一：欧几里得算法（辗转相除法） 基本算法：设a=qb+r，其中a，b，q，r都是整数，则gcd(a,b)=gcd(b,r)，即gcd(a,b)=gcd(b,a%b)。证明： a可以表示
欧几里得算法简介：欧几里德算法又称辗转相除法，是指用于计算两个正整数a，b的最大公约数。应用领域有数学和计算机两个方面。计算公式gcd(a,b) = gcd(b,a mod b) 还有另一种求两数的最大公约数的方法是更相减损法。举例： 假如需要求 1997 和 615 两个正整数的最大公约数,用欧几里德算法，是这样进行的：1997 / 615 = 3 (余 152)
615 / 152 = 4(余
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2024-09-26 06:59:41
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1、DBSCAN算法原理DBSCAN是一种基于密度的聚类方法，其将点分为核心点与非核心点，后续采用类似区域增长方式进行处理。下图为DBSCAN聚类结果，可见其可以对任意类别的数据进行聚类，无需定义类别数量。
DBSCAN聚类说明 DBSCAN聚类过程如下： 1、首先，DBSCAN算法会以任何尚未访问过的任意起始数据点为核心点，并对该核心点进行扩充。这时我们给定一个半径/距离ε，任何和核心点
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2024-05-07 15:40:19
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在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。
本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.夹角余弦8.汉明距
PAM算法的原理： 选用簇中位置最中心的对象，试图对n个对象给出k个划分；代表对象也被称为是中心点，其他对象则被称为非代表对象；最初随机选择k个对象作为中心点，该算法反复地用非代表对象来代替代表对象，试图找出更好的中心点，以改进聚类的质量；在每次迭代中，所有可能的对象对被分析，每个对中的一个对象是中心点，而另一个是非代表对象。对可能的各种组合，估算聚类结果的质量；一个对
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2024-06-11 21:55:48
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簇识别给出聚类结果的含义。假定有一些数据，现在将相似数据归到一起，簇识别会告诉我们这些簇到底都是什么。聚类有时也被称作无监督分类。1、K-均值聚类算法它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。优点：容易实现缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢适用数据：数值型工作流程：首先，随机确定k个初始点作为质心；然后将数据集中的每个点分配到一个簇中，具体来讲，为每个
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2024-08-14 12:16:34
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聚类
聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。
聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。
聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。
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2024-04-06 08:20:29
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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，通过将一个对象移入另外一个簇并更新簇心，典型的算法有K-均值算法和K-中心点算法(二者的主要区别在于计算簇
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2023-11-09 06:20:04
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K-means聚类算法零. 说在前面：什么是特征向量？ 用来描述样本点的一组数据，要和我们数学中的向量区别一下，本质来说就是个数组，数组中的每个元素代表从不同角度描述样本点的值。K-means 是我们最常用的基于欧式距离的聚类算法，其认为两个目标的距离越近，相似度越大。 聚类就是对大量末知标注的数据集，按照数据内部存在的数据特征将数据集划分为多个不同的类别，使类别内的数据比较相似，类别之间的数据相
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2024-05-14 14:51:54
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聚类方法归类：划分法、基于模型、基于密度、层次法、基于网格模型参数：需要求出来的目标隐含参数：不需要求，但如果知道会有利于求出目标基于分割的聚类一、K-Means算法步骤1.随机初始化几个点(可随意设置)2.将其余各点根据到初始点的距离，分配到这些点上，形成初始分类3.找到每个类的中心点(到类内其它点距离均值最小的点)，作为新的初始点4.重复2、3步，直到中心点不再变化(或变化很小)算法复杂度：O
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2024-04-22 11:22:20
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文章目录机器学习—python 实现网格聚类算法，子空间聚类 CLIQUE算法（pyclustering）一、基于网格聚类原理二、算法实现(一) CLIQUE 算法1. 前言2. 算法过程3. 示例代码参考资料 机器学习—python 实现网格聚类算法，子空间聚类 CLIQUE算法（pyclustering）聚类算法很多，包括基于划分的聚类算法（如：kmeans），基于层次的聚类算法（如：BIR
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2024-05-11 14:38:52
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第一部分：学习Mahout必须要知道的资料查找技能：学会查官方帮助文档： 解压用于安装文件（mahout-distribution-0.6.tar.gz），找到如下位置，我将该文件解压到win7的G盘mahout文件夹下，路径如下所示：G:\mahout\mahout-distribution-0.6\docs学会查源代码的注
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2024-08-09 17:38:36
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一、基本理解 一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。在聚类算法中根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中，对于不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用的相似度计算方法有欧式距离法。二、APIklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8)参数:n_clusters:开始的聚类中心数
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2024-03-20 16:40:04
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本文分析了Kmeans、Kmedoids、Cure、Birch、DBSCAN、OPTICS、Clique、DPC算法。除了Birch聚类算法的python算法调用了sklearn.cluster里的Birch函数，没有未搜到Clique聚类的matlab版本的算法。其余算法python和matlab算法都是根据原理所编。喜欢的给个star~喔。github项目2.聚类算法实际类别数据集如图2.1所
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2024-05-20 16:22:47
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本文主要讲解的聚类算法有：k均值算法、均值漂移算法、凝聚层次算法、DBSCAN密度聚类算法，还介绍了聚类算法性能指标——轮廓系数。 聚类（cluster）与分类（class）不同，分类是有监督学习模型，聚类属于无监督学习模型。聚类讲究使用一些算法把样本划分为n个群落。一般情况下，这种算法都需要计算欧几里得距离。 $$P(x_1) - Q(x_2): |x_1-x_2| = \sqrt{(x_1
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2024-02-29 21:56:34
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文章目录K-means聚类算法模型SPSS操作系统（层次）聚类算法模型SPSS操作确定分几类：用图形估计聚类的数量DBSCAN算法：具有噪声的基于密度的聚类算法matlab实现 分类是已知类别的，聚类是未知的K均值法需要自己定义分几类（K类）系统聚类可以先聚类，然后再根据聚合系数来确定分几类K-means聚类算法模型SPSS操作需要统一量纲迭代次数可以视情况增多以达到收敛效果好 可以利用SPSS
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2024-03-11 16:07:53
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提示：这些是自己整理 可以借鉴 也可能存在错误 欢迎指正 聚类算法--引言聚类聚类定义聚类方法分为五类：数据挖掘对聚类的典型要求：距离和中心点距离公式中心点 聚类参考文章聚类定义聚类(Clustering)算法的本质是对数据进行分类,将相异的数据尽可能地分开,而将相似的数据聚成一个类别(也叫族, cluster),即“物以类聚”,从而优化大规模数据库的查询和发现数据中隐含的有用信息和知识.待分类
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2024-03-21 07:31:41
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本文主要介绍聚类算法的原理、聚类分析的两个基本问题：性能度量和距离计算，聚类分析中类个数的确定方法与原则，以及进行聚类分析前的数据中心化和标准化变换处理。一、概述聚类（Clustering）是一种无监督学习（Unsupervised Learning），即训练样本的标记信息是未知的。聚类既可以通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，找寻数据内在的分布结构，也可以作为分类等其他学习任务
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2023-11-23 18:40:53
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聚类的概念 对于有标签的数据，我们进行有监督学习，常见的分类任务就是监督学习；而对于无标签的数据，我们希望发现无标签的数据中的潜在信息，这就是无监督学习。聚类，就是无监督学习的一种，它的概念是：将相似的对象归到同一个簇中，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。聚类算法的分类 聚类算法有很多
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2024-04-26 13:52:49
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文章目录1.引言2.`K-means`算法原理3.`K-means`算法实现3.1 `numpy`实现`K-means`算法3.2 使用`scikit-learn`实现`K-means`算法4 .`K-means`优缺点 1.引言 K-means算法是一种聚类算法，所谓聚类，即根据相似性原则，将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇，将具有较
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2024-05-29 00:05:19
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