一、聚类：聚类也称之为自动分类，是一种无监督的学习方法。算法的原则是基于度量数据对象之间的相似性或相异性，将数据对象集划分为多个簇；相比较于分类技术，聚类只需要较少的专家知识(领域知识)，就可以自动发掘数据集中的群组。
二、基本的聚类方法包括：
1、划分方法：该方法通常基于距离使用迭代重定位技术，通过将一个对象移入另外一个簇并更新簇心，典型的算法有K-均值算法和K-中心点算法(二者的主要区别在...
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2015-01-02 17:37:52
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斯坦福NG机器学习：K-means笔记 ，无监督学习：经典聚类算法...
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2014-12-25 23:40:41
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从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM （Machine Learning &Recommend Search交流新群：172114338）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...
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2014-12-25 22:05:08
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一、聚类算法1、常见的聚类算法（待）二、K均值1、步骤（1）随机选取K个质心（2）分别计算每个样本与这K个质心的距离，将样本分配到距其最近的簇（3）对K个簇分别取均值，重新选择质心。所谓的取均值就是分别对每个特征取均值，这样就会计算出一个新的数据点，将此数据点作为质心（4）重复(2)-(3)，直至质...
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2014-12-24 06:22:26
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1.K-means:聚类算法，无监督输入：k, data[n];（1） 选择k个初始中心点，例如c[0]=data[0],…c[k-1]=data[k-1];（2） 对于data[0]….data[n], 分别与c[0]…c[k-1]比较，假定与c[i]差值最少，就标记为i;（3） 对于所有标记为i...
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2014-12-18 23:33:31
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今天继续和小伙伴们分享聚类算法和R语言的实现，上篇和大家分享了聚类中的距离、类间距离和最古典的层次聚类法，今天和大家分享几个动态聚类算法。
首先和大家分享被评为十大数据挖掘算法之一的K-means 算法（K为分类的个数，mean为平均值，该算法的难点即为K的指点）
Step1：选择K个点作为初始质心；
Step2：将剩余每个点指派到最近的质心，形成K个簇（聚类）；
Step3：重新计算簇的...
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2014-12-12 11:47:35
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前面和大家分享的分类算法属于有监督学习的分类算法，今天继续和小伙伴们分享无监督学习分类算法---聚类算法。聚类算法也因此更具有大数据挖掘的味道
聚类算法本质上是基于几何距离远近为标准的算法，最适合数据是球形的问题，首先罗列下常用的距离：
绝对值距离（又称棋盘距离或城市街区距离）
Euclide距离（欧几里德距离，通用距离）
Minkowski 距离（闵可夫斯基距离），欧...
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2014-12-10 18:12:05
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Mahout进阶课程，网盘下载：链接:http://pan.baidu.com/s/1dDGPM4x密码:pqdk网盘失效的话，请加QQ：3113533060课程大纲：第一周Mahout概述Mahout安装Mahout安装测试Mahout算法库介绍解析聚类算法解析分类算法协同过滤算法第二周聚类算法详解一、canopy算法简介1）mahout中canop..
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2014-12-09 15:49:26
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最近由于毕业设计的需要开始学习使用Python的Numpy和matplotlib来做聚类算法和可视化的一些研究。就从Numpy和matplotlib的安装开始吧。
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2014-12-07 14:55:36
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mahout入门指南之mahout单机版推荐算法
鄙人最近在研究mahout，网上找了一些入门资料来看，发现都整理的比较乱。折腾了一番，终于搞清楚了。为了让新手们较快入门，决定总结分享一下，写此入门指南。
mahout是什么？
mahout是一个机器学习库，里面实现了一些算法，比如推荐算法，聚类算法。
实现方式有单机内存版，也有分布式（hadoop和spark）。...
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2014-12-06 15:26:15
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