本实验的目的是学习和掌握k-均值聚类算法。k-均值算法是一种经典的无监督聚类和学习算法，它属于迭代优化算法的范畴。本实验在MATLAB平台上，编程实现了k-均值聚类算法，并使用20组三维数据进行测试，比较分类结果。实验中初始聚类中心由人为设定，以便于实验结果的比较与分析。...
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2015-06-10 21:02:51
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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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2015-06-09 19:40:33
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最近学习了LDA Topic聚类算法，里面涉及到许多概率论的知识，需要回过头去学习，这里做个小结，方便记忆，同时也希望能把它讲明白。LDA模型算法简介： 算法 的输入是一个文档的集合D={d1, d2, d3, ... , dn}，同时还需要聚类的类别数量m；然后会算法会将每一篇文档 di 在 所....
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2015-06-09 00:55:35
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Kmeans是机器学习中最经典的无监督学习聚类算法，本文复习了无监督学习定义和Kmeans算法，然后提出了一种基于Kmeans算法的图像压缩方案，并给出了其在Matlab中的实现...
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2015-06-08 10:00:03
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顾名思义，这个算法是与K相关的一个方法，事实也是如此。 对于一个大的集群，该方法通过对以下三步的不停迭代得出结果： 确定K值，K值表示需要将这个大的集群分成多少个小的簇（聚类）。然后虚拟K个中心位于集群坐...
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2015-06-05 14:09:14
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从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM引言 近期在面试中，除了基础 & 算法 & 项目之外，经常被问到或被要求介绍和描写叙述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然，这全然不代表你将来的面试中会遇到此类问题，仅仅是由于我的简历上写了句：熟悉常见的聚类 & 分类算法而已)，而我向来恨对...
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2015-06-04 20:59:41
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Hadoop实现Clustering by fast search and find of density peaks本篇博客参考：Clustering by fast search and find of density peaks论文以及http://www.cnblogs.com/peghoty/p/3945653.html。
Hadoop版本：2.6.0，Myeclipse：10.0
代...
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2015-06-04 19:29:30
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引文： k均值算法是一种聚类算法，所谓聚类，他是一种无监督学习，将相似的对象归到同一个蔟中。蔟内的对象越相似，聚类的效果越好。聚类和分类最大的不同在于，分类的目标事先已知，而聚类则不一样。因为其产生的结果和分类相同，而只是类别没有预先定义。算法的目的： 使各个样本与所在类均值的误差平方和达到最小（这也是评价K-means算法最后聚类效果的评价标准）K-均值聚类
优点：容易实现
缺点：可能收敛到局部最...
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2015-06-03 15:55:40
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ROCK (RObust Clustering using linKs) 聚类算法?是一种鲁棒的用于分类属性的聚类算法。该算法属于凝聚型的层次聚类算法。之所以鲁棒是因为在确认两对象（样本点/簇）之间的关系时考虑了他们共同的邻居（相似样本点）的数量，在算法中被叫做链接（Link）的概念。而一些聚类算法...
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2015-05-30 00:26:56
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这一部分属于无监督学习的内容，无监督学习内容主要包括：Kmeans聚类算法、高斯混合模型及EM算法、Factor Analysis、PCA、ICA等。本文是Kmeans聚类算法、高斯混合模型的笔记，EM算法是适用于存在latent/hidden变量的通用算法，高斯混合模型仅仅是EM算法的一种特殊情况，关于EM算法的推到参见Andrew Ng讲义。由于公式太多，最近时间又忙实习的事就简单写一些，回头...
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2015-05-15 20:02:24
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