聚类分析的定义： 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程，其目的是在相似的基础上收集数据来分类。 传统的聚类算法可以被分为五类：划分方法、层次方法、基于密度方法、基于网格方法和基于模型方法。 【K-means算法】 首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类 ...
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2017-05-28 10:58:46
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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既可以适用于凸样本集，也可以适用 ...
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2017-04-05 21:57:11
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在做东西的时候用到了社区发现，因此了解了一下有关社区发现的一些问题 1，社区发现算法 （1）SCAN：一种基于密度的社团发现算法 Paper: 《SCAN: A Structural Clustering Algorithm for Networks》 Auther: Xiaowei Xu, Nur ...
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2016-12-06 13:16:37
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(期末考试快到了，所以比较粗糙，请各位读者理解。。) 一、 概念 DBSCAN是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定。低密度区域中的点被视为噪声而忽略，因此DBSCAN不产生完全聚类。 二、 伪代码 1 将所有点标记为核心点、边界点和噪声点。 2 删除噪声点。 3 为距离在 ...
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2016-06-26 11:36:47
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七月算法4月机器学习算法班课程笔记——No.10
前言 与回归与分类不同，聚类是无监督学习算法，无监督指的是只需要数据，不需要标记结果，试图探索和发现一些模式。比如对用户购买模式的分析、图像颜色分割等。聚类算法的提出比较早，是数据挖掘的一个重要模块，可以对大量数据分类并概括出每一类的特点。目前也有很多种聚类算法，包括划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法等。实际生产中，很少有只用聚类算法的...
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2016-06-24 15:22:21
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一、对于基于密度的dbScan： 1、 dbScan 第一步选粗略划分出来的类是否相交合并问题 （1）合并，两两小分类，只要有交集，便合并为一个大类。问题：数据点过多的时候，数据密度大，容易引起大规模数据串联起来，归为一类，轨迹聚类结果，准确性较差（下图所有操作均为针对300条名航轨迹，大约2400 ...
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2016-05-09 00:10:01
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假设说世界上仅仅能存在一种基于密度的聚类算法的话。那么它必须是DBSCAN（Density-based spatial clustering of applications with noise）。DBSCAN作为基于密度聚类算法的典型，相对于Kmeans，最大长处是能够自己决定聚类数量。同一时候能
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2016-03-12 09:09:26
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鉴于DBSCAN算法对输入参数，领域半径E和阈值M比较敏感，在参数调优时比较麻烦，因此本文对另一种基于密度的聚类算法OPTICS（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）展开研究，其为DBSCAN的改进算法，与DBSCAN相比，该算法...
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2015-11-09 20:39:59
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鉴于基于划分的文本聚类方法只能识别球形的聚类，因此本文对基于密度的文本聚类算法展开研究。DBSCAN是一种典型的基于密度的聚类方法，可以找出形状不规则的聚类，而且聚类时无需事先知道聚类的个数。
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2015-11-09 18:46:18
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