聚类算法的种类：基于划分聚类算法（partition clustering)k-means： 是一种典型的划分聚类算法，它用一个聚类的中心来代表一个簇，即在迭代过程中选择的聚点不一定是聚类中的一个点，该算法只能处理数值型数据 k-modes： K-Means算法的扩展，采用简单匹配方法来度量分类型数据的相似度 k-prototypes： 结合了K-Means和K-Modes两种算法，能够处理混合型数据 k-medoids： 在迭代过程中选择簇中的某点作为聚点，...
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2021-05-20 22:57:31
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聚类算法有很多，不同聚类算法，特性不一样，使用场景不一样，根据算法思想可分为以下几类：1.基于划分方法k-means，k-modes, k-prototypes, k-medoids, CLARA, CLARANS,PCM2.基于层次方法chameleon, BIRCH, SBAC, ROCK,CU...
原创
2021-09-04 10:52:33
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CluStream前言一、CluStream算法的切入点二、CluStream算法核心思想三、CluStream算法的两阶段3.1 在线阶段3.2 离线阶段CluStream算法的缺点总结 前言本文简要介绍了数据流聚类算法中的CluStream算法，从算法的切入点、算法核心思想、算法的两阶段流程以及缺点进行阐述。一、CluStream算法的切入点（1）可以有效的存储在连续数据流中的摘要信息的性质
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2024-06-26 09:20:33
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聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地大；不同类对象之间的相似度尽可能地小。目前聚类的方法很多，根据基本思想的不同，大致可以将聚类算法分为五大类：层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法。摘自 数据挖掘中的聚类分析研究综述 这篇论文。 1
、层次聚类算法
1.1聚合聚类1.1.1相似度依据距离不同：Single-Link
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2024-05-20 16:23:18
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常见的聚类算法有：kmeans、fuzzy c-means、EM、hierarchical clustering、graph theoretic、self organizing map参考文章：A Review on Image Segmentation Clustering Algorithms其中LZ对Kmeans和EM比较熟悉，图论和自组织映射相关的资料比较少，主要学习下模糊C均值聚类和层次
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2024-05-20 10:31:47
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聚类划分：（1）划分聚类 k-means、k-medoids、k-modes、k-medians、kernel k-means（2）层次聚类 Agglomerative、divisive
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2023-07-11 00:08:53
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聚类方法K-means K-means **分类：**分类其实是从特定的数据中挖掘模式，作出判断的过程。比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器，一开始的时候可能什么都不过滤，在日常使用过程中，我人工对于每一封邮件点选“垃圾”或“不是垃圾”，过一段时间，Gmail就体现出一定的智能，能够自动过滤掉一些垃圾邮件了。这是因为在点选的过程中，其实是给每一条邮件打了一个“标签”，这个标签只有两个值
1. K-Means(K均值)聚类算法步骤：(1) 首先我们选择一些类/组，并随机初始化它们各自的中心点。中心点是与每个数据点向量长度相同的位置。这需要我们提前预知类的数量(即中心点的数量)。 (2) 计算每个数据点到中心点的距离，数据点距离哪个中心点最近就划分到哪一类中。 (3) 计算每一类中中心点作为新的中心点。 (4) 重复以上步骤，直到每一类中心在每次迭代后变化不大为止。也可以多次随机初始
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2024-04-23 18:07:28
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1 聚类算法的概念 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 计算样本和样本之间的相似性，一般使用欧式距离 聚类算法分类 粗聚类 细聚类 2 聚类算法与分类算法最大的区别 聚类算法是无监督的学习算法，而分类算法属于监督的学习算法。 3 聚类算法在现实中的应用 用户画像，广告 ...
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2021-09-26 09:58:00
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分类与回归主要是为了预测，而聚类是关注当前的“分类整理”。聚类的概念与度量分类与回归主要是为了预测，而聚类是关注当前，其任务为： 将个样本“合理地分到”类中。聚类与分类的区别聚类与分类有些相似，但又有很大的不同。分类是知道了类的标识，在样例的指导下进行的，而聚类是不知道类的标识，仅知道类别的个数（有时，也不知道，那时就把它作为超参数，事先设定）。 没有样例来指导，那以什么为依据呢？实际上，它是遵循
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2024-09-25 06:55:52
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分类：分类（classification），对于一个分类员来说，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”，理想情况下，一个分类员会从它得到的训练集何总进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做supervised learning（监督学习）。聚类：聚类（clustering），简单的说就是把相似的东西分到一组，聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现
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2023-09-07 21:34:26
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线段聚类LINE SEGMENT CLUSTERING这篇博客将说明TRACLUS算法的归组聚类阶段。首先，先讨论线段的密度属性；其次，介绍基于密度的聚类算法DBSCAN；然后，介绍计算线段聚类中代表性轨迹的方法；最后，介绍一中基于启发式的算法确定基于密度聚类算法的相关参数。1、线段密度1.1、距离函数回顾距离函数是三种距离的加权和。首先，垂直距离主要测量从不同轨迹中提取的线段之间的位置差。其次，
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2024-05-30 09:53:41
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聚类划分方法 给定n个数据点的数据集合，构建数据集合的出K个划分，每个划分代表一个类别，2<k<sqrt(n)。算法思想，划分法需要预先指定聚类数目和聚类中心，计算每个点与其他点的距离，对于每个数据点都有n-1个距离值，对这些距离值进行排序，找出最接近的数据点，算出这些距离的和值。并进行下次迭代，这时数据中兴点位置改变，继续按照上方的步骤，逐步降低
STING：统计信息网格
STING算法的
优点：
（1） 基于网格的计算是独立于查询的，因为存储在每个单元的统计信息提供了单元中数据汇总信息，不依赖于查询。
（2） 网格结构有利于增量更新和并行处理。
（3） 效率高。STING扫描数据库一次开计算单元的统计信息，因此产生聚类的时间复杂度为O(n)，在层次结构建立之后，查询处理时间为）O(g)
# 聚类算法在Java中的List分类应用
聚类算法是一种无监督学习方法，它将数据集中的对象分组，使得同一组内的对象比其他组的对象更相似。在Java中，我们可以使用聚类算法对List进行分类，以实现数据的自动分组。本文将介绍如何使用Java实现聚类算法，并给出一个简单的示例。
## 聚类算法概述
聚类算法有很多种类，常见的有K-means、层次聚类等。本文以K-means算法为例进行介绍。K
原创
2024-07-24 10:18:20
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作 者马文辉近年来，全国赛的题目中，多多少少都有些数据，而且数据量总体来说呈不断增加的趋势， 这是由于在科研界和工业界已积累了比较丰富的数据，伴随大数据概念的兴起及机器学习技术的发展， 这些数据需要转化成更有意义的知识或模型。 所以在建模比赛中， 只要数据量还比较大， 就有机器学习的用武之地。1. MATLAB机器学习概况机器学习 ( Machine Learning ) 是一门
前面我简单介绍了NMF在文档聚类上的应用。这次我会系统介绍一下文档聚类的一些内容，让大家有一个整体的印象。绪论 文档聚类（或文本聚类）是更大领域的数据聚类的一个子集，从信息检索（IR）、自然语言处理（NLP）和机器学习(ML) 等领域借用概念。一个好的文档聚类方法，计算机可以自动地将文档语料库组织成一个有意义的群集层次结构，从而使语料库高效浏览和导航。文档聚类可以产生不相交
1.如何定义聚类？你能列举几种聚类算法吗？在机器学习中，聚类是将相似的实例组合在一起的无监督任务。 相似性的概念取决于你手头的任务：例如，在某些情况下，两个附近的实例将被认为是相似的，而在另一些情况下，只要它们属于同一密度组，则相似的实例可能相距甚远。流行的聚类算法包括K-Means、 DBSCAN、聚集聚类、BIRCH、均值平移、亲和度传播和光谱聚类。2.聚类算法的主要应用有哪些？聚类算法的主要
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2024-04-10 09:00:57
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引言：聚类是将数据分成类或者簇的过程，从而使同簇的对象之间具有很高的相似度，而不同的簇的对象相似度则存在差异。聚类技术是一种迭代重定位技术，在我们的生活中也得到了广泛的运用，比如：零件分组、数据评价、数据分析等很多方面；具体的比如对市场分析人员而言，聚类可以帮助市场分析人员从消费者数据库中分出不同的消费群体来，并且可以分析出每一类消费者的消费习惯等，从而帮助市场人员对销售做出更好的决策。所以，本篇
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2023-08-07 14:30:47
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1.摘要聚类是统计数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛的应用，包括机器学习、数据挖掘、图像分析等等。聚类就是把相似的对象分成不同的组别或者更多的子集，从而让每个子集的成员对象都有相似的一些属性。所谓聚类算法，其实就是将一对没有标签的数据自动划分成几类的方法。在应用场景上，聚类能帮助我们解决很多计算机中的分类问题，常见的如：颜色类别分类、空间坐标中的密度分类、电商中的人群特征分类。除了分类问题外，
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2024-06-29 17:23:19
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