前记 ??????? Kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛，最近看到别人找实习笔试时有考到Kmeans，故复习一下顺手整理成一篇笔记。Kmeans的目标是：把n 个样本点划分到k 个类簇中，使得每个点都属于...
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2015-10-18 23:19:37
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以前介绍的都是分类的内容，这一次介绍聚类，以最简单的SimpleKMeans源码为例。 ?????? 分类中训练一个分类器是用buildClassifier()，在聚类中学习一个Clusterer是用buildCluster()。分类中分类一个样本是用...
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2015-10-17 23:50:01
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主成分分析 主成分分析Pearson于1901年提出的，再由Hotelling（1933）加以发展的一种多变量统计方法通过析取主成分显出最大的个别差异，也用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目可以使用样本协方差矩阵...
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2015-10-17 17:34:36
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基于有代表性的点的技术：K中心聚类法 基于有代表性的点的技术：K中心聚类法算法步骤 随机选择k个点作为“中心点”计算剩余的点到这个k中心点的距离，每个点被分配到最近的中心点组成聚簇随机选择一个非中心点，用它代替某个...
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2015-10-16 20:42:36
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动态聚类：K-means方法 动态聚类：K-means方法算法 选择K个点作为初始质心将每个点指派到最近的质心，形成K个簇（聚类）重新计算每个簇的质心重复2-3直至质心不发生变化kmeans()函数> X=iris...
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2015-10-16 20:42:18
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K-means也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中，那本书比较注重应用。看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想。 聚类属于无监督学习，以往的回归、朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签y...
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2015-10-15 15:53:33
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分类：分类的意义 分类：分类的意义传统意义下的分类：生物物种预测：天气预报决策：yes or no分类的传统模型分类（判别分析）与聚类有什么差别 ?常见分类模型与算法线性判别法距离判别法叶贝斯分类器决策树支持向量机...
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2015-10-14 21:49:06
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前记 ??????? 本文简单地讲解如何使用n-gram模型结合汉字拼音来作中文错别字纠错，然后介绍最短编辑距离在中文搜索纠错方面的应用；最后从依赖树入手讲解如何作文本长距离纠错（语法纠错），并从该方法中得...
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2015-10-13 23:02:21
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聚类算法来自：百度百科1算法起源2算法用途3聚类要求?可伸缩性?不同属性?任意形状?领域最小化?处理“噪声”?记录顺序?高维度?基于约束?解释性-可用性4算法分类?划分法?层次法?密度算法?图论聚类法?网格算法?模型算法5具体方法?K-MEANS?K-MEDOIDS?Clara?Clarans算法起...
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2015-10-11 00:21:37
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主要内容：1、动机2、聚类3、python实现一、动机之前我们实现的分类器都是基于带标签或类别的数据集，这种学习方法叫做有监督的学习，这些数据一般都是通过人工标注的，成本和代价比较高。而实际中的原生数据都是没有标注的，如果没有标签，是否也能为这些数据进行分类呢？答案是肯定的，那就是本文要介绍的无监督...
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2015-10-06 20:53:32
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