Machine Learning

确定最佳聚类数目的10种方法

在聚类分析的时候确定最佳聚类数目是一个很重要的问题,比如kmeans函数就要你提供聚类数目这个参数,总不能两眼一抹黑乱填一个吧。之前也被这个问题困扰过,看了很多博客,大多泛泛带过。今天把看到的这么多方...
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一维数组的 K-Means 聚类算法理解

刚看了这个算法,理解如下,放在这里,备忘,如有错误的地方,请指出,谢谢 需要做聚类的数组我们称之为【源数组】 需要一个分组个数K变量来标记需要分多少个组,这个数组我们称之为【聚类中心数组】及 一个缓存...
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R语言聚类分析–cluster, factoextra

对于有很多(成百上千)研究对象时,把对象分组是最常用的研究手段。而通过观察值进行聚类是非常有效的方法,可以按事物观察值有效的合理分组,再进一步分析各组的相同、与不同,可以很好的发现其中的规律。 本文将...
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Machine Learning

六大聚类算法快速了解

在机器学习中,无监督学习一直是我们追求的方向,而其中的聚类算法更是发现隐藏数据结构与知识的有效手段。目前如谷歌新闻等很多应用都将聚类算法作为主要的实现手段,它们能利用大量的未标注数据构建强大的主题聚类...
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Machine Learning

一维数组的聚类

在学习聚类算法的过程中,学习到的聚类算法大部分都是针对n维的,针对一维数据的聚类方式较少,今天就来学习下如何给一维的数据进行聚类。 方案一:采用K-Means对一维数据聚类 Python代码如下: f...
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Machine Learning

聚类算法——k均值和层次聚类

看看下面这张图,有各种各样的虫子和蜗牛,你试试将它们分成不同的组别? 完成了吗?尽管这里并不一定有所谓的「正确答案」,但一般来说我们可以将这些虫子分成四组:蜘蛛、蜗牛、蝴蝶/飞蛾、蜜蜂/黄蜂。 很简单...
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