9. Clustering Content 9. Clustering 9.1 Supervised Learning and Unsupervised Learning 9.2 K-means algorithm 9.3 Optimization objective 9.4 Random Init ...
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2016-05-15 02:09:58
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聚类分析 什么是聚类分析？ 聚类 (Clustering) 就是将数据对象分组成为多个类或者簇 (Cluster)，它的目标是：在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。所以，在很多应用中，一个簇中的数据对象可以被作为一个整体来对待，从而减少计算量或者提高计算质量。 其实聚类...
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2016-01-08 20:22:12
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什么是聚类（clustering） 个人理解：聚类就是将大量无标签的记录，根据它们的特点把它们分成簇，最后结果应当是相同簇之间相似性要尽可能大，不同簇之间相似性要尽可能小。聚类方法的分类如下图所示：一、如何计算样本之间的距离？ 样本属性可能有的类型有：数值型，命名型，布尔型……在计算样本之间的距.....
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2015-11-04 01:57:53
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1.聚类分析1.0 概念聚类分析简称聚类（clustering），是一个把数据集划分成子集的过程，每一个子集是一个簇（cluster），使得簇中的样本彼此相似，但与其他簇中的样本不相似。聚类分析不需要事先知道样本的类别，甚至不用知道类别个数，因此它是一种无监督的学习算法，一般用于数据探索，比如群组发现和离群点检测，还可以作为其他算法的预处理步骤。下面的动图展示的是一个聚类过程，感受一下：1.1 基本...
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2015-08-20 21:01:33
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聚类分析 什么是聚类分析？ 聚类 (Clustering) 就是将数据对象分组成为多个类或者簇 (Cluster)，它的目标是：在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。所以，在很多应用中，一个簇中的...
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2015-08-12 19:58:56
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本文基于台大机器学习技法系列课程进行的笔记总结。
主要内容如下图所示：
首先介绍一下径向基函数网络的Hypothesis和网络的结构，然后介绍径向基神经网络学习算法，以及利用K-means进行的学习，最后通过一个实例加深对RBF神经网络认识和理解。
RBF神经网络的Hypothesis和网络结构
我们从基于Gaussian kernel的support vector mac...
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2015-07-17 09:50:54
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聚类（clustering）就是将数据集划分为由若干相似实例组成的簇（cluster）的过程，使得同一个簇中实例间的相似度最大化，不同簇的实例间的相似度最小化。聚类分析的方法主要有： 1）划分的方法 2）层次的方法 3）基于密度的方法 4）基于网格的方法 5）基于模型的方法 。。。 w...
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2015-06-04 15:17:02
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聚类是一种无监督的学习（无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例），它将相似的对象归到同一个簇中，它是观察式学习，而非示例式的学习，有点像全自动分类。说白了，聚类（clustering）是完全可以按字面意思来理解的——将相同、相似、相近、相关的对象实例聚成一类的过程。机器学习中常见的聚类算法包括 k-Means算法、期望最大化算法（Expectation Maximization，EM，参考“EM算法原理”）、谱聚类算法（参考机器学习算法复习-谱聚类）以及人工神经网络算法，本文阐述的是K-均值聚类算...
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2015-01-07 16:49:33
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今年 6 月份，Alex Rodriguez 和 Alessandro Laio 在 Science 上发表了一篇名为《Clustering by fast search and find of density peaks》的文章，为聚类算法的设计提供了一种新的思路。虽然文章出来后遭到了众多读者的质疑，但整体而言，新聚类算法的基本思想很新颖，且简单明快，值得学习。这个新聚类算法的核心思想在于对聚类中心的刻画上，本文将对该算法的原理进行详细介绍，并对其中的若干细节展开讨论。...
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2014-08-29 18:18:28
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聚类（Clustering）分析有一个通俗的解释和比喻，那就是“物以类聚，人以群分”。针对几个特定的业务指标，可以将观察对象的群体按照相似性和相异性进行不同群组的划分。经过划分后，每个群组内部个对象间的相似度会很高，而在不同群组之间的对象彼此间将具有很高的相异度。 聚类技术一方面本身就是一种...
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2014-08-06 01:52:50
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