网上有许多Kmeans写的java算法，当然依据个人编码风格的不同，导致编写出来的代码，各有不同。所以在理解原理的基础上，最好就是按照自己设计思路将代码自己写出来。...
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2015-09-01 17:00:23
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空间分析里面，最重要的一个概念就是距离，不同的距离会导致不同的结果。在研究的时候，有种叫做“空间尺度”的概念，这个有兴趣的话，请自行百度（老规矩：百度知道的东西别问我）。
所以，在研究聚类的时候，最重要的就是确定不同数据之间的距离，否则就会如下：
聚类分析中，要素之间的距离是个很重要的参数；也就是说两个要素相隔多远才算是聚成一类呢？在任何一种聚类算法中，探索一个...
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2015-08-30 19:39:54
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之前有幸在MOOC学院抽中小象学院hadoop体验课。这是小象学院hadoop2.X的笔记由于平时对数据挖掘做的比较多，所以优先看Mahout方向视频。Mahout有很好的扩展性与容错性（基于HDFS&MapReduce开发），实现了大部分常用的数据挖掘算法（聚类、分类、推荐算法）不过数据挖掘调参和...
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2015-08-29 00:45:12
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scikit-learn 不同聚类算法的比较print(__doc__)importtimeimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportcluster,datasetsfromsklearn.neighborsimportk...
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2015-08-27 22:37:56
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1 前言在上一部分我们已经分析到了计算特征点的缩放和旋转，这里最后分析去掉不好的特征点的方法。2 最后步骤分析vote的基本思想就是这些特征点相对中心的相对距离在把缩放旋转考虑进去之后是相对不变的，也就是按道理下一帧的特征点相对中心的位置是不变的。但是由于图像本身的变化，不可能得到完全一样的相对位置，这个时候，有一些会离中心近，有一些会偏差很大。那么，作者就采用聚类的方法，选择最大的一类作为最好的...
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2015-08-27 11:10:51
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Kmeans聚类算法1 Kmeans聚类算法的基本原理 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。假设要把样本集分...
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2015-08-27 00:02:53
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衡量空间自相关的时候，用的参数是Moran'I（莫兰指数），那么在衡量搞低值聚类的时候，用的也是一个指数，这个指数叫做 General G 指数。...
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2015-08-26 10:45:25
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Matlab提供系列函数用于聚类分析，归纳起来具体方法有如下：
方法一：直接聚类，利用clusterdata函数对样本数据进行一次聚类，其缺点为可供用户选择的面较窄，不能更改距离的计算方法，该方法的使用者无需了解聚类的原理和过程，但是聚类效果受限制。
方法二：层次聚类，该方法较为灵活，需要进行细节了解聚类原理，具体需要进行如下过程处理：（1）找到数据集合中变量两...
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2015-08-25 23:49:20
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流数据：（1）传感器数据 （2）图像、视屏数据 （3）互联网数据 （4）业务数据机器学习：（1）监督学习：给定训练集，预测测试集。训练集包括数据和响应。常见的有监督学习包括分类和回归。（2）无监督学习：该训练集中只包括特征，没有人工标注的目标。常见的务监督学习方法包括聚类和密度估计。（3）半监督学习...
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2015-08-25 18:36:37
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针对于单一核在处理多数据源和异构数据源方面的不足，多核方法应运而生。本文是将多核方法应用于FCM算法，并对算法做以详细介绍，进而采用MATLAB实现，并通过NMI准则对算法进行了评估。
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2015-08-21 23:07:00
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