学习聚类算法时,参考算法说明随手写的java实现,代码很简单,不多做说明啦,有需要的童鞋可以看看,自己也做个备录. http://files.cnblogs.com/files/yuananyun/%E8%81%9A%E7%B1%BB_DBCAN_Kmeans_Java.rar…

聚类算法是机器学习中的一大重要算法,也是我们掌握机器学习的必须算法,下面对聚类算法中的K-means算法做一个简单的描述: 一.概述 K-means算法属于聚类算法中的直接聚类算法.给定一个对象(或记录)的集合,将这些对象划分为多个组或者“聚簇”,从而使同组内的对象间比较相似而不同组对象间差异比较大:换言之,聚类算法就是将相似的对象放到同一个聚簇中,而将不相似的对象放到不同的聚簇中.由于在聚类过程中不使用到类别标签,所以相似性的概念要基于对象的属性进行定义.应用不同则相似性规则和聚类算法一般不太…

简单易学的机器学习算法-基于密度的聚类算法DBSCAN 一.基于密度的聚类算法的概述 我想了解下基于密度的聚类算法,熟悉下基于密度的聚类算法与基于距离的聚类算法,如K-Means算法之间的区别.     基于密度的聚类算法主要的目标是寻找被低密度区域分离的高密度区域.与基于距离的聚类算法不同的是,基于距离的聚类算法的聚类结果是球状的簇,而基于密度的聚类算法可以发现任意形状的聚类,这对于带有噪音点的数据起着重要的作用. 二.DBSCAN算法的原理 1.基本概念     DBSCAN(Density…

聚类算法(K-means)目的是将n个对象根据它们各自属性分成k个不同的簇,使得簇内各个对象的相似度尽可能高,而各簇之间的相似度尽量小. 而如何评测相似度呢,采用的准则函数是误差平方和(因此也叫K-均值算法): 其中,E是数据集中所有对象的平方误差和,P是空间中的点,表示给定对象,mi为簇Ci的均值.其实E所代表的就是所有对象到其所在聚类中心的距离之和.对于不同的聚类,E的大小肯定是不一样的,因此,使E最小的聚类是误差平方和准则下的最优结果. 选取代表点用如下几个办法: (1)凭经验.根据问题性…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————06.k-均值聚类算法(kMeans)学习笔记 关键字:k-均值.kMeans.聚类.非监督学习作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbh…

聚类算法与K-means实现 一.聚类算法的数学描述: 区别于监督学习的算法(回归,分类,预测等),无监督学习就是指训练样本的 label 未知,只能通过对无标记的训练样本的学习来揭示数据的内在规律和性质.无监督学习任务中研究最多的就是聚类算法(clustering).我们假定一个样本集: 编号 色泽 根蒂 敲声 纹理 脐部 触感 密度 含糖率 好瓜 1 青绿 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 0.697 0.46 是 2 乌黑 蜷缩 沉闷 清晰 凹陷 硬滑 0.774 0.376 是 3 乌黑 蜷…

一 简介 DBSCAN:Density-based spatial clustering of applications with noise is a data clustering algorithm proposed by Martin Ester, Hans-Peter Kriegel, Jörg Sander and Xiaowei Xu in 1996.It is a density-based clustering algorithm: given a set of points…

本文介绍无监督学习算法,无监督学习是在样本的标签未知的情况下,根据样本的内在规律对样本进行分类,常见的无监督学习就是聚类算法. 在监督学习中我们常根据模型的误差来衡量模型的好坏,通过优化损失函数来改善模型.而在聚类算法中是怎么来度量模型的好坏呢?聚类算法模型的性能度量大致有两类: 1)将模型结果与某个参考模型(或者称为外部指标)进行对比,私认为这种方法用的比较少,因为需要人为的去设定外部参考模型. 2)另一种是直接使用模型的内部属性,比如样本之间的距离(闵可夫斯基距离)来作为评判指标,这类称为内…

一.基于密度的聚类算法的概述     最近在Science上的一篇基于密度的聚类算法<Clustering by fast search and find of density peaks>引起了大家的关注(在我的博文“论文中的机器学习算法——基于密度峰值的聚类算法”中也进行了中文的描述).于是我就想了解下基于密度的聚类算法,熟悉下基于密度的聚类算法与基于距离的聚类算法,如K-Means算法之间的区别.     基于密度的聚类算法主要的目标是寻找被低密度区域分离的高密度区域.与基于距离的聚类算…

2013-12-13 20:00:58    Yanjun K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大.该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标. 对于聚类问题,我们事先并不知道给定的一个训练数据集到底具有哪些类别(即没有指定类标签),而是根据需要设置指定个数类标签的数量(但不知道具体的类标 签是什么),然后通过K-means算法将具有相同特征,或者基于一定规则认为某一些对象相似,与其它…