聚类算法介绍 k means算法介绍 k means聚类是最初来自于信号处理的一种矢量量化方法，现被广泛应用于数据挖掘。k means聚类的目的是将n个观测值划分为k个类，使每个类中的观测值距离该类的中心（类均值）比距离其他类中心都近。 k means聚类的一个最大的问题是计算困难，然而，常用的启发 ...
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2018-06-30 18:43:10
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贝叶斯公式 条件概率的展开、转化 关联规则分析 支持度、置信度、提升度 KULC IR 聚类 聚类之间类的度量是分距离和相似系数来度量的 距离 距离用来度量样品之间的相似性（k means聚类，系统聚类中的Q型聚类） 相似系数 相似系数用来度量变量之间的相似性（系统聚类的R型聚类） 最常用的是k m ...
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2018-06-30 11:00:31
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一、K-means 非监督学习中有一大类问题是聚类问题，其中有个经典算法:K-means，其中K代表我们事先已经知道要将数据集分成K类 。K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。 原理如下图 ...
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2018-06-28 15:57:30
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在图像检索时，通常首先提取图像的局部特征，这些局部特征通常有很高的维度（例如，sift是128维），有很多的冗余信息，直接利用局部特征进行检索，效率和准确度上都不是很好。这就需要重新对提取到的局部特征进行编码，以便于匹配检索。 常用的局部特征编码方法有三种： BoF VLAD FV 本文主要介绍基于 ...
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2018-06-25 01:18:42
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数据挖掘是BI领域的一个重要应用方向,BI指通过对行业的讣知、经验，结合数学理论、管理理论、市场营销理论，利用工具软件、数学、算法（如：神经网络、遗传算法、聚类、客户绅分等）对企业的数据、业务、市场迚行分析及预测，以图表、数据分析报告的形式支撑企业决策、市场营销、业务拓展、信息运营等工作。 如果你想 ...
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2018-06-24 23:44:51
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无监督学习 和监督学习不同的是，在无监督学习中数据并没有标签（分类）。无监督学习需要通过算法找到这些数据内在的规律，将他们分类。（如下图中的数据，并没有标签，大概可以看出数据集可以分为三类，它就是一个无监督学习过程。） 无监督学习没有训练过程。 聚类算法 该算法将相似的对象轨道同一个簇中，有点像全自 ...
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2018-06-24 21:01:56
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NLPIR能够全方位多角度满足应用者对大数据文本的处理需求，包括大数据完整的技术链条：网络采集、正文提取、中英文分词、词性标注、实体抽取、词频统计、关键词提取、语义信息抽取、文本分类、情感分析、语义深度扩展、繁简编码转换、自动注音、文本聚类等。 ...
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2018-06-22 13:29:29
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一提到数学，高等数学，线性代数，概率论与数理统计，数值分析，空间解析几何这些数学课程，头疼呀。作为文科生，遇见这些课程时，通常都是各种寻求帮助，班上有位宅男数学很厉害，各种被女生‘围观’，这数学为什么这么难，学了有啥用呀。 有用的，当做数据分析的时候，使用到SPSS，在线SPSS分析的时候就知道用处 ...
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2018-06-21 17:25:46
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读完python数据分析与挖掘实战，对于监督学习、非监督学习这两个概念算是明白了，这里总结下三个方向算法的优缺和使用场景 1、回归算法 回归算法是对一种数值型连续变量进行预测和建模的监督学习算法，运用在股票走势，房价走势预测上，每一个样本都有标注真值进行监督算法 1.1 线性回归 适用条件：线性回归 ...
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2018-06-20 21:17:42
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1、图像描述符、特征描述符和特征向量的定义 特征向量：用于表示和量化图像的数字列表，简单理解成将图片转化为一个数字列表表示。特征向量中用来描述图片的各种属性的向量称为特征矢量。 图像描述符：理解成一种算法和方法，控制整个图像如何转变为特征向量。量化是的图像形状，颜色，纹理，或三者的任何组合。输入1个 ...
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2018-06-20 12:49:57
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