谱多流形聚类SMMC
今天是2015年的最后一天，决定尽量乘着这三天休息把毕设主题的博客给更完，今天写smmc的算法，接下来三天会对前面的三个算法kmeans、SC以及smmc应用在今年的研究生建模提供的数据中进行matlab实现从而进行效果对比，还有一件高兴的事情是进入沪江三年多了，第一次被cctalk里面的老师抱上麦...
使用百度舆图api可视化聚类功效
上接YFCC100M数据集分析条记，在对聚类出的照片GEO集聚类后，为了便利检测聚类功效，我们显示直接给与了python的matplotlib库以经纬度为坐标画出聚类功效，但发明这种方法对付聚类功效的显示并不是很直不雅观，如下图，无法发明聚类功效和实际地形的关联：于是想到使用百度舆图的API，但愿可...
Python实现kMeans(k均值聚类)
Python实现kMeans(k均值聚类)运行环境Pyhton3numpy(科学计算包)matplotlib(画图所需，不画图可不必)计算过程st=>start:开始e=>end:结束op1=>operation:读入数据op2=>operation:随机初始化聚类中心con...
K-均值聚类算法(K-means algorithm) & 二分K-均值算法(Bisecting k-means algorithm)
本文主要介绍最常见的一种聚类算法：K-means算法，及其改进算法二分K-均值算法。文中示例代码取源于《MachineLearninginAction》。机器学习的算法主要分为监督学习和无监督学习监督学习。监督学习(supervisedlearning)，利用样本输入和期望输出来学习如何预测的技术叫...
《机器学习实战》之K-均值聚类算法的python实现
《机器学习实战》之K-均值聚类算法的python实现最近的项目是关于“基于数据挖掘的电路故障分析”，项目基本上都是师兄们在做，我只是在研究关于项目中用到的如下几种算法：二分均值聚类、最近邻分类、基于规则的分类器以及支持向量机。基于项目的保密性（其实也没有什么保密的，但是怕以后老板看到我写的这篇博文，...
K-means算法及文本聚类实践
K-Means是常用的聚类算法，与其他聚类算法相比，其时间复杂度低，聚类的效果也还不错，这里简单介绍一下k-means算法，下图是一个手写体数据集聚类的结果。基本思想k-means算法需要事先指定簇的个数k，算法开始随机选择k个记录点作为中心点，然后遍历整个数据集的各条记录，将每条记录归到离它最近的...
聚类算法的评价指标
如果有了类别标签，那么聚类结果也可以像分类那样计算准确率和召回率。scikitlearn上说：“其实不应该将分类标签作为聚类结果的评价指标，除非你有相关的先验知识或某种假设，知道这种分类类内差距更小”。但是它还是给出了几种评价标准1.AdjustedRandindex1.1原理及代码实现和分类中的a...
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”（referencemodel）进行比较，称为“外部指标”（externalindex）；另一类是直接考察聚类结果而不利用任何参考模型，称为“内...
软件——机器学习与Python，聚类，K——means
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...
机器学习（三）k均值聚类
k均值聚类原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/45200985作者：hjimce高斯混合模型和k均值聚类是聚类算法中的两种比较常用而简单的算法，这里先介绍k均值聚类算法。一、K-means算法理论简介K-means算法是硬聚类算法，是典型...
《机器学习实战》学习笔记-[14]-无监督学习-利用二分K-均值聚类对未标注数据分组
《机器学习实战》学习笔记-[14]-无监督学习-利用二分K-均值聚类对未标注数据分组一、基础（1）二分K-均值（bisectingK-Means）可以一定程度上克服K-均值收敛于局部最小值的问题，算法原理如下：首先，将所有点看作一个簇，然后将该簇二分，之后选择其中一个簇继续划分，选择哪个簇进行划分取...
机器学习 K-均值聚类算法实战(理论+详细的python3代码实现)
一、前言本篇讨论K-means算法的原理、算法流程、K值得确定以及代码实现等等。本文出现的所有代码，均可在我的github上下载，欢迎Follow、Star：Github地址二、基本理论1.Kmeans聚类算法简介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。Km...
K均值聚类算法的Java版实现代码示例
这篇文章主要介绍了K均值聚类算法的Java版实现代码示例，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。
机器学习之密度聚类及代码示例
一、密度聚类密度聚类的思想，在于通过计算样本点的密度的大小来实现一个簇/类别的形成，样本点密度越大，越容易形成一个类，从而实现聚类。密度聚类算法可以克服基于距离的聚类算法只能发现凸型集合的缺点，其可根据密度的分布发现任意形状的聚类，且对噪声数据不敏感。因密度聚类算法需计算每个样本点附件的样本密度，因...
Kmeans均值聚类算法原理以及Python如何实现
这个算法中文名为k均值聚类算法，首先我们在二维的特殊条件下讨论其实现的过程，方便大家理解。
Matlab聚类分析[转]
Matlab聚类分析[转]Matlab提供系列函数用于聚类分析，归纳起来具体方法有如下：方法一：直接聚类，利用clusterdata函数对样本数据进行一次聚类，其缺点为可供用户选择的面较窄，不能更改距离的计算方法，该方法的使用者无需了解聚类的原理和过程，但是聚类效果受限制。方法二：层次聚类，该方法较...
【原】KMeans与深度学习自编码AutoEncoder结合提高聚类效果
这几天在做用户画像，特征是用户的消费商品的消费金额，原始数据（部分）是这样的：idgoods_namegoods_amount男士手袋1882.0淑女装2491.0女士手袋345.0基础内衣328.0商务正装4985.0时尚969.0女饰品86.0专业运动399.0童装（中大童)2033.0男士配件...
基于LDA对关注的微博用户进行聚类
转自：http://www.datalab.sinaapp.com/?p=237最近看了LDA以及文本聚类的一些方法，写在这里算是读书笔记。文章最后进行了一个小实验，通过爬取本人在微博上关注的人的微博，利用微博的内容，尝试将我关注的人按主题进行进行聚类。文本聚类就是把一个文本集分成一定数量的簇(Cl...
机器学习：Python实现聚类算法(一)之K-Means
1.简介K-means算法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。2.算法大致流程为：1）随机选取k个点作为种子点(这k个点不一定...
聚类算法初探（五）DBSCAN
最近由于工作需要，对聚类算法做了一些相关的调研。现将搜集到的资料和自己对算法的一些理解整理如下，供大家参考。另外在算法代码方面，我也做了一些实现（包括串行和并行），欢迎感兴趣的朋友探讨和交流。第一章 引言第二章 预备知识第三章 直接聚类法第四章 K-means第五章 DBSCAN第六章 OPTICS...