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搜索关键字:高斯分布 混合高斯分布 聚类 gmm    ( 2168个结果
R语言 系统聚类分析1
#聚类分析是一类将数据所研究对象进行分类的统计方法,这一类方法的共同特点是:#事先不知道类别的个数与结构 据以进行分类的数据是对象之间的相似性 或差异性数据#将这些相似(相异)性数据看成是对象之间的距离远近的一种度量 将距离近的对象#归入一类 不同类之间的对象距离较远#聚类分析根据分类对象不同分为Q...
分类:其他好文   时间:2014-05-27 02:31:43    阅读次数:304
Solr调研总结(转)
Solr调研总结开发类型全文检索相关开发Solr版本4.2文件内容本文介绍solr的功能使用及相关注意事项;主要包括以下内容:环境搭建及调试、两个核心配置文件介绍、中文分词器配置、维护索引、查询索引,高亮显示、拼写检查、搜索建议、分组统计、自动聚类、相似匹配、拼音检索等功能的使用方法。在代码文本框中...
分类:其他好文   时间:2014-05-26 22:22:05    阅读次数:886
基于ARMA模型的ECG聚类算法研究
摘要: 对心电信号( ECG) 这种高维的时间序列进行聚类,最重要的方面之一即进行特征提取!本研究提出利用自回归和移动平均( ARMA)模型拟合?ZK 信号,以拟合系数的欧氏距离为结构不相似测度征进行聚类!但此方法没有考虑样本数据的各维特征对聚类的不同贡献率,所以本文提出可以把首次聚类每维特征在聚类...
分类:其他好文   时间:2014-05-23 05:45:57    阅读次数:196
Mahout机器学习平台之聚类算法详细剖析(含实例分析)
第一部分: 学习Mahout必须要知道的资料查找技能: 学会查官方帮助文档:        解压用于安装文件(mahout-distribution-0.6.tar.gz),找到如下位置,我将该文件解压到win7的G盘mahout文件夹下,路径如下所示: G:\mahout\mahout-distribution-0.6\docs 学会查源代码的注释文档:        方案一:用ma...
分类:其他好文   时间:2014-05-22 10:37:07    阅读次数:388
二分K-均值算法
伪代码: 将所有点看成一个簇当簇数目小于k时对于每一个簇 计算总误差 在给定的簇上面进行k-均值聚类(k=2) 计算将该簇一分为二之后的总误差选择使得误差最小的那个簇进行划分操作 def biKmeans(dataSet,k): m=np.shape(dataSet)[0] clusterAssme...
分类:其他好文   时间:2014-05-21 21:57:08    阅读次数:461
数据库索引介绍(转载)
实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQLSERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引、簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引、非簇集索引)。下面,我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别: 其实,我们的汉语...
分类:数据库   时间:2014-05-21 19:07:30    阅读次数:286
梦的表征、抽象的思维
梦的表征、抽象的思维——《梦的解析》读后感 据我所知,人类最擅长的一件事就是抽象了。现在人工智能领域所做的工作,最常见的就是利用各种数学的模型解决一些现实生活中的问题。比如,我做过分析的一些东西:数据挖掘技术里面的聚类和分类。初始接触这些东西时的感觉就是玄之又玄,莫名其妙。当一步步接触之后,给我更....
分类:其他好文   时间:2014-05-21 17:36:26    阅读次数:356
GMM的EM算法实现
转自:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8198352在聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering,Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数,在EM算法原理中对EM算法...
分类:其他好文   时间:2014-05-19 14:15:47    阅读次数:384
k-meas非监督聚类分析
实验名称: k-meas非监督聚类分析一、实验目的和要求 目的:加深对非监督学习的理解和认识掌握聚类方法K-Means算法的设计方法要求:根据聚类数据,采用k-Means聚类方法画出聚类中心二、实验环境、内容和方法环境:windows 7,python2.6 ,Eclipse,Pydev 内容: 1...
分类:其他好文   时间:2014-05-19 11:48:59    阅读次数:416
混合高斯模型(Mixtures of Gaussians)和EM算法
混合高斯模型(Mixtures of Gaussians)和EM算法 主要内容: 1、 概率论预备知识 2、 单高斯模型 3、 混合高斯模型 4、 EM算法 5、 K-means聚类算法 一、概率论预备知识 1、 数学期望/均值、方差/标准差 设离散型随机变量X的分布律为 则称为X的数学期望或均值 ...
分类:其他好文   时间:2014-05-17 21:50:45    阅读次数:597
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