例1，数据点聚类：AP应用到25个二维数据中，使用负平法误差作为相似度 聚类数目不用预先指定 AP的一个优点是聚类数目不用预先指定，而是在消息传递方法中慢慢浮现，取决于输入参考度（preference），这种自动模型的选择，基于先验指定每一个数据点有多合适作为exemplar。 下图表示输入常量参考 ...
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2017-05-20 23:43:56
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Clustering by Passing Messages Between Data Points(Brendan J.Frey* and Delbert Dueck)译文与认识 摘要：在处理感知信号和检测数据中的模式中，通过识具有代表性的例子记性数据聚类是十分重要的，这样的exemplars可以 ...
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2017-05-20 16:33:28
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Server2012R2上安装Exchange2016WindowsPowerShell输入：Install-WindowsFeatureRSAT-ADDS2.Install-WindowsFeatureAS-HTTP-Activation,Server-Media-Foundation,NET-Framework-45-Features,RPC-over-HTTP-proxy,RSAT-Clustering,RSAT-Clustering-CmdInterface,RSAT-Clustering..
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2017-05-17 10:21:34
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Gaussian Mixture Model (GMM)。事实上，GMM 和 k-means 很像，不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来（所以 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 density estimation ），简单地说，k-means 的结果是每个数据点被 ...
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2017-05-13 15:21:16
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一、概念 与传统的聚类算法(比如K-means)不同，Canopy聚类最大的特点是不需要事先指定k值(即clustering的个数)，因此具有很大的实际应用价值。与其他聚类算法相比，Canopy聚类虽然精度较低，但其在速度上有很大优势，因此可以使用Canopy聚类先对数据进行“粗”聚类，得到k值后再 ...
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2017-05-13 14:19:48
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DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法，和K-Means，BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比，DBSCAN既可以适用于凸样本集，也可以适用 ...
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2017-04-05 21:57:11
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转载请标明出处http://www.cnblogs.com/haozhengfei/p/82c3ef86303321055eb10f7e100eb84b.html PIC算法 幂迭代聚类 PIC算法全称Power iteration clustering 幂迭代聚类 1.谱聚类 幂迭代聚类的前身-- ...
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2017-03-22 00:42:51
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什么是机器学习？一个程序对于任务T，输入经验E，通过性能评测方法P衡量该程序在T的性能得到改进。监督学习Regression（举例：房屋价格与房屋面积的关系）Classification（举例 ：根据年龄和肿瘤大小判断乳腺肿瘤是良性/恶性）非监督学习clustering（举例：鸡尾酒会问题）强化学习... ...
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2017-03-22 00:09:00
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聚类算法的原理介绍及Python的简单实践，主要包括K-Means,DBSCAN,DPEAK,Spectral_Clustering。
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2017-03-19 22:33:14
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3. K-means 算法： 3.1 Clustering 中的经典算法，数据挖掘十大经典算法之一 3.2 算法接受参数 k ；然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一 聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。 3.3 算法思想： 以空间中k个点为中心 ...
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2017-03-06 17:24:40
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