基本概念：（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）基于密度的噪声应用空间聚类 核心对象：若某个点的密度达到算法设定的阈值则其为核心点。（即r 邻域内点的数量不小于minPoints） ?-邻域的距离阈值：设定的半径r ...
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2018-10-11 15:47:01
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名称：FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering 时间：2015.04.13 来源：CVPR 2015 来自谷歌的一篇 ...
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2018-10-10 21:51:38
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Abstract 针对大规模的图像检索问题，论文提出了一个高效的ITQ算法。该算法先将中心化后的数据映射到超立方体的顶点上，再通过优化过程寻找一个旋转矩阵，使得数据点经过旋转后，与超立方体的顶点数据具有最小的量化误差。ITQ算法涉及到了 multi class spectral clustering ...
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2018-09-29 14:38:51
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Object Clustering Time Limit: 2000MS Memory Limit: 131072K Total Submissions: 2640 Accepted: 806 Description We have N (N ≤ 10000) objects, and wish t ...
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2018-09-13 23:58:52
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Clustering K-means: 基本思想是先随机选择要分类数目的点，然后找出距离这些点最近的training data 着色，距离哪个点近就算哪种类型，再对每种分类算出平均值，把中心点移动到平均值处，重复着色算平均值，直到分类成功. One way to choose K is elbow ...
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2018-09-09 15:03:02
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一 Unsupervised Learning 把Unsupervised Learning分为两大类： 化繁为简：有很多种input，进行抽象化处理，只有input没有output 无中生有：随机给一个input，自动画一张图，只有output没有input 二 Clustering 有一大堆im ...
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2018-08-10 21:12:34
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<Engine name="Catalina" defaultHost="xx.xx.xx.xx"> <!--For clustering, please take a look at documentation at: /docs/cluster-howto.html (simple how to ...
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2018-08-05 11:57:14
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1、poj 3241 Object Clustering 题意：平面上有n个点，点之间的距离采用曼哈顿距离衡量。求一个最小距离X，使得在把这些点分为k组后，每组中两两点之间的距离不超过X。 思路：首先我们这么想，如果所有点都在1个组中，即k=1时，那么所要求的X即为该n个点的曼哈顿最小生成树的最大边 ...
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2018-08-04 15:46:43
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层次聚类 层次聚类(Hierarchical Clustering)是聚类算法的一种，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。创建聚类树有自下而上合并和自上而下分裂两种方法。 作为一家公司的人力资源部经理 ...
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2018-07-21 12:08:28
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DBSCAN算法 基本概念:(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 核心对象:若某个点的密度达到算法设定的阈值则其为核心点。(即 r 邻域内点的数量不小于 minPts) ε-邻域的距离阈值:设定的半径r 直接密度可 ...
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2018-07-21 11:57:01
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