1、随机生成三个簇点： > c1 c2 c3 v=rbind(c1,c2,c3) 查看分布情况 > plot(v) 图 1 产生的随机数据 2、K聚类 像PAM这样的K-中心点算法（常见的K-means,K-medois等等）在小型数据集上运行良好，但是不能很好的用于大数据集运行。为了处理大数据集，...
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2015-08-03 13:02:42
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聚类--简介 主要包括如下几方面的内容：常见聚类方法简介；聚类的方法有如下几种：基于层次的聚类；基于网格的聚类；基于密度的聚类；基于图论的聚类；基于距离的聚类；灰色聚类；模糊等价关系聚类；基于关键词搜索的网页聚类1、层次聚类算法1.1聚合聚类1.1.1相似度依据距离不同：Single-Link:最近...
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2015-08-02 10:10:24
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查如何事先确定聚类簇数目发现的，是对狄利克雷过程的（DP）的一种解释。 假设一个中国餐馆有无限的桌子，第一个顾客到来之后坐在第一张桌子上。第二个顾客来到可以选择坐在第一张桌子上，也可以选择坐在一张新的桌子上，假设第n＋1个顾客到来的时候，已经有k张桌子上有顾客了，分别坐了n1,n2,...，n...
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2015-08-01 21:47:07
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数据格式：时间（小时）/各个省份数据数据输入：locdata <- read.csv("./data.csv")此时locdata的类型为：data.frame需要转化为matric类型：locdata_m <- as.matrix(locdata)剔除数据：locdata_mt <- locdat...
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2015-07-31 14:22:34
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问题：K-所有值聚类是无监督学习算法设数据集。当中，。如果这个数据能够分为类。把这个问题模型化：，当中代表第类的聚点（中心点、均值）。该模型能够用EM算法进行训练：初始化，。E步：固定。最小化，显然。当中。M步：固定。最小化，，。直至收敛。——————————————————————————————...
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2015-07-30 16:53:25
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SOM, 即Self- Organizing Mapping( 自组织映射网络) , 或称为Self- Organizing Feature Mapping( 自组织特征映射网络) , 它是一种无指导训练的神经网络, 自组织的过程实际上就是一种无指导的学习。它通过自身训练, 自动对输入模式进行聚类。它的拓扑结构图。最早是由芬兰赫尔辛基理工大学Kohen于1981年提出的。它模拟人脑中处于不同区域的神...
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2015-07-29 23:10:30
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增强学习（Reinforcement Learning and Control）[pdf版本]增强学习.pdf 在之前的讨论中，我们总是给定一个样本x，然后给或者不给label y。之后对样本进行拟合、分类、聚类或者降维等操作。然而对于很多序列决策或者控制问题，很难有这么规则的样本。比如，四足机器人...
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2015-07-29 15:36:56
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《机器学习实战》之K-均值聚类算法的python实现最近的项目是关于“基于数据挖掘的电路故障分析”，项目基本上都是师兄们在做，我只是在研究关于项目中用到的如下几种算法：二分均值聚类、最近邻分类、基于规则的分类器以及支持向量机。基于项目的保密性（其实也没有什么保密的，但是怕以后老板看到我写的这篇博文，所以，你懂的），这里就不介绍“基于数据挖掘的电路故障分析”的思路了。废话不多说了，开始正题哈。...
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2015-07-28 23:20:37
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《机器学习实战》之二分K-均值聚类算法的python实现上面博文介绍了K-均值聚类算法及其用python实现，上篇博文中的两张截图，我们可以看到，由于K-均值聚类算法中由于初始质心的选取，会造成聚类的局部最优，并不是全局最优，因此，会造成聚类的效果并不理想，为克服K-均值算法收敛于局部最小值的问题，就有了二分K-均值算法。二分K-均值聚类算法二分K均值算法是基本K均值算法的直接扩充，其基本思想是：为...
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2015-07-28 23:16:26
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闲话少说先上代码
# 读方式打开文件
myfile=h5py.File('arr.mat','r')
arr = myfile['arr'][:]
myfile.close()
slt = 'ward'
while
clust_model = sklearn.cluster.AgglomerativeClustering(linkage=slt, affinity="euclidean", n...
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2015-07-28 18:33:11
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