网上教程太啰嗦，本人最讨厌一大堆没用的废话，直接上，就是干！ 网络爬虫？非监督学习？ 只有两步，只有两个步骤？ Are you kidding me？ Are you ok? 来吧，follow me, come on! 第一步：首先，我们从网上获取图片自动下载到自己电脑的文件内，如从网址，下载到F ...
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编程语言 时间：
2018-01-08 20:14:13
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199
from numpy import * class cluster_node: def __init__(self,vec,left=None,right=None,distance=0.0,id=None,count=1): self.left=left self.right=right self... ...
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编程语言 时间：
2018-01-08 19:41:10
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246
目录 基本信息 工作原理 算法优缺点 算法实现 基本信息 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 工作原理 从n个数据对象任意选择 k 个对象 ...
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编程语言 时间：
2017-12-29 12:08:04
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python Kmeans聚类之后如何给数据贴上聚类的标签？<!-- /react-text --> 用了二分Kmeans 来聚类 质心和聚类的簇都得到了，不知道如何给每一条数据贴上具体的标签？ 这个链接下的代码，可以作为参考： http://blog.csdn.net/fzch_strugglin ...
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编程语言 时间：
2017-12-27 20:29:14
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188
有段时间没有操作过，发现自己忘记一些步骤了，这篇文章会记录相关步骤，并随时进行补充修改。 1 基础步骤，即相关环境部署及准备 2 IDEA编辑代码，打jar包 参考以下链接： IntelliJ IDEA Windows下Spark开发环境部署 IDEA开发Spark的漫漫摸索（一） IDEA开发Sp ...
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编程语言 时间：
2017-12-20 20:11:19
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251
1.k均值聚类是聚类算法，不是分类算法 k均值聚类就是利用欧氏距离的度量将距离相近的样本分为k类 2.算法思想 a. 假设有m个样本，{[x1,y1],[x2,y2],,,,[xm,ym]}，首先随机选择k个样本作为聚类的质心（要分成k类） b. 然后对于每个样本，计算它到每个质心的距离，将它归类于 ...
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2017-12-19 01:10:57
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title: 最大最小距离算法 date: 2017 12 16 17:36:54 tags: 聚类算法 categories: Algorithms 课程设计 使用最大最小距离算法做聚类分析 cpp / 使用最大最小距离法做聚类分析 1. 任选一个样本作为聚类中心z1 2. 选择离z1距离最大的样 ...
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编程语言 时间：
2017-12-16 19:48:49
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202
非监督学习 非监督学习没有历史样本数据和标签，直接对数据分析或得结果。 k means 使用 k means重要参数 1. n_clusters 估计聚类的数量 2. n_init k means算法基于不同中心点运行的次数 3. max_tier k means一次运行的迭代次数，默认300，通常 ...
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编程语言 时间：
2017-11-30 12:06:58
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180
聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一个簇中。它有点像全自动分类。聚类方法几乎可以应用于所有对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好 簇识别给出聚类结果的含义。假定有一些数据，现在将相似数据归到一起，簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么。聚类与分类的最大不同在于，分类的目标事先巳知，而聚类则不 ...
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编程语言 时间：
2017-11-21 01:19:28
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289
GSDMM是一种基于狄利克雷多项式混合模型的收缩型吉布斯采样算法（a collapsed Gibbs Sampling algorithm for the Dirichlet Multinomial Mixture model）的简称，它是发表在2014年KDD上的论文《A Dirichlet Mu ...
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2017-11-13 21:28:18
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165
