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Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想。 聚类属于无监督学习，以往的回归、朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签....
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2015-09-17 11:44:08
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首先先说一下聚类的概念：聚类就是现在有m个元素，每个元素都有n个可以观察到的特征属性，可以使用算法把这m个元素划分为k个子集，使得每个子集内部元素之间的相异度尽可能小，不同子集之间元素的相异度尽可能大。其中每一个子集叫做簇。与分类不同，分类是有监督学习，要求分类前明确类别，并断言每一个元素属于哪一个...
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2015-09-14 12:01:37
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网上有许多Kmeans写的java算法，当然依据个人编码风格的不同，导致编写出来的代码，各有不同。所以在理解原理的基础上，最好就是按照自己设计思路将代码自己写出来。...
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2015-09-01 17:00:23
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空间分析里面，最重要的一个概念就是距离，不同的距离会导致不同的结果。在研究的时候，有种叫做“空间尺度”的概念，这个有兴趣的话，请自行百度（老规矩：百度知道的东西别问我）。
所以，在研究聚类的时候，最重要的就是确定不同数据之间的距离，否则就会如下：
聚类分析中，要素之间的距离是个很重要的参数；也就是说两个要素相隔多远才算是聚成一类呢？在任何一种聚类算法中，探索一个...
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2015-08-30 19:39:54
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scikit-learn 不同聚类算法的比较print(__doc__)importtimeimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportcluster,datasetsfromsklearn.neighborsimportk...
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2015-08-27 22:37:56
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Kmeans聚类算法1 Kmeans聚类算法的基本原理 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。假设要把样本集分...
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2015-08-27 00:02:53
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聚类算法有以下几类：一 层次方法层次方法创建给定数据对象集的层次分解。根据层次的分解的形成方式，层次的方法又可以分为凝聚和分裂方法。凝聚法：自底向上。开始将每个对象形成单独的组，然后层次合并相似的组，直到所有的组合合并成一个或者满足某个终止条件。分裂法：自顶向下。开始将所有对象置于一个簇中，每次迭代...
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2015-08-20 22:14:13
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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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原文作者：http://blog.chinaunix.net/uid-10289334-id-3758310.html（本文转自网上，具体出处忘了是哪里的，好像是上海一位女士在网上的博文，此处转载，用以备查，请原作者见谅）聚类算法总结：--------------------------------...
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2015-08-20 01:08:16
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此项目是在《Hadoop Web项目--Friend Find系统基础》之上整理Mahout0.10版本中MR程序的调用测试而成，重点演示如何调用Mahout0.10的MR算法、如何把MR算法嵌入到Web项目中，附带数据生成及数据查看、MR 任务监控等功能。里面含有了常用工具类、聚类算法、分推荐算法等的MR调用mahout命令以及其对应的实现类。...
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2015-08-18 19:24:57
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