聚类算法衡量指标
轮廓系数(Silhouette)，不需要标记 簇内不相似度:计算样本i到同簇其它样本的平均距离为ai;ai越小，表示样本i越应 该被聚类到该簇，簇C中的所有样本的ai的均值被称为簇C的簇不相似度。 簇间不相似度:计算样本i到其它簇Cj的所有样本的平均距离b...
聚类算法之K-means算法与聚类算法衡量指标
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。聚类算法属于无监督学习，即事先不会给出标记信息，通过对无标记样本的学习来解...
聚类特征变量选取、聚类算法与效果评价简述
对data的各个feature进行预处理 1. feature的选择：用相关性、基尼系数、信息熵、统计检验或是随机森林选取最为重要的特征变量 2. 如果需要，对一些特征变量进行scaling 3. 对数据进行变换：离散傅里叶变换或离散小波变换 4. 可以对数据进行降维处理，映射到低维度空间进行展示，...
聚类算法评价指标
一、Not Given Label: 1、Compactness(紧密性)(CP) CP计算 每一个类 各点到聚类中心的平均距离 CP越低意味着类内聚类距离越近 缺点：没有考虑类间效果 2、Separation(间隔性)(SP) ...
强算KMeans聚类算法演示器
这些天做C#实验以及这个KMeans算法演示器，学了一下openGL，感觉有待加强。 //Point.h/*Point 结构体定义及实现结构体重载了2个运算符：1.==//判断两个Point的坐标值是否相等2.<<//用于显示（以友元函数的方式重载）*/#ifndef Point_h_...
聚类算法小结
一、聚类：聚类也称之为自动分类，是一种无监督的学习方法。算法的原则是基于度量数据对象之间的相似性或相异性，将数据对象集划分为多个簇；相比较于分类技术，聚类只需要较少的专家知识(领域知识)，就可以自动发掘数据集中的群组。 二、基本的聚类方法包括： 1、划分方法：该方法通常基于距离使用迭代重定位技术，通...
聚类算法评价指标学习笔记
聚类算法评价指标学习笔记 本文列举常用聚类性能度量指标，并列出相应代码与参考资料 聚类性能度量大致分两类，一类将聚类结果与某个“参考模型”（reference model）进行比较，称为“外部指标”（external index）；另一类是直接考察聚类结果而不利用任何参考模型...
【神经网络】自编码聚类算法--DEC (Deep Embedded Clustering)
1.算法描述 最近在做AutoEncoder的一些探索，看到2016年的一篇论文，虽然不是最新的，但是思路和方法值得学习。论文原文链接 http://proceedings.mlr.press/v48/xieb16.pdf，论文有感于t-SNE算法的t-分布，先假设初始化K个聚类中心，然后...
聚类算法实践（一）——层次聚类、K-means聚类
摘要: 所谓聚类，就是将相似的事物聚集在一 起，而将不相似的事物划分到不同的类别的过程，是数据分析之中十分重要的一种手段。比如古典生物学之中，人们通过物种的形貌特征将其分门别类，可以说就是 一种朴素的人工聚类。 ... 所谓聚类，就是将相似的事物聚集在一起，而将不相似的事物划分到不同...
论文中的机器学习算法——基于密度峰值的聚类算法
一、前言 最近有一篇Science上的文章引起了大家的关注，是由Alex Rodriguez和Alessandro Laio发表的《Clustering by fast search and find of density peaks》。网上有人做了一些说明，其实很多时候我在读论文的过程中，...
【机器学习】聚类算法——K均值算法（k-means）
一、聚类 1.基于划分的聚类：k-means、k-medoids(每个类别找一个样本来代表)、Clarans 2.基于层次的聚类：(1)自底向上的凝聚方法，比如Agnes (2)自上而下的分裂方法，比...
Python k-均值聚类算法一维实例
大家好，一直以来在CSDN上学了很多编程方面的知识，很感谢这个平台，感谢大家的无私分享，早就想为中文IT社区贡献一点自己的力量，正巧昨天看了一篇二维聚类的博客，关键算法的地方使用了一个函数，但是后面没有见到这个函数，琢磨了一下，一步步自己写吧，先写个一维的，没什么技术难度，就是一点点技巧。 k-...
Kmeans聚类算法及其Python实现
Kmeans聚类算法及其 Python实现 Kmeans聚类算法及其 Python实现 关于聚类 基本思想 初始质心的选择 算法实验 Python实现 本节内容：...
聚类算法-Hierarchical(MIN)-C++
程序流程图： Hierarchical(MIN)核心功能函数，采用vector<vector<float> >::dTable存储两点之间的距离。计算每两个point间的距离并保存到distance table中；判断是否达到需要聚类的cluster数量，若是，将poin...
DBSCAN聚类算法原理
概念 ϵ 邻域: 给定点的 ϵ 为半径的区域核心点(core points)： 如果点 p 的 ϵ 邻域内的点数大于 minPts ，那么 p 是核心点直接可达(dire...
canopy聚类算法原理
canopy生成算法也被称为canopy聚类，是一种快速近似的聚类算法。它的优势在于得到簇的速度非常快，只需一次遍历数据即可得到结果。这一优势也是它的缺点。该算法无法给出精确的簇结果。但是它可以给出最优的簇的数量，不像k-means那样需要预先指定簇数量。 那么针对一个具体的can...
非监督学习之k-means聚类算法——Andrew Ng机器学习笔记（九）
写在前面的话在聚类问题中，我们给定一个训练集，算法根据某种策略将训练集分成若干类。在监督式学习中，训练集中每一个数据都有一个标签，但是在分类问题中没有，所以类似的我们可以将聚类算法称之为非监督式学习算法。这两种算法最大的区别还在于：监督式学习有正确答案，而非监督式学习没有。比如上面这个训练集，非监督...
聚类算法分类及总结
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载，或者转载的时候标出源文章网址。 一、原型聚类 1.k均值聚类（k-means聚类） 其算法流程如下; 下面我们对西瓜数据进行分析，和举例，让我们比较容易的理解K-means聚类算法； 2.学习向量化 算法思想如下： ...
机器学习--Kmeans聚类算法
1.1 概述K-means算法是集简单和经典于一身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。该算法认为类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。1.2 算法图示假设我们的n个样本点分布在图中所示的二维空间。从数据点的大致形状...
python利用K-Means算法实现对数据的聚类案例详解
这篇文章主要介绍了python利用K-Means算法实现对数据的聚类，本文通过案例讲解的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下