K-means它是一个聚类算法，它要求用户设定群集数k作为输入参数。因此，该算法的实施前。该数字预计将需要有集群。如果有n点，需要收集k个簇中。K-means算法首先从包括k个中心点的初始集合開始。即随机初始化簇的中心。随后，算法进行多次迭代处理并调整中心位置，知道达到最大迭代次数或中性收敛于固定点...
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2015-07-04 08:28:53
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利用模拟退火提高Kmeans的聚类精度Kmeans算法是一种非监督聚类算法，由于原理简单而在业界被广泛使用，一般在实践中遇到聚类问题往往会优先使用Kmeans尝试一把看看结果。本人在工作中对Kmeans有过多次实践，进行过用户行为聚类（MapReduce版本）、图像聚类（MPI版本）等。然而在实践中...
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2015-06-30 21:35:45
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http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4605904.html Kmeans算法是一种非监督聚类算法，由于原理简单而在业界被广泛使用，一般在实践中遇到聚类问题往往会优先使用Kmeans尝试一把看看结果。本人在工作中对Kmeans有过多次实践，进行过用户行为聚类（MapR...
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2015-06-28 18:48:53
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K均值是一个经典的聚类算法，我们试试在python下使用它。...
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2015-06-26 00:36:01
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在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数，在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了具体说明。本文主要针对怎样用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明。1. GM...
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2015-06-23 17:21:55
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spark版本 1.3.1scala版本 2.11.6参考官网 http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-clustering.html运行spark-shell后,首先导入需要的模块import org.apache.spark.mllib.cluster...
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2015-06-23 11:36:04
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k-means算法主要是用来解决什么问题呢？主要是用来解决类似于这样的问题：聚类，如一次班级聚餐，平时玩的好的同学，就会自动的聚集在一起愉快的玩耍。那么什么样才算平时玩的好呢？请看k-means算法。
K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准...
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2015-06-22 11:09:19
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本节简单介绍了聚类算法：K-means算法、高斯混合模型（GMM）及EM算法。...
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2015-06-20 09:18:51
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聚类算法，无监督学习的范畴，没有明确的类别信息。 给定n个训练样本{x1，x2，x3，...，xn} kmeans算法过程描述如下所示：1.创建k个点作为起始质心点，c1，c2，...，ck2.重复以下过程直到收敛 遍历所有样本xi 遍历所有质心cj 记录质心与...
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2015-06-19 18:35:39
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谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图，使子图内部尽量相似，而子图间距离尽量距离较远，以达到常见的聚类的目的。其中的最优是指最优目标函数不同，可以是割边最小分割——如图1的Smallest cut(如后文的Min...
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2015-06-16 20:55:28
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