类中心的距离，重新归类，修...
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2016-03-10 20:22:10
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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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聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地大；不同类对象之间的相似度尽可能地小。目前聚类的方法很多，根据基本思想的不同，大致可以将聚类算法分为五大类：层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法。摘自 数据挖掘中的聚类分析研究综述 这篇论文。 1、层次聚类
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2016-03-06 23:20:22
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转载自：【聚类算法】谱聚类(Spectral Clustering) 1、问题描述 谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图(sub-Graph)，使子图内部尽量相似，而子图间距离尽量距离较远，以达到常见的聚类的目
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2016-03-05 21:52:20
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在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering） 领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计
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2016-03-01 20:48:49
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提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout包含许多实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外，通过使用 Apache Hadoop 库，Mahout 可以有效地扩展到云中。 Mahout 是一个很强大的数据挖掘工具，是一个分布式机
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2016-03-01 09:45:18
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