Canopy一般用在Kmeans之前的粗聚类。考虑到Kmeans在使用上必须要确定K的大小，而往往数据Point作为Kmeans比较科学。 3、只是针对每个C..
转载
2014-03-24 22:52:00
213阅读
2评论
原文链接：http://blog.csdn.net/yclzh0522/article/details/6839643 Canopy聚类算法是可以并行运行的算法，数据并行意味着可以多线程进行，加快聚类速度，开源ML库Mahout使用。一、概念 ...
转载
2015-04-15 22:10:00
109阅读
2评论
Kmeans算是是聚类中的经典算法。步骤例如以下： 选择K个点作为初始质心 repeat 将每一个点指派到近期的质心，形成K个簇 又一次计算每一个簇的质心 until 簇不发生变化或达到最大迭代次数 算法中的K须要人为的指定。确定K的做法有非常多，比方多次进行试探。计算误差。得出最好的K。这样须要比
转载
2017-05-24 20:48:00
105阅读
2评论
Canopy算法是一种快速的预聚类算法，主要用于，它可以显著减少更复杂或更精确的聚类算法（如K-means）的计算成本。Canopy算法通过使用两个阈值T1 和 T2 来创建数据点的“遮盖”或“保护伞”，其中T1 > T2。
原创
2024-07-09 10:46:52
74阅读
环境： mahout-0.8 hadoop-1.1.2 ubuntu-12.04 理论这里就不说了，直接上实例： 以下举一个样例。 数据准备： canopy.dat文件，COPY到HDFS上，文件内容例如以下： 8.1 8.1 7.1 7.1 6.2 6.2 7.1 7.1 2.1 2.1 1.1
转载
2017-06-25 20:13:00
116阅读
2评论
环境：
mahout-0.8
hadoop-1.1.2
ubuntu-12.04
理论这里就不说了，直接上实例：
以下举一个样例。
数据准备：
canopy.dat文件。COPY到HDFS上。文件内容例如以下：
8.1 8.1
7.1 7.1
6.2 6.2
7.1 7.1
2.1 2.1
1.1 1.1
0.1 0.1
3.0 3.0
算法简单说明，过
转载
2017-06-01 14:29:00
74阅读
2评论
摩托罗拉中国公司摩托罗拉公司1987年进入中国，先在北京设立办事处，1992年在天津注册成立摩托罗拉（中国）电子有限公司，主要生产寻呼机、手机、对讲机、无线通信设备、半导体、汽车电子等，产品销售到中国和世界其他市场。 2002年，在中国政府部门和企业的大力支持合作下，摩托罗拉中国公司取得了辉煌的业绩。同时
转载
精选
2007-09-08 01:22:06
1444阅读
一、聚类分类二、k-means2.1、基本算法2.2、 算法流程2.3、算法分析2.4、结束条件2.5、散度2.6、时间和空间复杂度2.7、常见问题2.8、SAE和SAE三、层次聚类3.1、分类3.2、计算步骤3.3、lance-williams3.4、层次聚类问题四、密度聚类（DBSCAN）4.2、解释4.2、算法步骤4.3、DBSCAN优缺点4.4、变密度的簇4.5、簇评估分类4.5.1、图
转载
2023-06-21 22:09:52
173阅读
上一篇博文中介绍了聚类算法中的kmeans算法.无可非议kmeans因为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并不是十全十美的.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,可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
转载
2023-10-10 09:34:12
189阅读
引用:Core Concepts — gensim<<自然语言处理入门>>一、简介 文本聚类( text
clustering
，也称文档聚类或
document
clustering
)指的是对文档进行的聚类分
析，被广泛用于文本挖掘和信息检索
聚类（Clustering）简单来说就是一种分组方法，将一类事物中具有相似性的个体分为一类用的算法。具体步骤如下：从n...
原创
2022-12-18 01:06:50
1479阅读
Spark作为一种开源集群计算环境，具有分布式的快速数据处理能力。而Spark中的Mllib定义了各种各样用于机器学习的数据结构以及算法。Python具有Spark的API。需要注意的是，Spark中，所有数据的处理都是基于RDD的。首先举一个聚类方面的详细应用例子Kmeans： 下面代码是一些基本步骤，包括外部数据，RDD预处理，训练模型，预测。#c
转载
2023-07-17 16:37:22
130阅读
LVQ聚类与k-means不同之处在于，它是有标记的聚类。基本思想：初始化q个原型向量（q代表需要聚类的类别数），每个原型向量也初始化其标签（标签与样本标签取值范围相同），如果原型向量的标签与某样本标签相同/不同，则使用两者间距离更新原型向量（相同时靠近更新，不同时远离更新）。因此，原型向量将反映一个标签的样本与其他标签的样本间的“边界”。训练完毕后，根据样本到原型向量的距离，对样本进行团簇划分。
转载
2024-01-02 13:26:12
160阅读
通用论坛正文爬取这是今年和队友一起参加第五届泰迪杯的赛题论文，虽然最终只获得了一个三等奖。但是在这个过程中和队友也一起学到了不少东西，特此记录。1、 简单介绍赛题的目的，是让参赛者对于任意 BBS 类型的网页，获取其 HTML 文本内容，设计一个智能提取该页面的主贴、所有回帖的算法。2、 前期准备由于之前没有接触过爬虫，我和队友首先了解了目前主流的用于爬虫的语言和框架，最终
文章目录初步认识初值选取小批 初步认识k-means翻译过来就是K均值聚类算法，其目的是将样本分割为k个簇，而这个k则是KMeans中最重要的参数：n_clusters，默认为8。下面做一个最简单的聚类import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklear
转载
2023-07-28 10:21:42
125阅读
鸢尾花（Iris）数据集是一个经典的数据集，用于机器学习和统计学习中的分类和聚类问题。该数据集包含了三种不同类型的鸢尾花（山鸢尾、变色鸢尾
原创
2023-05-06 00:46:23
482阅读
鸢尾花（Iris）数据集是一个经典的数据集，用于机器学习和统计学习中的分类和聚类问题。该数据集包含了三种不同类型的鸢尾花（山鸢尾
原创
2023-05-06 00:52:50
656阅读
何为聚类简单理解，如果一个数据集合包含N个实例，根据某种准则可以将这N个实例划分为m个类别，每个类别中的实例都是相关的，而不同类别之间是区别的也就是不相关的，这个过程就叫聚类了。聚类过程1）特征选择(feature selection)：就像其他分类任务一样，特征往往是一切活动的基础，如何选取特征来尽可能的表达需要分类的信息是一个重要问题。表达性强的特征将很影响聚类效果。这点在以后的实验中我会展示
转载
2023-09-16 11:20:44
147阅读
