k-means算法是目前最流行的，用得最多的一种clustering算法 K-means算法 如果我们想要将上图中的绿色的点分为两类，首先随机的选取两个cluster centroids(聚类中心)，然后迭代(循环)地做两件事：cluster assignment和move centroids(图1
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编程语言 时间：
2016-02-29 23:09:55
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---恢复内容开始--- 关联算法：由Agrawal和Verkamo于1994年提出的Apriori算法，基本思想是首先从事件中集中寻找所有频繁出现的事件子集，然后在这些频繁事件子集中发现可信度较高的规则。 聚类：将数据对象划分成若干个类，在同一类中的对象具有较高的相似度，而在不同类中的对象差异较大
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2016-02-28 16:44:03
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谱聚类通常会先对两两样本间求相似度。 然后依据相似度矩阵求出拉普拉斯矩阵，然后将每一个样本映射到拉普拉斯矩阵特诊向量中，最后使用k-means聚类。 scikit-learn开源包中已经有现成的接口能够使用，详细见 http://scikit-learn.org/dev/modules/genera
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2016-02-28 15:18:31
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Weka 1.Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。Weka包括一系列的工具，如数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及可视化。 MassiveOnlineAnalysis 2.MassiveOnlineAnalysis（MOA）
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2016-02-18 13:54:30
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这些天做C#实验以及这个KMeans算法演示器，学了一下openGL，感觉有待加强。 //Point.h /* Point 结构体定义及实现 结构体重载了2个运算符： 1.== //推断两个Point的坐标值是否相等 2.<< //用于显示（以友元函数的方式重载） */ #ifndef Point_
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2016-02-06 14:27:08
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Python图像数组操作使用python以及numpy通过直接操作图像数组完成一系列基本的图像处理numpy简介：NumPy是一个非常有名的 Python 科学计算工具包,其中包含了大量有用的工具,比如数组对象(用来表示向量、矩阵、图像等)以及线性代数函数。数组对象可以实现数组中重要的操作,比如矩阵乘积、转置、解方程系统、向量乘积和归一化。这为图像变形、对变化进行建模、图像分类、图像聚类等提供了基础...
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编程语言 时间：
2016-01-27 13:04:39
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EuclideanClusterExtraction这个名字起的很奇怪，欧式距离聚类这个该如何理解？欧式距离只是一种距离测度的方法呀！有了一个Cluster在里面，我以为是某一种聚类算法，层次聚类？k-NN聚类？K-Means？还是模糊聚类？感觉很奇怪，看下代码吧。找一个实例cluster_extr...
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2016-01-26 20:16:21
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聚类是将相似对象归到同一个簇中的方法，这有点像全自动分类。簇内的对象越相似，聚类的效果越好。支持向量机、神经网络所讨论的分类问题都是有监督的学习方式，现在我们所介绍的聚类则是无监督的。其中，K均值（K-means）是最基本、最简单的聚类算法。...
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编程语言 时间：
2016-01-23 18:30:32
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Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识，本文给出一些很有用的资料和心得。
Key Words：有监督学习与无监督学习，分类、回归，密度估计、聚类，深度学习，Sparse DBN，
1. 有监督学习和无监督学习
给定一组数据(inpu...
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2016-01-22 18:14:56
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前一阵子有一个学弟问kmeans算法的初始中心点怎么选，有没有什么算法。我让他看看kmeans++，结果学弟说有地方没看懂。然后，他不懂的地方，我给标注了一下。下面是网上的资料，我对画线的地方做了标注。 k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是：初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能.....
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2016-01-22 13:44:52
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