1.前言 在自然语言处理过程中,经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性,我们都知道文本是一种高维的语义空间,如何对其进行抽象分解,从而能够站在数学角度去量化其相似性。 有了文本之间相似性的度量方式,我们便可以利用划分法的K means、基于密度的DBSCAN或者是基于模型的概率方法进行文本之间的聚 ...
分类:
其他好文 时间:
2018-10-14 13:55:19
阅读次数:
270
基本概念:(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)基于密度的噪声应用空间聚类 核心对象:若某个点的密度达到算法设定的阈值则其为核心点。(即r 邻域内点的数量不小于minPoints) ?-邻域的距离阈值:设定的半径r ...
分类:
数据库 时间:
2018-10-11 15:47:01
阅读次数:
336
为了分析用户在不同时间段的关注行为是否有变化,先对用户的行为时间点进行分段,也就是time series segmention问题,分成几段呢? 有两种想法:1.按时间间隔距离划分,也就是转化为基于密度的聚类; 2.按照现有的文章对时间序列的划分方式,识别曲线上升、下降、稳定等状态,再对不同状态分割 ...
分类:
其他好文 时间:
2018-09-30 18:07:55
阅读次数:
259
一、基于密度的聚类算法的概述 最近在Science上的一篇基于密度的聚类算法《Clustering by fast search and find of density peaks》引起了大家的关注(在我的博文“论文中的机器学习算法——基于密度峰值的聚类算法”中也进行了中文的描述)。于是我就想了解下 ...
分类:
数据库 时间:
2018-05-10 17:28:43
阅读次数:
256
1. 密度聚类概念 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 ...
分类:
数据库 时间:
2017-11-11 00:33:29
阅读次数:
208
一、层次聚类 1、层次聚类的原理及分类 1)层次法(Hierarchicalmethods)先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个类。然后,再计算类与类之间的距离,将距离最近的类合并为一个大类。不停的合并,直到合成了一个类。其中类与类的距离的计算方法有:最短距离法,最长距离法,中间距离 ...
分类:
其他好文 时间:
2017-09-17 20:10:48
阅读次数:
191
一。基于密度的聚类算法简介 DBSCAN是数据挖掘中最经典基于密度的聚类算法。 基于密度的聚类算法的核心是,通过某个点r邻域内样本点的数量来衡量该点所在空间的密度。和k-means算法的不同的是: 1.可以不需要事先指定cluster的个数。 2.可以找出不规则形状的cluster。 二。DBSCA ...
分类:
数据库 时间:
2017-08-27 10:08:04
阅读次数:
197
一、算法思想: DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同,它将簇定义为密度相连的点的最大集合,能够把具有足够高密度的区域划分为簇,并可在噪声的 ...
分类:
数据库 时间:
2017-06-20 11:36:44
阅读次数:
236
最近在学习论文的时候发现了在science上发表的关于新型的基于密度的聚类算法 Kmean算法有很多不足的地方,比如k值的确定,初始结点选择,而且还不能检测费球面类别的数据分布,对于第二个问题,提出了Kmean++,而其他不足还没有解决,dbscan虽然可以对任意形状分布的进行聚类,但是必须指定一个 ...
分类:
编程语言 时间:
2017-06-08 22:30:36
阅读次数:
307
DBSCAN方法及应用 1.DBSCAN密度聚类简介 DBSCAN 算法是一种基于密度的聚类算法: 1.聚类的时候不需要预先指定簇的个数 2.最终的簇的个数不确定DBSCAN算法将数据点分为三类: 1.核心点:在半径Eps内含有超过MinPts数目的点。 2.边界点:在半径Eps内点的数量小于Min ...
分类:
数据库 时间:
2017-06-04 22:53:20
阅读次数:
492