K-Means & Sequential Leader Clustering

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K-Means & Sequential Leader Clustering

2017-12-31 19:08:37 k-平均算法源于信号处理中的一种向量量化方法,现在则更多地作为一种聚类分析方法流行于数据挖掘领域.k-means的目的是:把样本划分到k个聚类中,使得每个点都属于离他最近的均值(此即聚类中心)对应的聚类,以之作为聚类的标准. 这个问题在计算上是困难的(NP困难),不过存在高效的启发式算法.一般情况下,都使用效率比较高的启发式算法,它们能够快速收敛于一个局部最优解.这些算法通常类似于通过迭代优化方法处理高斯混合分布的最大期望算法(EM算法). K-means…

KNN 与 K - Means 算法比较

KNN K-Means 1.分类算法聚类算法 2.监督学习非监督学习 3.数据类型:喂给它的数据集是带label的数据,已经是完全正确的数据喂给它的数据集是无label的数据,是杂乱无章的,经过聚类后才变得有点顺序,先无序,后有序 4.训练过程:没有明显的前期训练过程,属于memory-based learning 有明显的前期训练过程 5.K的含义:来了一个样本x,要给它分类,即求出它的y,就从数据集中,在x附近找离它最近的K个数据点,这K个数据点,类别c占的个数最多,就把x的label…

软件——机器学习与Python，聚类，K——means

K-means是一种聚类算法: 这里运用k-means进行31个城市的分类城市的数据保存在city.txt文件中,内容如下: BJ,2959.19,730.79,749.41,513.34,467.87,1141.82,478.42,457.64TianJin,2459.77,495.47,697.33,302.87,284.19,735.97,570.84,305.08HeBei,1495.63,515.90,362.37,285.32,272.95,540.58,364.91,188.63…

【CV论文阅读】Unsupervised deep embedding for clustering analysis

Unsupervised deep embedding for clustering analysis 偶然发现这篇发在ICML2016的论文,它主要的关注点在于unsupervised deep embedding.据我所了解的,Unsupervised 学习是deep learning的一个难点,毕竟deep network这种非常复杂的非线性映射,暂时的未知因素太多,可能在原来的domain有clustering的特征数据经过nonlinear映射之后,就变得不再clustering了.…

[C8] 聚类(Clustering)

聚类(Clustering) 非监督学习:简介(Unsupervised Learning: Introduction) 本章节介绍聚类算法,这是我们学习的第一个非监督学习算法--学习无标签数据,而不是此前的有标签数据. 什么是非监督学习?与监督学习对比监督学习,有标签的训练集,目标是找到区分正负样本的决策边界,需要据此拟合一个假设函数. 非监督学习,数据无任何标签.也就是,将一系列无标签训练数据,输入算法,然后算法自动为我们寻找出这些数据内在的结构.下图的数据看起来可以分成两个分开的点集(称…

论文解读SDCN《Structural Deep Clustering Network》

前言主体思想:深度聚类需要考虑数据内在信息以及结构信息. 考虑自身信息采用基础的 Autoencoder ,考虑结构信息采用 GCN. 1.介绍在现实中,将结构信息集成到深度聚类中通常需要解决以下两个问题. 1.在深度聚类中应该考虑哪些结构性信息? 结构信息表明了数据样本之间潜在的相似性.不仅需要考虑低阶信息还需要考虑高阶信息. 2.结构信息与深度聚类之间的关系是什么? 深度聚类的基本组成部分是深度神经网络(DNN),例如 Autoencoder.Autoencoder 由多层结构组成…

论文解读（DFCN）《Deep Fusion Clustering Network》

Paper information Titile:Deep Fusion Clustering Network Authors:Wenxuan Tu, Sihang Zhou, Xinwang Liu, Xifeng Guo, Zhiping Cai, En Zhu, Jieren Cheng Sources:2020, AAAI Code:Download Paper:Download Others:4 Citations, 41 References Abstract The disadva…