Canopy一般用在Kmeans之前的粗聚类.考虑到Kmeans在使用上必须要确定K的大小,而往往数据集预先不能确定K的值大小的,这样如果 K取的不合理会带来K均值的误差很大(也就是说K均值对噪声的抗干扰能力较差).总之基于以下三种原因,选择利用Canopy聚类做为Kmeans的前奏 比较科学.也是Canopy的优点. 一.canopy算法的优缺点 Canopy的优点: 1.Kmeans对噪声抗干扰较弱,通过Canopy对比较小的NumPoint的Cluster直接去掉 有利于抗干扰. 2.Ca…

Kmeans算是是聚类中的经典算法.步骤例如以下: 选择K个点作为初始质心 repeat 将每一个点指派到近期的质心,形成K个簇 又一次计算每一个簇的质心 until 簇不发生变化或达到最大迭代次数 算法中的K须要人为的指定.确定K的做法有非常多,比方多次进行试探.计算误差.得出最好的K.这样须要比較长的时间.我们能够依据Canopy算法来粗略确定K值(能够觉得相等).看一下Canopy算法的过程: (1)设样本集合为S.确定两个阈值t1和t2,且t1>t2. (2)任取一个样本点p.作为一个C…

本文讲一下mahout中kmeans算法和Canopy算法实现原理. 一. Kmeans是一个很经典的聚类算法,我想大家都非常熟悉.虽然算法较为简单,在实际应用中却可以有不错的效果:其算法原理也决定了其比较容易实现并行化. 学习mahout就先从简单的kmeans算法开始学起,就当抛砖引玉了. 1. 首先来简单的回顾一下KMeans算法: (1)   根据事先给定的k值建立初始划分,得到k个Cluster,比如,可以随机选择k个点作为k个Cluster的重心,又或者用其他算法得到的Cluster…

Canopy 算法,流程简单,容易实现,一下是算法 (1)设样本集合为S,确定两个阈值t1和t2,且t1>t2. (2)任取一个样本点p属于S,作为一个Canopy,记为C,从S中移除p. (3)计算S中所有点到p的距离dist (4)若dist<t1,则将相应点归到C,作为弱关联. (5)若dist<t2,则将相应点移出S,作为强关联. (6)重复(2)~(5),直至S为空. 上面的过程可以看出,dist<t2的点属于有且仅有一个簇,t2<dist<t1 的点可能属于…

canopy是聚类算法的一种实现 它是一种快速,简单,但是不太准确的聚类算法 canopy通过两个人为确定的阈值t1,t2来对数据进行计算,可以达到将一堆混乱的数据分类成有一定规则的n个数据堆 由于canopy算法本身的目的只是将混乱的数据划分成大概的几个类别,所以它是不太准确的 但是通过canopy计算出来的n个类别可以用在kmeans算法中的k值的确定(因为人为无法准确的确定k值到底要多少才合适,而有kmeans算法本身随机产生的话结果可能不是很精确.有关kmeans算法的解释请看点击打开链…

canopy是聚类算法的一种实现 它是一种快速,简单,但是不太准确的聚类算法 canopy通过两个人为确定的阈值t1,t2来对数据进行计算,可以达到将一堆混乱的数据分类成有一定规则的n个数据堆 由于canopy算法本身的目的只是将混乱的数据划分成大概的几个类别,所以它是不太准确的 但是通过canopy计算出来的n个类别可以用在kmeans算法中的k值的确定(因为人为无法准确的确定k值到底要多少才合适,而有kmeans算法本身随机产生的话结果可能不是很精确.有关kmeans算法的解释请看点击打开链…

聚类算法k-Modes的实现 <?php /* *Kmodes算法(聚类算法的实现) */ /* *获取簇的数目 */ //-------------------------------------------------------------------- function Category($train) { $category = array(NULL);//存放不同的类别 array_splice($category,0,1); for($i=1;$i<count($train);$…

聚类算法k-Means的实现 <?php /* *Kmeans法(聚类算法的实现) */ /* *求误差平方和J */ //-------------------------------------------------------------------- function JI($center,$array_center) { $total_sum = 0; for($i=0;$i<count($center);$i++) { for($j=0;$j<count($center[$…

算法过程如下: 1)从N个文档随机选取K个文档作为质心 2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离,并把它归到最近的质心的类 3)重新计算已经得到的个各类的质心 4)迭代2~3步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值,算法结束 优点:1.算法快速,简单 2.对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的 3.时间复杂度接近于线性,而且适合挖掘大规模数据集. 时间复杂度O(nkt),其中n代表数据集中对象的数量,t代表着算法迭代的次数,k代表着簇的数目. 缺点:1.K的值难以估计. 2.初始聚类中心的选择…

聚类算法 概述 无监督问题 手中无标签 聚类 将相似的东西分到一组 难点 如何 评估, 如何 调参 基本概念 要得到的簇的个数  - 需要指定 K 值 质心 - 均值, 即向量各维度取平均 距离的度量 - 常用 欧几里得距离 和 余弦线相似度 ( 先标准化 ) 优化目标 -  需求每个簇中的点, 到质心的距离尽可能的加和最小, 从而得到最优 K - MEANS 算法 工作流程 - (a)   初始图 - (b) 在指定了 K 值之后, 会在图中初始化两个点 红点, 蓝点( 随机质心 )    这…