不管是实验室研究机器学习算法或是公司研发,都有需要自己改进算法的时候,下面就说说怎么在weka里增加改进的机器学习算法. 一 添加分类算法的流程 1 编写的分类器必须继承 Classifier或是Classifier的子类:下面用比较简单的zeroR举例说明: 2 复写接口 buildClassifier,其是主要的方法之一,功能是构造分类器,训练模型: 3 复写接口 classifyInstance,功能是预测一个标签的概率:或实现distributeForInstance,功能是对得到所有的

#对coursera上Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得: #注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要.难理解或容易忘记的内容并做了些补充,并非是课堂详细笔记和要点: #标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容,参考文献列于文末.博主能力有限,若有错误,恳请指正: #---------------------------------------------------------------------------------# <补充>机器学习按照数据标记分可分

简介 前面介绍的线性回归,SVM等模型都是基于数据有标签的监督学习方法,本文介绍的聚类方法是属于无标签的无监督学习方法.其他常见的无监督学习还有密度估计,异常检测等. 聚类就是对大量未知标注的数据集,按照数据的内在相似性将数据集划分为多个类别(在聚类算法中称为簇),使类别内的数据相似度高,二类别间的数据相似度低. 相似度 在聚类算法中,大多数算法都是需要计算两个数据点之间的相似度,所以先介绍一下计算相似度的方法. 图1 其中Minkowski距离是所有范式距离的统称,当p=1时是L1距离也叫曼哈

K-means聚类算法 测试: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Aug 31 10:59:20 2017 @author: Administrator """ ''' 现有1999年全国31个省份城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的八个主 要变量数据,这八个变量分别是:食品. 衣着. 家庭设备用品及服务. 医疗 保健. 交通和通讯. 娱乐教育文化服务. 居住以及杂项商品和服务. 利用已 有数据

一.概念 K-means是一种典型的聚类算法,它是基于距离的,是一种无监督的机器学习算法. K-means需要提前设置聚类数量,我们称之为簇,还要为之设置初始质心. 缺点: 1.循环计算点到质心的距离,复杂度较高. 2.对噪声不敏感,即使是噪声也会被聚类. 3.质心数量及初始位置的选定对结果有一定的影响. 二.计算 K-means需要循环的计算点到质心的距离,有三种常用的方法: 1.欧式距离 欧式距离源自N维欧氏空间中两点x,y间的距离公式,在二维上(x1,y1)到(x2,y2)的距离体现为:

聚类算法是一类非监督学习算法,在有监督学习中,学习的目标是要在两类样本中找出他们的分界,训练数据是给定标签的,要么属于正类要么属于负类.而非监督学习,它的目的是在一个没有标签的数据集中找出这个数据集的结构把它自动聚成两类或者多类. 本讲主要介绍了最常用了一种聚类算法--K-means聚类算法.如果将数据集分成两类,即k=2,K-means算法过程如下: 1.首先任意选取两个不同的样本作为两类样本的中心 2.K-means算法有两部,第一步cluster assignment step,遍历所有样

一.聚类 聚类分析是非监督学习的很重要的领域.所谓非监督学习,就是数据是没有类别标记的,算法要从对原始数据的探索中提取出一定的规律.而聚类分析就是试图将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集,每个子集称为一个“簇”.它的难点是不好调参和评估.下面是sklearn中对各种聚类算法的比较. 二.K-Means算法 KMeans算法在给定一个数k之后,能够将数据集分成k个“簇”={C1,C2,⋯,Ck}C={C1,C2,⋯,Ck},不论这种分类是否合理,或者是否有意义.算法需要最小化平方误差: 其中

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs def create_data(centers,num=100,std=0.7): ''' 生成用于聚类的数据集 :param centers: 聚类的中心点组成的数组.如果中心点是二维的,则产生的每个样本都是二维的. :param num: 样本数 :param std: 每个簇

注:本文中涉及到的公式一律省略(公式不好敲出来),若想了解公式的具体实现,请参考原著. 1.基本概念 (1)聚类的思想: 将数据集划分为若干个不想交的子集(称为一个簇cluster),每个簇潜在地对应于某一个概念.但是每个簇所具有现实意义由使用者自己决定,聚类算法仅仅会进行划分. (2)聚类的作用: 1)可以作为一个单独的过程,用于寻找数据的一个分布规律 2)作为分类的预处理过程.首先对分类数据进行聚类处理,然后在聚类结果的每一个簇上执行分类过程. (3)聚类的性能度量: 1)外部指标:该指标是

聚类的定义: 聚类就是对大量未知标注的数据集,按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别,使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小,它是无监督学习. 聚类的基本思想: 给定一个有N个对象的数据集,构造数据的k个簇,k≤n.满足下列条件: 1. 每一个簇至少包含一个对象 2. 每一个对象属于且仅属于一个簇 3. 将满足上述条件的k个簇称作一个合理划分基本思想:对于给定的类别数目k,首先给出初始划分,通过迭代改变样本和簇的隶属关系,使得每一次改进之后的划分方案都较前一次好. k-Means算法

1. 归类: 聚类(clustering):属于非监督学习(unsupervised learning) 无类别标记(class label) 2. 举例: 3. Kmeans算法 3.1 clustering中的经典算法,数据挖掘十大经典算法之一 3.2 算法接受参数k:将事先输入的n个数据对象划分为k个类以便使得获得的聚类满足:同一类中对象之间相似度较高,不同类之间对象相似度较小. 3.3 算法思想 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

一.概念 DBSCAN是一种基于密度的聚类算法,DBSCAN需要两个参数,一个是以P为中心的邻域半径:另一个是以P为中心的邻域内的最低门限点的数量,即密度. 优点: 1.不需要提前设定分类簇数量,分类结果更合理: 2.可以有效的过滤干扰. 缺点: 1.对高维数据处理效果较差: 2.算法复杂度较高,资源消耗大于K-means. 二.计算 1.默认使用第一个点作为初始中心: 2.通过计算点到中心的欧氏距离和领域半径对比,小于则是邻域点: 3.计算完所有点,统计邻域内点数量,小于于最低门限点数量则为噪

DBSCAN算法 基本概念:(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 核心对象:若某个点的密度达到算法设定的阈值则其为核心点.(即 r 邻域内点的数量不小于 minPts) ε-邻域的距离阈值:设定的半径r 直接密度可达:若某点p在点q的 r 邻域内,且q是核心点则p-q直接密度可达. 密度可达:若有一个点的序列q0.q1....qk,对任意qi-qi-1是直接密度可达的,则称从q0到qk密度可达,这实际上是直接密

下面是25个Java机器学习的工具&&库列表: 1. Weka 是一个数据挖掘任务机器学习算法的集合.这些算法可以直接应用于数据集或者在你自己的Java代码中调用.Weka 包含 数据预处理.分类.回归.聚类.关联规则.可视化 等工具. 2. Massive Online Analysis (MOA) 是一个非常流行的数据挖掘方面的开源框架,它有一个非常活跃的社区.它包括一组机器学习算法(分类.回归.聚类.异常检测.概念漂移检测和推荐系统)和评估工具.同 WEKA 项目一样,MOA 也是用

论文 技术分析<关于网络分层信息泄漏点快速检测仿真> "1.基于动态阈值的泄露点快速检测方法,采样Mallat算法对网络分层信息的离散采样数据进行离散小波变换;利用滑动窗口对该尺度上的小波系数进行加窗处理,计算离散采样数据窗函数包含区间的小波熵,实现有效去噪和特征提取.2.将泄露点检测值和滑动窗口中平均熵值之间的差与动态阈值作比较,判断是否存在泄露点.""<基于云计算入侵检测数据集的内网用户异常行为分类算法研究>" "采用Weka机

K-means是一种聚类算法,其要求用户设定聚类个数k作为输入參数,因此,在执行此算法前,须要预计须要的簇的个数. 如果有n个点,须要聚到k个簇中.K-means算法首先从包括k个中心点的初始集合開始,即随机初始化簇的中心.随后,算法进行多次迭代处理并调整中心位置,知道达到最大迭代次数或中性收敛于固定点. k-means聚类实例.选择三个随机点用作聚类中心(左上),map阶段(右上)将每一个点赋给离其近期的簇.在reduce阶段(左下),取相互关联的点的均值,作为新的簇的中心位置,得到本轮迭代的

1. 聚类分析 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术 ---->> 将观测对象的群体按照相似性和相异性进行不同群组的划分,划分后每个群组内部各对象相似度很高,而不同群组之间的对象彼此相异度很高. *** 回归.分类.聚类的区别 : 有监督学习 --->> 回归,分类    /   无监督学习  --->>聚类 回归 -->>产生连续结果,可用于预测 分类 -->>产生连续

python大战机器学习——聚类和EM算法   注:本文中涉及到的公式一律省略(公式不好敲出来),若想了解公式的具体实现,请参考原著. 1.基本概念 (1)聚类的思想: 将数据集划分为若干个不想交的子集(称为一个簇cluster),每个簇潜在地对应于某一个概念.但是每个簇所具有现实意义由使用者自己决定,聚类算法仅仅会进行划分. (2)聚类的作用: 1)可以作为一个单独的过程,用于寻找数据的一个分布规律 2)作为分类的预处理过程.首先对分类数据进行聚类处理,然后在聚类结果的每一个簇上执行分类过程.

词义消歧,句子.篇章语义理解基础,必须解决.语言都有大量多种含义词汇.词义消歧,可通过机器学习方法解决.词义消歧有监督机器学习分类算法,判断词义所属分类.词义消歧无监督机器学习聚类算法,把词义聚成多类,每一类一种含义. 有监督词义消歧方法.基于互信息词义消歧方法,两种语言对照,基于大量中英文对照语料库训练模型可词义消歧.来源信息论,一个随机变量中包含另一个随机变量信息量(英文信息中包含中文信息信息量),假设两个随机变量X.Y的概率分别是p(x), p(y),联合分布概率是p(x,y),互信息计算

1.APS是什么 德国驻华使馆文化处留德人员审核部(简称APS)成立于2001年7月,是由德国驻华使馆文化处和德意志学术交流中心(DAAD)在北京共同合作成立的服务机构. APS是中国学生前往德国留学的大门,它的主要职责是对有意赴德留学的中国学生(不包含来自香港.澳门和台湾的学历)进行资格审核. 申请德国留学的申请人在获得APS证书和德国大学的录取通知书后,可通过APS递交签证申请 简单地说,通过APS审核后,即半只脚踏入了德国,获得了攻读德国硕士的前提条件 APS审核一生只有三次机会,请君慎重

标题:Automated Generation of VNF Deployment Rules Using Infrastructure Affinity Characterization 使用基础结构亲和性特征自动生成VNF部署规则 摘要 摘要-随着NFV在电信领域的推广势头强劲,需要支持VNF的自动化和高性能部署的方法来支持大规模部署. 本文提出了一个框架,该框架可以实现VNF的自动表征(特征显示)以及对资源类型,数量和已实现的性能之间的关系进行建模. 提出了工作负载表征方法,以在部署时识别