一、前述 聚类就是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小.数据聚类算法可以分为结构性或者分散性,许多聚类算法在执行之前，需要指定从输入数据集中产生的分类个数。1.分散式聚类算法，是一次性确定要产生的类别，这种算法也已应用于从 ...
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2018-04-06 18:45:40
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网上教程太啰嗦，本人最讨厌一大堆没用的废话，直接上，就是干！ 网络爬虫？非监督学习？ 只有两步，只有两个步骤？ Are you kidding me？ Are you ok? 来吧，follow me, come on! 第一步：首先，我们从网上获取图片自动下载到自己电脑的文件内，如从网址，下载到F ...
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2018-01-08 20:14:13
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from numpy import * class cluster_node: def __init__(self,vec,left=None,right=None,distance=0.0,id=None,count=1): self.left=left self.right=right self... ...
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2018-01-08 19:41:10
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昨天： （1）找到了一个Spyder，运行出了网上的一段代码。 （2）收到了老师的数据，目前的方向是CNN和hierarchical clustering（层次聚类） （3）在网上的视频看到了代码，应该看看并尝试运行。 今天： （1）运行：左边 Tensorflow（现已支持Windows） （2） ...
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2018-01-06 00:33:52
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不管是GMM，还是k-means，都面临一个问题，就是k的个数如何选取？比如在bag-of-words模型中，用k-means训练码书，那么应该选取多少个码字呢？为了不在这个参数的选取上花费太多时间，可以考虑层次聚类。 假设有N个待聚类的样本，对于层次聚类来说，基本步骤就是： 1、（初始化）把每个样 ...
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2017-10-13 21:24:52
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凝聚法分层聚类中有一堆方法可以用来算两点（pair）之间的距离：欧式，欧式平方，manhattan等，还有一堆方法可以算类（cluster）与类之间的距离，什么single-linkage、complete-linkage、还有这个ward linkage。（即最短最长平均，离差平方和） 其他的好像 ...
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2017-10-13 20:04:55
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模式识别作业，虽然没选这课，不过有同学拜托，正好我也想试试这课作业的难度（感觉模式识别是为数不多的不太水而且比较有用的课，没错我就是针对信息论和组合数学233） ...
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2017-09-30 11:40:22
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一、层次聚类 1、层次聚类的原理及分类 1）层次法（Hierarchicalmethods）先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个类。然后，再计算类与类之间的距离，将距离最近的类合并为一个大类。不停的合并，直到合成了一个类。其中类与类的距离的计算方法有：最短距离法，最长距离法，中间距离 ...
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2017-09-17 20:10:48
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凝聚层次聚类： 所谓凝聚的，指的是该算法初始时，将每个点作为一个簇，每一步合并两个最接近的簇。另外即使到最后，对于噪音点或是离群点也往往还是各占一簇的，除非过度合并。对于这里的“最接近”，有下面三种定义。我在实现是使用了MIN，该方法在合并时，只要依次取当前最近的点对，如果这个点对当前不在一个簇中， ...
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2017-09-11 21:26:22
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学习利用sklearn的几个聚类方法： 一.几种聚类方法 1.高斯混合聚类(mixture of gaussians) 2.k均值聚类(kmeans) 3.密度聚类，均值漂移(mean shift) 4.层次聚类或连接聚类(ward最小离差平方和)二.评估方法 1.完整性：值：0-1，同一个类别所有 ...
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2017-08-15 21:10:33
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