本稿为初稿,后续可能还会修改:如果转载,请务必保留源地址,非常感谢! 博客园:http://www.cnblogs.com/data-miner/ 简书:建设中... 知乎:建设中... 当我们在谈论kmeans(1) 引言 当希望快速了解或回顾某些算法的发展时,一般而言,大家都会选择阅读综述性文章,然后有选择性的阅读部分论文.而这种高效率的做法的负面,就是比较无趣的体验,毕竟一直都行走在别人规划好的思路中,总感觉少了点趣味性. 此系列文章一方面旨在回顾一些算法的历史演变轨迹:同时,看看能否挖掘…

    本稿为初稿,后续可能还会修改:如果转载,请务必保留源地址,非常感谢! 博客园:http://www.cnblogs.com/data-miner/ 其他:建设中- 当我们在谈论kmeans(2) 引言 上一篇文章,对从1969年以来,与kmeans相关文章的数据进行了简单描述,并对其中某些数据趋势尝试分析.这属于对数据的整体情况的一个简要分析. 本篇文章,则希望能通过简单介绍kmeans一路以来一些重要或者有意义的文章,进而能大概梳理出该算法的发展进程. 算法含有的问题 算法历程 196…

本系列意在长期连载分享,内容上可能也会有所删改: 因此如果转载,请务必保留源地址,非常感谢! 博客园:http://www.cnblogs.com/data-miner/(暂时公式显示有问题) 其他:建设中- 当我们在谈论kmeans:总结 概述 通过前面阅读K-means相关论文,大致能梳理出K-means算法发展过程中的一些轨迹.由于本人所阅读的仅仅是一部分,因此还会有更多的方面,欢迎大家补充(补充时请给出具体例子). K-means算法的提出 对K-means算法的性质进行分析的文章相继发…

    本系列意在长期连载分享,内容上可能也会有所删改: 因此如果转载,请务必保留源地址,非常感谢! 博客园:http://www.cnblogs.com/data-miner/(暂时公式显示有问题) 其他:建设中- 当我们在谈论kmeans:论文概述(2) 算法历程 2001年 在Estlick, Mike, et al. "Algorithmic transformations in the implementation of K- means clustering on reconfigu…

K-Means 概念定义: K-Means 是一种基于距离的排他的聚类划分方法. 上面的 K-Means 描述中包含了几个概念: 聚类(Clustering):K-Means 是一种聚类分析(Cluster Analysis)方法.聚类就是将数据对象分组成为多个类或者簇 (Cluster),使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别较大. 划分(Partitioning):聚类可以基于划分,也可以基于分层.划分即将对象划分成不同的簇,而分层是将对象分等级. 排他(Exclu…

在K-Means聚类算法原理中,我们对K-Means的原理做了总结,本文我们就来讨论用scikit-learn来学习K-Means聚类.重点讲述如何选择合适的k值. 1. K-Means类概述 在scikit-learn中,包括两个K-Means的算法,一个是传统的K-Means算法,对应的类是KMeans.另一个是基于采样的Mini Batch K-Means算法,对应的类是MiniBatchKMeans.一般来说,使用K-Means的算法调参是比较简单的. 用KMeans类的话,一般要注意的…

K-Means算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛.K-Means算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法讲起,在其基础上讲述K-Means的优化变体方法.包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化Mini Batch K-Means算法. 1. K-Means原理初探 K-Means算法的思想很简单,对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本集划分为K个簇.让簇内的点尽量紧密的连在一…

声明:本文讨论的Erlang Maps是基于17.0-rc2,时间2014-3-4.后续Maps可能会出现语法或函数API上的有所调整,特此说明. 前情提要: [Erlang 0116] 当我们谈论Erlang Maps时,我们谈论什么 Part 1 继续昨天的话题,在Erlang Factory SF Bay Area 2013有一个议题:"Where are we on the Map?" [PDF ],这个Talk基本上就是选取了EEP43的要点,有兴趣的同学可以FQ观看视频 W…

     Erlang 增加 Maps数据类型并不是很突然,因为这个提议已经进行了2~3年之久,只不过Joe Armstrong老爷子最近一篇文章Big changes to Erlang掀起不小了风浪.这篇文章用了比较夸张的说法:"Records are dead - long live maps !",紧接着在国内国外社区这句话就传遍了.马上就有开发者忧心忡忡的在Stackoverflow上提问:Will Erlang R17 still have records?       套…

用c语言写了kmeans算法的串行程序,再用mpi来写并行版的,貌似参照着串行版来写并行版,效果不是很赏心悦目~ 并行化思路: 使用主从模式.由一个节点充当主节点负责数据的划分与分配,其他节点完成本地数据的计算,并将结果返回给主节点.大致过程如下: 1.进程0为主节点,先从文件中读取数据集,然后将数据集划分并传给其他进程: 2.进程0选择每个聚类的中心点,并发送给其他进程: 3.其他进程计算数据块中每个点到中心点的距离,然后标出每个点所属的聚类,并计算每个聚类所有点到其中心点的距离之和,最后将这…