在分类聚类算法中，时常需要计算两个变量（通常是向量的形式）的距离，即相似性度量。其中，距离度量的性质：非负性，自反性，对称性和三角不等式。
本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。
本文目录：
1.欧氏距离
2.曼哈顿距离
3. 切比雪夫距离
4. 闵可夫斯基距离
5.标准化欧氏距离
6.马氏距离
7.余弦相似度
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2016-07-03 20:05:42
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算法的思想是初始选取M个种子点，将周围点的特征和种子点特征进行距离的测定，距离最小的点和该种子点归为一类。则可以分为M个类别，计算这些类别特征的质心作为新的种子点，再次分类，如此迭代n次后的结果便是聚类分割的结果。
K-means也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中，那本书比较注重应用。看了...
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2016-07-03 19:46:31
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2016-07-02 java简单实现聚类算法（以前的作业，想记录下的时候，貌似语法都忘记了，，，呜呜呜） 但是有一个小问题，，，，我其实每次迭代之后（就是达不到我的收敛标准之前【好纠结呀这句话，还打不到，还之前，OMG】，就是聚类中心的误差达不到指定小的时候），，，我虽然重新算了聚类中心，但是其实 ...
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编程语言 时间：
2016-07-02 21:30:03
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聚类 和 k-means简单概括。 聚类是一种 无监督学习 问题，它的目标就是基于 相似度 将相似的子集聚合在一起。 k-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。它把n个对象根据它们的属性分为k个聚类，以便使得所获得的聚类满足： 同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。 k ...
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编程语言 时间：
2016-06-30 19:42:20
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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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编程语言 时间：
2016-06-24 15:22:21
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聚类算法（K-means）目的是将n个对象根据它们各自属性分成k个不同的簇，使得簇内各个对象的相似度尽可能高，而各簇之间的相似度尽量小。 而如何评测相似度呢，采用的准则函数是误差平方和（因此也叫K-均值算法）： 其中，E是数据集中所有对象的平方误差和，P是空间中的点，表示给定对象，mi为簇Ci的均值 ...
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编程语言 时间：
2016-06-20 22:03:28
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http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2200800.html BIRCH（Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies）天生就是为处理超大规模（至少要让你的内存容不下） ...
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编程语言 时间：
2016-06-15 15:42:33
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近邻法中计算距离需要遍历，带来很大的计算量和存储量，为了改善这两方面的性能，有人提出采用分枝界定算法（Branch-Bound Algorithm）来改进近邻法，主要分为两个阶段：1）利用人工划分或K-means聚类算法或其他动态聚类算法将样本集X划分成层级形式，形成一个树结构；2）利用树搜索算法找出与未知样本的k个近邻。
1.层级划分
1）将样本集X划分成l个子集，每个子集再分成l个子集，...
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编程语言 时间：
2016-06-15 12:47:47
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根据《机器学习实战》一书第十章学习k均值聚类算法和二分k均值聚类算法，自己把代码边敲边理解了一下，修正了一些原书中代码的细微差错。目前代码有时会出现如下3种报错信息，这有待继续探究和完善。
报错信息：
Warning (from warnings module):
File "F:\Python2.7.6\lib\site-packages\numpy\core\_methods.py",...
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编程语言 时间：
2016-06-12 01:54:08
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