实战部分主要针对某一具体算法对其原理进行较为详细的介绍,然后进行简单地实现(可能对算法性能考虑欠缺),这一部分主要介绍一些常见的一些聚类算法. K-means聚类算法 0.聚类算法算法简介 聚类算法算是机器学习中最为常见的一类算法,在无监督学习中,可以说聚类算法有着举足轻重的地位. 提到无监督学习,不同于前面介绍的有监督学习,无监督学习的数据没有对应的数据标签,我们只能从输入X中去进行一些知识发现或者预处理. 过去在有监督学习中,我们(让机器)通过X去预测Y,而到了无监督学习中,我们(让机器)只

0 K-means算法简介 K-means是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一. K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果. 算法过程如下:   1)从N个文档随机选取K个文档作为质心 2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离,并把它归到最近的质心的类 3)重新计算已经得到的各个类的质心 4)迭代2-3步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值,算法结束     参考

使用octave编程的时候,一定要注意使用向量化编程的思想,下面我就说说我今天做题遇到的一个K-means聚类问题,如何使用octave中的函数向量计算聚类中心centroids. octave几个函数: bsxfun: 二元操作函数,调用方式: bsxfun (F, A, B),A为 向量.二维矩阵或多维矩阵,B也为 向量.二维矩阵或多维矩阵,F为二元操作函数.如果 A 和 B 维度数不一样,或者 对应维度长度不一样,此函数会首先尝试把 A 和 B 都broadcast 到相同维度,且对应维度

转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/twostep_cluster_algorithm.html 两步聚类算法是在SPSS Modeler中使用的一种聚类算法,是BIRCH层次聚类算法的改进版本.可以应用于混合属性数据集的聚类,同时加入了自动确定最佳簇数量的机制,使得方法更加实用.本文在学习文献[1]和“IBM SPSS Modeler 15 Algorithms Guide”的基础上,融入了自己的理解,更详尽地叙述两步聚类算法的流程和细节.

今天WINFROM编程遇到这么一个问题:是有关WINFORM中两个comboBox控件绑定同一个数据源的问题,在窗体的界面上有两个comboBox,我在Form1_Load中对他们做了数据绑定(具体代码如下),但是运行出现了这个一个奇怪的问题,我改变了comboBox1的值,但是comboBox2的值也自动改变了,我没有设置comboBox1_SelectedIndexChanged函数 private void Form1_Load(object sender, EventArgs e) {

KFCM算法的matlab程序(用FCM初始化聚类中心) 在“聚类——KFCM”这篇文章中已经介绍了KFCM算法,现在用matlab程序对iris数据库进行实现,用FCM初始化聚类中心,并求其准确度与运行时间. 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.iris数据 iris.data 5.1,3.5,1.4,0.2,1 4.9,3.0,1.4,0.2,1 4.7,3.2,1.3,0.2,1 4.6,3.1,1.5,0.2,1 5.0,3.

 要判断两个IP地址是不是在同一个网段,就将它们的IP地址分别与子网掩码做与运算,得到的结果一网络号,如果网络号相同,就在同一子网,否则,不在同一子网. 例:假定选择了子网掩码255.255.254.0,现在分别将上述两个IP地址分别与掩码做与运算,如下所示:  www.2cto.com   211.95.165.24 11010011 01011111 10100101 00011000 255.255.254.0 11111111 11111111 111111110 00000000   

微服务架构: 微服务架构的核心思想是,一个应用是由多个小的.相互独立的.微服务组成,这些服务运行在自己的进程中,开发和发布都没有依赖.不同服务通过一些轻量级交互机制来通信,例如 RPC.HTTP 等,服务可独立扩展伸缩,每个服务定义了明确的边界,不同的服务甚至可以采用不同的编程语言来实现,由独立的团队来维护.简单的来说,一个系统的不同模块转变成不同的服务!而且服务可以使用不同的技术加以实现! 微服务设计 那我们在微服务中应该怎样设计呢.以下是微服务的设计指南: 职责单一原则(Single Res

示例 1: 输入: s = "egg", t = "add" 输出: true 示例 2: 输入: s = "foo", t = "bar" 输出: false 示例 3: 输入: s = "paper", t = "title" 输出: true 说明:你可以假设 s 和 t 具有相同的长度. 思路:定义并初始化count = 1,第一个字符通常我们记为1,后面出现不同的字符count

在此对于数据库中 union all 关键字的功能和用法进行简单的使用介绍. 这是我工作中的一个需求: 有两个 A表 和B表. A表的数据: B表的数据: 现在有这样一个需求,让他一次性的全部查出来.如下: 这时候就用到了 union all : select 姓名,年龄,性别 from A union all select 姓名,年龄,性别 from B; 注意事项,直接用*的话,需要保证两个表的字段总数相同, 不然会保错误异常. : 查询块具有不正确的结果列数

返回本章节 返回作业目录 需求说明: 重写Dog类的equals(Object obj)方法. 如果equals(Object obj)中obj为Dog类型,则判断当前 对象的dogName与obj对象的dogName是否同名,如同名则返回true,否则返回false. 实现思路: 定义一个Dog类,并定义一个dogName属性,生成setDogName()方法. 实例两个Dog对象,通过equals比较两个对象,输出boolean值. 重写equals()方法,如果Dog对象的name属性值相

检查同项目的其他文件夹下面已有其他同名窗体,影响设计器

1. 聚类简介 0x1:聚类是什么? 聚类是一种运用广泛的探索性数据分析技术,人们对数据产生的第一直觉往往是通过对数据进行有意义的分组.很自然,首先要弄清楚聚类是什么? 直观上讲,聚类是将对象进行分组的一项任务,使相似的对象归为一类,不相似的对象归为不同类 但是,要达到这个目的存在几个很困难的问题 . 上述提及的两个目标在很多情况下是互相冲突的.从数学上讲,虽然聚类共享具有等价关系甚至传递关系,但是相似性(或距离)不具有传递关系.具体而言,假定有一对象序列,X1,....,Xm,所有相邻元素(X

13.聚类 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 13.1无监督学习简介 从监督学习到无监督学习 在一个典型的监督学习中,我们有一个有标签的训练集,我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界,在监督学习中,我们有一系列标签,我们需要据此拟合一个假设函数: 与此不同的是,在非监督学习中,我们的数据没有附带任何标签,我们拿到的数据就是这样的: 在这里我们有一系列点,却没有标签.因此,我们的训练集可以写成只有x(1),x(2),x(3)...一直到x(m),而没有任何标签y.因

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

1. 与K-均值算法的比较 –K-均值算法通常适合于分类数目已知的聚类,而ISODATA算法则更加灵活: –从算法角度看, ISODATA算法与K-均值算法相似,聚类中心都是通过样本均值的迭代运算来决定的: –ISODATA算法加入了一些试探步骤,并且可以结合成人机交互的结构,使其能利用中间结果所取得的经验更好地进行分类.   2. ISODATA算法基本步骤和思路 (1)  选择某些初始值.可选不同的参数指标,也可在迭代过程中人为修改,以将N个模式样本按指标分配到各个聚类中心中去. (2) 

上一篇博文中介绍了聚类算法中的kmeans算法.无可非议kmeans由于其算法简单加之分类效率较高 已经广泛应用于聚类应用中. 然而kmeans并非十全十美的.其对于数据中的噪声和孤立点的聚类带来的误差也是让人头疼的. 于是一种基于Kmeans的改进算法kmediod应运而生.kmediod和Kmeans算法核心思想大同小异,但是最大 的不同是在修正聚类中心的时候,kmediod是计算类簇中除开聚类中心的每点到其他所有点的聚类的最小值 来优化新的聚类中心.正是这一差别使得kmediod弥补了km

在数据挖掘中聚类和分类的原理被广泛的应用. 聚类即无监督的学习. 分类即有监督的学习. 通俗一点的讲就是:聚类之前是未知样本的分类.而是根据样本本身的相似性进行划分为相似的类簇.而分类 是已知样本分类,则需要将样本特征和分类特征进行匹配,进而将每个样本归入给出的特定的类. 由于本文是对聚类算法中的k-means算法的实现,所以接下来主要进行一些聚类算法的介绍. 聚类算法包括多种,可按如下分配: 1.划分法:基于此种思想的聚类算法包括 k-means,PAM,CLARA,CLARANS,STIRR

1.背景介绍 密度峰值算法(Clustering by fast search and find of density peaks)由Alex Rodriguez和Alessandro Laio于2014年提出,并将论文发表在Science上.Science上的这篇文章<Clustering by fast search and find of density peaks>主要讲的是一种基于密度的聚类方法,基于密度的聚类方法的主要思想是寻找被低密度区域分离的高密度区域. 密度峰值算法(DPCA

简介 相对于决策树.朴素贝叶斯.SVM等有监督学习,聚类算法属于无监督学习. 有监督学习通常根据数据集的标签进行分类,而无监督学习中,数据集并没有相应的标签,算法仅根据数据集进行划分. 由于具有出色的速度和良好的可扩展性,Kmeans聚类算法算得上是最著名的聚类方法. 基本思想 在没有标签的数据集中,所有的数据点都是同一类的. 在这张图中,虽然数据都为同一类,但是可以直观的看出,数据集存在簇或聚类.这种数据没有比标签,但能发现其结构的情况,称作非监督学习. 最基本的聚类算法,也是目前使用最多的聚

第十三章.聚类--Clustering ************************************************************************************** (一).UnsupervisedLearning:Introduction (二).K-Means Algorithm     (三).Optimization Objective  (四).Random Initialization (五).Choosing theNumber of