什么是聚类分析？聚类算法有哪几种？请选择一种详细描述其计算原理和步骤。 聚类分析(clusteranalysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。 聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxono ...
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2017-10-03 23:30:23
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GMM参考这篇文章：Link 简单地说，k-means 的结果是每个数据点被 assign 到其中某一个 cluster 了，而 GMM 则给出这些数据点被 assign 到每个 cluster 的概率，又称作 soft assignment 。 通常单个点的概率都很小，许多很小的数字相乘起来在计算 ...
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2017-09-23 15:19:17
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什么是有监督学习？什么是无监督学习？ 概念：输入数据有标签则为有监督学习，输入数据无标签就是无监督学习。 在机器学习中，一般聚类算法是无监督学习，分类和回归为有监督学习。 那么首先来看一下什么是学习：高考时的题目我们平时一般是没有见过的，但是为了准备高考，我们高中三年一直在学习，学基础知识，解题方法 ...
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2017-09-17 17:29:27
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聚类的思想：将数据集划分为若干个不想交的子集（称为一个簇cluster），每个簇潜在地对应于某一个概念。但是每个簇所具有现实意义由使用者自己决定，聚类算法仅仅会进行划分。 聚类的作用： 1）可以作为一个单独的过程，用于寻找数据的一个分布规律 2）作为分类的预处理过程。首先对分类数据进行聚类处理，然后 ...
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2017-09-16 18:48:30
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凝聚层次聚类： 所谓凝聚的，指的是该算法初始时，将每个点作为一个簇，每一步合并两个最接近的簇。另外即使到最后，对于噪音点或是离群点也往往还是各占一簇的，除非过度合并。对于这里的“最接近”，有下面三种定义。我在实现是使用了MIN，该方法在合并时，只要依次取当前最近的点对，如果这个点对当前不在一个簇中， ...
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2017-09-11 21:26:22
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在数据挖掘中，K-Means算法是一种cluster analysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 基本K均值：选择K个初始质心，其中K是用户指定的参数，即所期望的簇的个数。每次循环中，每个点被指派到最近的质心，指派到同一个质心的点集构成一个簇。然后 ...
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2017-09-11 21:08:09
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第十章 利用k-均值聚类算法对未标注的数据进行分组 一．导语 聚类算法可以看做是一种无监督的分类方法，之所以这么说的原因是它和分类方法的结果相同，区别它的类别没有预先的定义。簇识别是聚类算法中经常使用的一个概念，使用这个概念是为了对聚类的结果进行定义。 聚类算法几乎可以用于所有的对象，并且簇内的对象 ...
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2017-09-10 17:41:18
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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。 这篇文章介绍一种称为K-均值的聚类算法，之所以称为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。 聚类分析视图将相似对象归入同一簇，将不相似对象归到不同簇。 下面用Python简单演示该算法实现的原理： 函数 ...
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2017-09-10 10:07:03
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版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载，或者转载的时候标出源文章网址。 一、原型聚类 1.k均值聚类（k-means聚类） 其算法流程如下; 下面我们对西瓜数据进行分析，和举例，让我们比较容易的理解K-means聚类算法； 2.学习向量化 算法思想如下： 3.高斯混合聚类 下面还是一个列 ...
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2017-09-07 18:05:04
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在处理非完全图的聚类时候，很难找到一个有效的聚类算法去做聚类。 对于下图来说，10号点和15号点的位置相隔并不是那么近，如用普通聚类算法对下图做聚类，通常会把10号点和15号点聚在一个类上，所以一般的聚类效果并没有那么好。 而谱聚类，就很能很好的处理这类问题。 下面我们来重点介绍谱聚类 谱聚类（Sp ...
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2017-09-07 13:41:29
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