利用海洋深度表示目录嵌套结构，结果如图。同一层次深度的目录的颜色相同。当前发现几个问题：1. 布局的时候，应该更合理地考虑节点的大小，现在当目录节点和其他节点处于同一层次时，结果就不太好。例如会出现极不均匀的情形。2. 模块聚类是否应该换成只针对语义？同时变成跨模块的整体聚类？3. 标签云LOD显示...
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2015-07-16 02:06:49
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摘自：http://www.cnblogs.com/weixliu/archive/2012/12/08/2808815.html 根据上面第二个数据集的簇的形状比较怪异，分簇结果应该是连起来的属于一个簇，但是k-means结果分出来很不如人意，所以这里介绍一种新的聚类方法，此方法不同于上一个基于....
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2015-07-15 22:23:15
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本挖掘典型地运用了机器学习技术，例如聚类，分类，关联规则，和预测建模。这些技术揭示潜在内容中的意义和关系。文本发掘应用于诸如竞争情报，生命科学，客户呼声，媒体和出版，法律和税收，法律实施，情感分析和趋势识别。在本篇博客帖中，你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中。我将会向你展示如何使用Rap...
算法采用数据集为iris(鸢尾花)可以在UCI上下载 http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris数据集介绍：1. sepal length in cm2. sepal width in cm3. petal length in cm4. petal wid...
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2015-07-14 20:03:17
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借助 ArcGIS Spatial Analyst 扩展模块，您可以通过将栅格像元分组到类或聚类中来创建分类。类通常指一个已知类别，例如森林、居民区或水体，而聚类则是根据像元属性的统计信息得到的像元分组。特征是代表类或聚类的像元的子集。特征的统计信息存储在一个特征文件中，此特征文件将用于对位于输入波段交集中的所有像元进行分类。...
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2015-07-14 13:40:58
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分类的目的是将研究区域内的每个像元分配给一个已知类（监督分类）或一个聚类（非监督分类）。在这两种情况下，分类的输入是一个包含每个类或聚类的多元统计信息的特征文件。每次分类的结果都是将地图中的研究区域划分为若干类，其中一些已知类与训练样本对应，而另一些自然产生的类则与通过聚类定义的聚类对应。将位置划分为若干个与聚类对应的自然产生的类的过程也被称为层化。...
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2015-07-13 18:39:13
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在分类聚类算法,推荐系统中,常要用到两个输入变量(通常是特征向量的形式)距离的计算,即相似性度量.不同相似性度量对于算法的结果,有些时候,差异很大.因此,有必要根据输入数据的特征,选择一种合适的相似性度量方法。
令X=(x1,x2,..,xn)T,Y=(y1,y2,...yn)T为两个输入向量,
1.欧几里得距离(Euclidean distance)-EuclideanDistance...
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2015-07-12 23:23:09
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写mapreduce程序实现kmeans算法。我们的想法可能是1.次迭代后的质心2. map里。计算每一个质心与样本之间的距离，得到与样本距离最短的质心，以这个质心作为key，样本作为value，输出3. reduce里，输入的key是质心，value是其它的样本，这时又一次计算聚类中心，将聚类中心...
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2015-07-11 13:33:25
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主要分享了Coursera 机器学习相关课程材料，包括练习题与我的Matlab解答。 课程涉及技术：梯度下降、线性回归、监督/非监督学习、分类/逻辑回归、正则化、神经网络、梯度检验/数值计算、模型选择/诊断、学习曲线、评估度量、SVM、K-Means聚类、PCA、Map Reduce & Data ...
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2015-07-11 06:41:10
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1.把文本文件变为sequence file：
mahout seqdirectory -i file://$(pwd)/news/
-o file://$(pwd)/news-seq/ -c UTF-8 -chunk 64 -xm sequential
mahout seqdirectory -i file://$(pwd)/1/
-o file://$(pw...
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2015-07-10 22:19:24
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