聚类主要是一种无监督学习.用来发现未标注数据的隐藏结构,主要是用来给数据分组.聚类算法一般有硬聚类(k-means,k-means++)和软聚类FCM(fuzzy c-means).聚类眼下广泛应用于文档,音乐,电影的分组,以及基于用户的行为对用户分组等.聚类一般有例如以下分类,基于层级(hierarchical)的聚类,基于密度(density-based)的聚类还有基于原型(prototype-based)的聚类. k-means实现思路: 1. 随机从数据集中选择k个中心点 2. 对于数据…

\(k\) 短路问题简介 所谓"\(k\) 短路"问题,即给定一张 \(n\) 个点,\(m\) 条边的有向图,给定起点 \(s\) 和终点 \(t\),求出所有 \(s\to t\) 的简单路径中第 \(k\) 短的.而且一般来说 \(n, m, k\) 的范围在 \(10^5\) 级别,于是爆搜或者 \(k\) 次最短路这样的算法我们不做讨论. 本文将介绍求解 \(k\) 短路问题的两种经典方法:\(A^*\) 算法 以及 可持久化可并堆做法. \(A^*\) 算法 \(A^*\)…

题目背景 这是个非常经典的主席树入门题——静态区间第K小 数据已经过加强,请使用主席树.同时请注意常数优化 题目描述 如题,给定N个整数构成的序列,将对于指定的闭区间查询其区间内的第K小值. 输入输出格式 输入格式: 第一行包含两个正整数N.M,分别表示序列的长度和查询的个数. 第二行包含N个整数,表示这个序列各项的数字. 接下来M行每行包含三个整数l, r, kl,r,k , 表示查询区间[l, r][l,r]内的第k小值. 输出格式: 输出包含k行,每行1个整数,依次表示每一次查询的结果 输…

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…

接下来就要说下无监督机器学习方法,所谓无监督机器学习前面也说过,就是没有标签的情况,对样本数据进行聚类分析.关联性分析等.主要包括K均值聚类(K-means clustering)和关联分析,这两大类都可以说的很简单也可以说的很复杂,学术的东西本身就一直在更新着.比如K均值聚类可以扩展一下形成层次聚类(Hierarchical Clustering),也可以进入概率分布的空间进行聚类,就像前段时间很火的LDA聚类,虽然最近深度玻尔兹曼机(DBM)打败了它,但它也是自然语言处理领域(NLP:Nat…

k-均值聚类是非监督学习的一种,输入必须指定聚簇中心个数k.k均值是基于相似度的聚类,为没有标签的一簇实例分为一类. 一 经典的k-均值聚类 思路: 1 随机创建k个质心(k必须指定,二维的很容易确定,可视化数据分布,直观确定即可): 2 遍历数据集的每个实例,计算其到每个质心的相似度,这里也就是欧氏距离:把每个实例都分配到距离最近的质心的那一类,用一个二维数组数据结构保存,第一列是最近质心序号,第二列是距离: 3 根据二维数组保存的数据,重新计算每个聚簇新的质心: 4 迭代2 和 3,直到收敛…

# K的选择:肘部法则 如果问题中没有指定 的值,可以通过肘部法则这一技术来估计聚类数量.肘部法则会把不同 值的成本函数值画出来.随着 值的增大,平均畸变程度会减小:每个类包含的样本数会减少,于是样本离其重心会更近.但是,随着 值继续增大,平均畸变程度的改善效果会不断减低. 值增大过程中,畸变程度的改善效果下降幅度最大的位置对应的 值就是肘部. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #随机生成一…

ArcGIS案例学习笔记-聚类点的空间统计特征 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui@qq.com 目的:对于聚集点,根据分组字段case field,计算空间统计特征 数据: 方法: 1. 聚类边界 2. 地理分布特征 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui@qq.com…

Calinski-Harabasz准则有时称为方差比准则 (VRC),它可以用来确定聚类的最佳K值.Calinski Harabasz 指数定义为: 其中,K是聚类数,N是样本数,SSB是组与组之间的平方和误差,SSw是组内平方和误差.因此,如果SSw越小.SSB越大,那么聚类效果就会越好,即Calinsky criterion值越大,聚类效果越好. 1.下载permute.lattice.vegan包 install.packages(c("permute","lattic…

\(f(i)\) 为 \(k\) 次多项式,\(\sum_{i=0}^nf(i)\cdot q^i\) 的 \(O(k\log k)\) 求法 令 \(S(n)=\sum_{i=0}^{n-1}f(i)\cdot q^i\),有一个结论,存在一个 \(\le k\) 次多项式 \(g(n)\) 使得 \(S(n)=q^ng(n)-g(0)\). 证明 \(n=0\) 时显然成了,假设 \(n\le k-1\) 时都成立,考虑 \(n=k\) 时的情况: \[qS(n)=\sum_{i=0}^{n…