沙湖王 | 用Scipy实现K-means聚类算法用Scipy实现K-means聚类算法
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2014-06-11 21:55:28
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沙湖王 | 用Scipy实现K-means聚类算法用Scipy实现K-means聚类算法
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2014-06-11 21:52:09
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算法描述
K-means算法是一种被广泛使用的基于划分的聚类算法，目的是将n个对象会分成k个簇。算法的具体描述如下：随机选取k个对象作为簇中心；Do
计算所有对象到这k个簇中心的距离，将距离最近的归入相应的簇； 重新计算每个簇的中心； 计算准则...
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2014-06-11 10:37:42
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本文是在《根据”关于‘k-means算法在流式细胞仪中细胞分类的应用’的学习笔记总结“撰写的中期报告》一文的基础上，对该实验数据中的CD3/CD8/CD45三种抗原分子的三列荧光强度数据在Matlab环境下进行K-means聚类研究。
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2014-06-09 22:41:08
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在数据挖掘中，K-Means是一种用来计算数据聚集的算法。具体来说，K-Means要解决的问题如下图所示
凭肉眼可以看出，大致可以分为4个点群。但是怎么通过计算机找出这几个点群呢？这就是K-Means要解决的问题。
普通的K-Means算法的步骤如下
（1）随机在图中取K个种子点
（2）对图中的每个点求到这K个点的距离，假设点距离种子点最近，那么属于点群...
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2014-06-05 07:39:11
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最近论文实验进行的非常的不顺利，一方面是实验聚类的效果十分的差，另一方面是做大数据的实验对计算机的性能要求很高，非常的耗费内存，每当矩阵的维度大于3000的时候，整个计算机就像中了魔法似的，像蜗牛一样慢。这样用小数据做实验效果非常的差，用大数据做实验计算机又跑不动，搞的自己很愚昧，不知道是自己数据集的问题，还是聚类算法的问题。...
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2014-06-03 05:54:21
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k-means聚类JAVA实例，《mahout in action》第六章。...
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2014-06-03 05:40:35
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点击Open
file导入arff格式的数据，这里我导入weka内置的weather.numeric.arff数据集查看preprocess右边的三个按钮，分别是分类、聚类、关联分析，选择你需要使用的功能这里我选择分类，点击choose按钮选择要使用的分类方法这里选择j48,一种决策树算法，再点击s...
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2014-05-29 22:57:28
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K-means是一种聚类算法，其要求用户设定聚类个数k作为输入参数，因此，在运行此算法前，需要估计需要的簇的个数。
假设有n个点，需要聚到k个簇中。K-means算法首先从包含k个中心点的初始集合开始，即随机初始化簇的中心。随后，算法进行多次迭代处理并调整中心位置，知道达到最大迭代次数或中性收敛于固定点。
k-means聚类实例。选择三个随机点用作聚类中心(左上)，map阶段(右上)将...
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2014-05-25 21:11:25
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在数据分析和数据挖掘的过程中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如K最近邻（KNN）和K均值（K-Means）。当然衡量个体差异的方法有很多，最近查阅了相关的资料，这里整理罗列下。
为了方便下面的解释和举例，先设定我们要比较X个体和Y个体间的差异，它们都包含了N个维的特征，即X=（x1， x2， x3， ...
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2014-05-25 07:01:04
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