在模式识别中，K均值算法主要用于分类数目已知的聚类，实现较为简单，算法目的清晰，属于较为简单的动态聚类算法之一。 算法中通过迭代判断前后两次算法的聚类中心是否一致，从而决定是否继续迭代(前后一致则退出算法，完成分类)。 下面的K均值算法的简单示例： ...
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2017-04-22 12:27:50
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port sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np culster1 = np.random.uniform(0.5, 1.5, (2, 20)... ...
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2017-04-16 22:14:03
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作者：桂。 时间：2017-04-14 06:22:26 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6685811.html 声明：欢迎被转载，不过记得注明出处哦~ 前言 之前梳理了一下非负矩阵分解（Nonnegative matrix factorization ...
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2017-04-15 14:38:55
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作者：桂。 时间：2017-04-13 07:43:03 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6702188.html 声明：欢迎被转载，不过记得注明出处哦~ 前言 前面分析了非负矩阵分解（NMF）的应用，总觉得NMF与谱聚类（Spectral cluste ...
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2017-04-13 20:20:25
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Cross-lingual Transfer of Named Entity Recognizerswithout Parallel Corpora 1.布朗聚类： 布朗聚类是一种针对词汇的聚类方法，Input是一系列的文章或者句子，Output有两种： 第一种是：一系列的词组，具体多少个类看你之前 ...
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2017-04-12 21:27:05
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超体聚类是一种图像的分割方法。 超体（supervoxel）是一种集合，集合的元素是“体”。与体素滤波器中的体类似，其本质是一个个的小方块。与大部分的分割手段不同，超体聚 类的目的并不是分割出某种特定物体，超体是对点云实施过分割(over segmentation)，将场景点云化成很多小块，并研究每 ...
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2017-04-11 14:52:35
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K-Means是聚类算法中的一种，其中K表示类别数，Means表示均值。顾名思义K-Means是一种通过均值对数据点进行聚类的算法。K-Means算法通过预先设定的K值及每个类别的初始质心对相似的数据点进行划分。并通过划分后的均值迭代优化获得最优的聚类结果。K值及初始质心K值是聚类结果中类别的数量。 ...
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2017-04-11 09:33:45
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基于scikit-learn包实现机器学习之KNN(K近邻) scikit-learn（简称sklearn）是目前最受欢迎，也是功能最强大的一个用于机器学习的Python库件。它广泛地支持各种分 类、聚类以及回归分析方法比如支持向量机、随机森林、DBSCAN等等，由于其强大的功能、优异的拓展性以及易 ...
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2017-04-09 11:45:15
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em，是一种含有隐含变量的概率模型参数的极大似然估计法。主要应用在机器学习以及计算机视觉的数据聚类领域。 lr，逻辑回归，本质也是线性回归，通过拟合拟合样本的某个曲线，然后使用逻辑函数进行区间缩放，但是一般用来分类，主要用在点击率预估、推荐系统等；svm，支撑向量机，通过找到样本空间中的一个超平面， ...
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2017-04-06 22:11:28
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机器学习算法大致可以分为三种： 1. 监督学习(如回归，分类) 2. 非监督学习(如聚类，降维) 3. 增强学习 什么是增强学习呢？ 增强学习（reinforcementlearning, RL）又叫做强化学习，是近年来机器学习和智能控制领域的主要方法之一。 定义: Reinforcement le ...
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2017-04-06 18:51:57
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