1、MLlib实例 1.1 聚类实例 1.1.1 算法说明 聚类（Cluster analysis）有时也被翻译为簇类，其核心任务是：将一组目标object划分为若干个簇，每个簇之间的object尽可能相似，簇与簇之间的object尽可能相异。聚类算法是机器学习（或者说是数据挖掘更合适）中重要的一部 ...
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2016-09-27 09:13:46
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一、聚类算法简介 聚类是无监督学习的典型算法，不需要标记结果。试图探索和发现一定的模式，用于发现共同的群体。有时候作为监督学习中稀疏特征的预处理。有时候可以作为异常值检测（反欺诈中有用）。 应用场景：新闻聚类、用户购买模式（交叉销售）、图像与基因技术 相似度与距离：这个概念是聚类算法中必须明白的，简 ...
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2016-09-15 00:51:48
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版权声明：<—— 本文为作者呕心沥血打造，若要转载，请注明出处@http://blog.csdn.net/gamer_gyt <—— 版权声明：<—— 本文为作者呕心沥血打造，若要转载，请注明出处@http://blog.csdn.net/gamer_gyt <—— 目录(?)[+] 目录(?)[+ ...
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2016-09-08 14:37:21
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4.1、摘要 在前面的文章中，介绍了三种常见的分类算法。分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足，尤其是在处理海量数据的时候，如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求，则代价非常大，这时候可以考虑使用聚类算 ...
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2016-08-31 00:34:46
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将物理或抽象对象的集合分组成为有类似的对象组成的多个簇的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其它簇中的对象相异。在许多应用中，可以将一个簇中的数据对象作为一个整体来对待。 目前在文献中存在大量的聚类算法。算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的和 ...
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2016-08-30 10:43:05
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K-Means 算法是一种聚类算法，聚类当然是无监督了，给定初始数据集 $\left \{x_i \right\}_{i=1}^N$ ,K-Means 会把数据分成 $K$ 个簇，每个簇代表不同的类别，K-Means 算法如下： 1. 从训练集 $\left \{x_i \right\}_{i=1}... ...
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2016-08-19 21:59:00
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K-means算法算是个著名的聚类算法了，不仅容易实现，并且效果也不错，训练过程不需人工干预，实乃模式识别等领域的居家必备良品啊，今天就拿这个算法练练手。属于无监督学习中间接聚类方法中的动态聚类
流程：
1.随机选取样本中的K个点作为聚类中心
2.计算所有样本到各个聚类中心的距离，将每个样本规划在最近的聚类中
3.计算每个聚类中所有样本的中心，并将新的中心代替原来的中心
4.检查...
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2016-08-15 20:54:54
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8月18日，国内首个数据可视化搜索平台——“数趣”将正式上线，它标志着东湖大数据交易中心打通数据变现的“最后一公里”，完成了大数据全产业链的关键布局。数趣网（www.dataqu.cn）是东湖大数据依托大数据采集技术、智能图片识别、中文自然语言处理、主题聚类算法等技术，通..
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2016-08-04 19:41:24
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概述原型聚类是指聚类结构能通过一组原型刻画，原型是指样本空间中具有代表性的点。通常情况下，算法先对原型进行初始化，然后对原型进行迭代更新求解，下面是几种著名的原型聚类算法。K均值算法给定样本集合D，K均值算法针对聚类所得簇划分C，最小化平方误差
E=∑ki=1∑x∈Ci||x?μi||22E = \sum_{i=1}^k \sum_{x\in Ci}||x-\mu_i||_2^2
其中μi=1|...
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2016-07-19 10:33:59
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从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM 引言 最近在面试中，除了基础 & 算法 & 项目之外，经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然，这完全不代表你将来的面试中会遇到此类问题，只是因为我的简历上写了句：熟悉常见的聚类 & 分类算法而已)，而我向来恨对一个东西只知其皮 ...
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2016-07-13 15:21:06
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