原文请戳:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8170687 聚类算法是ML中一个重要分支,一般采用unsupervised learning进行学习,本文根据常见聚类算法分类讲解K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering,Ncut五个算法在聚类中的应用. Clustering Algorithms分类 1. Partitioning approach: 建立数据的不同分割,然后用相同标准…

聚类算法是ML中一个重要分支,一般采用unsupervised learning进行学习,本文根据常见聚类算法分类讲解K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering,Ncut五个算法在聚类中的应用. Clustering Algorithms分类: 1. Partitioning approach: 建立数据的不同分割,然后用相同标准评价聚类结果.(比如最小化平方误差和) 典型算法:K-Means, K-Medoids 2. Model-based: 对…

Python聚类算法之基本K均值实例详解 本文实例讲述了Python聚类算法之基本K均值运算技巧.分享给大家供大家参考,具体如下: 基本K均值 :选择 K 个初始质心,其中 K 是用户指定的参数,即所期望的簇的个数.每次循环中,每个点被指派到最近的质心,指派到同一个质心的点集构成一个.然后,根据指派到簇的点,更新每个簇的质心.重复指派和更新操作,直到质心不发生明显的变化.     # scoding=utf-8 import pylab as pl points = [[int(eachpoin…

K-medodis与K-means比较相似,但是K-medoids和K-means是有区别的,不一样的地方在于中心点的选取,在K-means中,我们将中心点取为当前cluster中所有数据点的平均值,在 K-medoids算法中,我们将从当前cluster 中选取这样一个点——它到其他所有(当前cluster中的)点的距离之和最小——作为中心点.K-medodis算法不容易受到那些由于误差之类的原因产生的脏数据的影响,但计算量显然要比K-means要大,一般只适合小数据量. K-medoids…

前言 在前面的文章中,涉及到的机器学习算法均为监督学习算法. 所谓监督学习,就是有训练过程的学习.再确切点,就是有 "分类标签集" 的学习. 现在开始,将进入到非监督学习领域.从经典的聚类问题展开讨论.所谓聚类,就是事先并不知道具体分类方案的分类 (允许知道分类个数). 本文将介绍一个最为经典的聚类算法 - K-Means 聚类算法以及它的两种实现. 现实中的聚类分析问题 - 总统大选 假设 M 国又开始全民选举总统了,目前 Mr.OBM 的投票率为48%(投票数占所有选民人数的百分比…

聚类分析是一种重要的人类行为,早在孩提时代,一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗.动物植物.目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用,如用于模式识别.数据分析.图像处理.市场研究.客户分割.Web文档分类等. 聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大.即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起,不同数据尽量分离.一个好的聚类方法将产生如下的聚类 :1).最大化…

catalogue . TF-IDF . 基于空间向量的余弦算法 . 最长公共子序列 . 最小编辑距离算法 . similar_text . local sensitive hash 局部非敏感哈希 . SSDEEP Hash . K-means聚类算法 . 二分K-means算法 1. TF-IDF Relevant Link: http://qianxunniao.iteye.com/blog/1831780 2. 基于空间向量的余弦算法 将分词后的词频作为向量分量,将每个文件转化为一个向量…

网格聚类算法 optpart::clique optpart::clique CLIQUE(Clustering In QUEst)是一种简单的基于网格的聚类方法,用于发现子空间中基于密度的簇.CLIQUE把每个维划分成不重叠的区间,从而把数据对象的整个嵌入空间划分成单元.它使用一个密度阈值识别稠密单元和稀疏单元.一个单元是稠密的,如果映射到它的对象数超过该密度阈值. 算法概述:算法需要两个参数:一个是网格的步长,第二个是密度的阈值.网格步长确定了空间的划分,而密度阈值用来定义密集网格 聚类思想…

基于划分方法聚类算法R包: K-均值聚类(K-means)                   stats::kmeans().fpc::kmeansruns() K-中心点聚类(K-Medoids)               cluster::pam() .fpc::pamk() 层次聚类                                stats::hclust().BIRCH.CURE 密度聚类                                fpc::DBS…

其实一直以来也没有准备在园子里发这样的文章,相对来说,算法改进放在园子里还是会稍稍显得格格不入.但是最近邮箱收到的几封邮件让我觉得有必要通过我的博客把过去做过的东西分享出去更给更多需要的人.从论文刊登后,陆陆续续收到本科生.研究生还有博士生的来信和短信微信等,表示了对论文的兴趣以及寻求算法的效果和实现细节,所以,我也就通过邮件或者短信微信来回信,但是有时候也会忘记回复. 另外一个原因也是时间久了,我对于论文以及改进的算法的记忆也越来越模糊,或者那天无意间把代码遗失在哪个角落,真的很难想象我还会全…

1.K-均值聚类法的概述    之前在参加数学建模的过程中用到过这种聚类方法,但是当时只是简单知道了在matlab中如何调用工具箱进行聚类,并不是特别清楚它的原理.最近因为在学模式识别,又重新接触了这种聚类算法,所以便仔细地研究了一下它的原理.弄懂了之后就自己手工用matlab编程实现了,最后的结果还不错,嘿嘿~~~   简单来说,K-均值聚类就是在给定了一组样本(x1, x2, ...xn) (xi, i = 1, 2, ... n均是向量) 之后,假设要将其聚为 m(<n) 类,可以按照如下…

聚类分析就仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息,将数据对象分组(簇).其目标是,组内的对象相互之间是相似的,而不同组中的对象是不同的.组内相似性越大,组间差别越大,聚类就越好. 先介绍下聚类的不同类型,通常有以下几种: (1)层次的与划分的:如果允许簇具有子簇,则我们得到一个层次聚类.层次聚类是嵌套簇的集族,组织成一棵树.划分聚类简单地将数据对象划分成不重叠的子集(簇),使得每个数据对象恰在一个子集中. (2)互斥的.重叠的与模糊的:互斥的指每个对象都指派到单个簇.重叠的或是模糊聚类用来反…

聚类分析就仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息,将数据对象分组(簇).其目标是,组内的对象相互之间是相似的,而不同组中的对象是不同的.组内相似性越大,组间差别越大,聚类就越好. 先介绍下聚类的不同类型,通常有以下几种: (1)层次的与划分的:如果允许簇具有子簇,则我们得到一个层次聚类.层次聚类是嵌套簇的集族,组织成一棵树.划分聚类简单地将数据对象划分成不重叠的子集(簇),使得每个数据对象恰在一个子集中. (2)互斥的.重叠的与模糊的:互斥的指每个对象都指派到单个簇.重叠的或是模糊聚类用来反…

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…

顾名思义,k均值聚类是一种对数据进行聚类的技术,即将数据分割成指定数量的几个类,揭示数据的内在性质及规律. 我们知道,在机器学习中,有三种不同的学习模式:监督学习.无监督学习和强化学习: 监督学习,也称为有导师学习,网络输入包括数据和相应的输出标签信息.例如,在 MNIST 数据集中,手写数字的每个图像都有一个标签,代表图片中的数字值. 强化学习,也称为评价学习,不给网络提供期望的输出,但空间会提供给出一个奖惩的反馈,当输出正确时,给网络奖励,当输出错误时就惩罚网络. 无监督学习,也称为无导师学…

k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心.聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类.每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算.这个过程将不断重复直到满足某个终止条件.终止条件可以是没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类,没有(或最小数目)聚类中心再发生变化,误差平方和局部最小.…

一:一般K均值聚类算法实现 (一)导入数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def loadDataSet(filename): dataSet = np.loadtxt(filename) return dataSet (二)计算两个向量之间的距离 def distEclud(vecA,vecB): #计算两个向量之间距离 return np.sqrt(np.sum(np.power(vecA-vecB,))) (三)随机初…

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…

目录: 1.问题描述 2.问题转化 3.划分准则 4.总结 1.问题描述 谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图(sub-Graph),使子图内部尽量相似,而子图间距离尽量距离较远,以达到常见的聚类的目的. 对于图的相关定义如下: 对于无向图G = (V,E),V表示顶点集合,即样本集合,即一个顶点为一个样本:E表示边集合. 设样本数为n,即顶点数为n. 权重矩阵:W,为n*n的矩阵,其值wi,j为各边的权值…

谱聚类(Spectral Clustering)是一种广泛使用的数据聚类算法,[Liu et al. 2004]基于谱聚类算法首次提出了一种三维网格分割方法.该方法首先构建一个相似矩阵用于记录网格上相邻面片之间的差异性,然后计算相似矩阵的前k个特征向量,这些特征向量将网格面片映射到k维谱空间的单位球上,最后使用K-means方法对谱空间中的数据点进行聚类.具体算法过程如下: 一．相似矩阵 网格分割以面片为基本单元,为了能使算法沿着几何模型的凹形区域进行分割,网格相邻面片之间的距离采用[Katz…

MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 高斯混合模型的基本原理:聚类——GMM,MATLAB官方文档中有关于fitgmdist的介绍:fitgmdist.我之前写过有关GMM聚类的算法:GMM算法的matlab程序.这篇文章主要应用MATLAB自带的函数来进行聚类. 1. fitgmdist函数介绍 fitgmdist的使用形式:gmm = fitgmdist(X,k,Name,V…

    谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法--将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图,使子图内部尽量相似,而子图间距离尽量距离较远,以达到常见的聚类的目的.其中的最优是指最优目标函数不同,可以是割边最小分割--如图1的Smallest cut(如后文的Min cut), 也可以是分割规模差不多且割边最小的分割--如图1的Best cut(如后文的Normalized cut). 图1 谱聚类无向图划分--Smallest cut和Best cut…

谱聚类(Spectral Clustering, SC)在前面的博文中已经详述,是一种基于图论的聚类方法,简单形象且理论基础充分,在社交网络中广泛应用.本文将讲述进一步扩展其应用场景:首先是User-Item协同聚类,即spectral coclustering,之后再详述谱聚类的进一步优化. 1 Spectral Coclustering 1.1 协同聚类(Coclustering) 在数据分析中,聚类是最常见的一种方法,对于一般的聚类算法(kmeans, spectral clusterin…

算法训练 区间k大数查询 时间限制:1.0s   内存限制:256.0MB 问题描述 给定一个序列,每次询问序列中第l个数到第r个数中第K大的数是哪个. 输入格式 第一行包含一个数n,表示序列长度. 第二行包含n个正整数,表示给定的序列. 第三个包含一个正整数m,表示询问个数. 接下来m行,每行三个数l,r,K,表示询问序列从左往右第l个数到第r个数中,从大往小第K大的数是哪个.序列元素从1开始标号. 输出格式 总共输出m行,每行一个数,表示询问的答案. 样例输入 51 2 3 4 521 5…

http://lx.lanqiao.org/problem.page?gpid=T11 算法训练 区间k大数查询   时间限制:1.0s   内存限制:256.0MB        问题描述 给定一个序列,每次询问序列中第l个数到第r个数中第K大的数是哪个. 输入格式 第一行包含一个数n,表示序列长度. 第二行包含n个正整数,表示给定的序列. 第三个包含一个正整数m,表示询问个数. 接下来m行,每行三个数l,r,K,表示询问序列从左往右第l个数到第r个数中,从大往小第K大的数是哪个.序列元素从1…

                                                                             算法训练 区间k大数查询   时间限制:1.0s   内存限制:256.0MB        问题描述 给定一个序列,每次询问序列中第l个数到第r个数中第K大的数是哪个. 输入格式 第一行包含一个数n,表示序列长度. 第二行包含n个正整数,表示给定的序列. 第三个包含一个正整数m,表示询问个数. 接下来m行,每行三个数l,r,K,表示询问序列从…

算法训练 区间k大数查询 时间限制:1.0s   内存限制:256.0MB 问题描述 给定一个序列,每次询问序列中第l个数到第r个数中第K大的数是哪个. 输入格式 第一行包含一个数n,表示序列长度. 第二行包含n个正整数,表示给定的序列. 第三个包含一个正整数m,表示询问个数. 接下来m行,每行三个数l,r,K,表示询问序列从左往右第l个数到第r个数中,从大往小第K大的数是哪个.序列元素从1开始标号. 输出格式 总共输出m行,每行一个数,表示询问的答案. 样例输入 5 1 2 3 4 5 2 1…

N个整数(数的大小为0-255)的序列,把它们加密为K个整数(数的大小为0-255).再将K个整数顺序随机打乱,使得可以从这乱序的K个整数中解码出原序列.设计加密解密算法,且要求K<=15*N. 如果是: N<=16,要求K<=16*N. N<=16,要求K<=10*N. N<=64,要求K<=15*N. #include <iostream> using namespace std; void printArray(int* arr, int len…

题解 (搬运一个原来博客的论文题) 抱着板题的心情去,结果有大坑 就是S == T的时候也一定要走,++K 我发现按照论文写得\(O(n \log n + m + k \ log k)\)算法没有玄学A*快,不开心啊(或者我松教水平不高啊) 论文里主要是怎么样呢,把所有边反向,从T开始求最短路,然后求一个最短路树,求法就是把新边权改成 原来的边权 + 终点最短路 - 起点最短路 如果新边权是0,那么这条边就在最短路树里,如果有很多条边边权是0就随便选一条 然后我们对于每个点走一条不同于最短路的路…

A*算法是一类贪心算法,其可以用于寻找最优路径.我们可以利用A*算法来求第k短路径. 一条路径可以由两部分组成,第一部分是一个从出发到达任意点的任意路径,而第二部分是从第一部分的末端出发,到终点的最短路径.两部分正好可以组成一条路径,且每一条路径都可以分解这两部分(允许任意一部分为空).因此当我们已知第一部分的路径A时,设第二部分为B,我们可以尝试预估完整的路径A+B的费用(距离),我们将公式定义为:f(A)=g(A)+h(A).其中g(A)表示第一部分A的已知长度,而h(A)表示路径A到终点的…