数据挖掘算法——Close算法

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数据挖掘10大算法(1)——PageRank

1. 前言这系列的文章主要讲述2006年评出的数据挖掘10大算法(见图1).文章的重点将偏向于算法的来源以及算法的主要思想,不涉及具体的实现.如果发现文中有错,希望各位指出来,一起讨论. 图1 来自IDMer的文章在这些算法中,最引人注目的自然是Google的核心技术之一——PageRank.因此本系列就先来探索PageRank的诞生过程. 2. 核心思想常言道,看一个人怎样,看他有什么朋友就知道了.也就是说,一个人有着越多牛X朋友的人,他是牛X的概率就越大.将这个知识迁移到网页上就是“被…

CIKM Competition数据挖掘竞赛夺冠算法陈运文

CIKM Competition数据挖掘竞赛夺冠算法陈运文背景 CIKM Cup(或者称为CIKM Competition)是ACM CIKM举办的国际数据挖掘竞赛的名称.CIKM全称是International Conference on Information and Knowledge Management,属于信息检索和数据挖掘领域的国际著名学术会议,由ACM SIGIR分会(ACM Special Interest Group on Information Retrieval)主办.…

数据挖掘-K-近邻算法

数据挖掘-K-近邻算法目录数据挖掘-K-近邻算法 1. K-近邻算法概述 1.1 K-近邻算法介绍 1.1.1 KNN算法作用 1.1.2 KNN 算法思想 1.1.3 KNN算法特点 1.2 KNN算法涉及的问题 1.2.1 K值的选择 1.2.2 距离的度量 1.2.3 加权KNN算法 1.3 KNN算法实现 1.3.1 算法步骤 1.4 Python 实现KNN算法 1.4.1 sklearn包使用 1. K-近邻算法概述 1.1 K-近邻算法介绍 1.1.1 KNN算法作用 KNN(…

数据挖掘之clara算法原理及实例(代码中有bug)

继上两篇文章介绍聚类中基于划分思想的k-means算法和k-mediod算法本文将继续介绍另外一种基于划分思想的k-mediod算法-----clara算法 clara算法可以说是对k-mediod算法的一种改进,就如同k-mediod算法对k-means算法的改进一样. clara(clustering large application)算法是应用于大规模数据的聚类.而其核心算法还是利用k-mediod算法. 只是这种算法弥补了k-mediod算法只能应用于小规模数据的缺陷. clara算…

数据挖掘十大算法--K-均值聚类算法

一.相异度计算在正式讨论聚类前,我们要先弄清楚一个问题:怎样定量计算两个可比較元素间的相异度.用通俗的话说.相异度就是两个东西区别有多大.比如人类与章鱼的相异度明显大于人类与黑猩猩的相异度,这是能我们直观感受到的. 可是,计算机没有这样的直观感受能力,我们必须对相异度在数学上进行定量定义. 设 ,当中X.Y是两个元素项,各自具有n个可度量特征属性,那么X和Y的相异度定义为: ,当中R为实数域. 也就是说相异度是两个元素对实数域的一个映射.所映射的实数定量表示两个元素的相异度.…

数据聚类算法-K-means算法

深入浅出K-Means算法摘要: 在数据挖掘中,K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. K-Means算法主要解决的问题如下图所示.我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢?于是就出现了我们的K-Means算法算法概要这个算法其实很简单,如下图所示: 从上图中,我们可以看到,A,B,C,D,E是五个在图中点.而灰色的点是我…

GMM算法k-means算法的比较

1.EM算法 GMM算法是EM算法族的一个具体例子. EM算法解决的问题是:要对数据进行聚类,假定数据服从杂合的几个概率分布,分布的具体参数未知,涉及到的随机变量有两组,其中一组可观测另一组不可观测.现在要用最大似然估计得到各分布参数. 如果涉及的两组随机变量都是可观测的,问题就立即可以解决了,对似然函数求取最大值就能得到分布参数的解. EM算法先为所需求取的分布参数赋初值,使得能算出隐藏变量的期望:进而用隐藏变量的期望和可观测变量的数据对分布参数的似然函数求最大值,得到一组解从而更新分布参数.…