KNN是数据挖掘中一种简单算法常用来分类，此次用来聚类实现对4种花的简单识别。 环境：python2.7+opencv3.0+windows10 原理：在使用KNN函数提取出4种花特征点以后，对需要辨认的图片提取体征点，与图库中4类花进行比较，匹配点最多的一类即视为同类。 代码： 读入图像数据： 获 ...
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2018-04-18 10:29:53
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下载地址：网盘下载 内容简介 · · · · · · 本书是一本机器学习入门教程，包含了数学和统计学的核心技术，用于帮助理解一些常用的机器学习算法。书中展示的算法涵盖了机器学习的各个重要领域：分类、聚类和投影。本书对一小部分算法进行了详细描述和推导，而不是简单地将大量算法罗列出来。本书通过大量的MA ...
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2018-04-15 14:49:02
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faiss 个人理解： https://github.com/facebookresearch/faiss 上把代码clone下来，make编译 我们将CNN中经过若干个卷积/激励/池化层后得到的激活映射（向量形式）存储到硬盘上， Faiss是一个高效的相似性搜索和密集向量聚类的库。它包含了搜索任意 ...
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2018-04-09 11:18:15
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faiss安装 faiss是facebook开发的有CPU版本和GPU版本的求密集向量相似性和进行密集向量聚类的库。 faiss用c++编写，安装faiss需要在github上下载其c++源码并用make编译安装 faiss仅有的两个依赖包：blas和lapack CPU 方面，Facebook 大 ...
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2018-04-09 11:10:49
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吴恩达 MachineLearning Week8 知识点概述 1. K - means 算法 K - means 算法用于解决聚类问题，属于无监督学习。可以对没有标记的数据进行处理，将其分成 K 类。其步骤如下： 2. PLA（ Principal Component Analysis ） 用于将 ...
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2018-04-08 21:15:36
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一、前述 谱聚类（spectral clustering）是一种基于图论的聚类方法，主要思想是把所有的数据看做空间中的点，这些点之间可以用边连接起来。距离较远（或者相似度较低）的两个点之间的边权重值较低，而距离较近（或者相似度较高）的两个点之间的边权重值较高，通过对所有数据点组成的图进行切图，让切图 ...
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2018-04-06 20:21:57
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利用隐含变量最佳类别（EM算法思想）实现将数据更加准确地聚类 ...
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2018-04-06 20:21:26
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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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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则函数作为 ...
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2018-04-05 21:01:40
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一、理论 聚类就是把东西聚在一起，那一定有一定的规则，相似等，后面会给出。聚类与分类的不同就是，聚类所要求的划分的类是未知的。聚类是这么定义的：将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇之间的对象很大的相异性。按照个体或样品(individuals, ob ...
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2018-04-05 20:06:48
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