CLARANS (A Clustering Algorithm based on Randomized Search，基于随机选择的聚类算法) 将采样技术（CLARA）和PAM结合起来。CLARA的主要思想是：不考虑整个数据集合，而是选择实际数据的一小部分作为数据的代表。然后用PAM方法从样本中选择中心点。如果样本是以非常随机的方式选取的，那么它应当接近代表原来的数据集。从中选出代表对象（中心点）
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2024-03-15 08:17:05
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话题模型topic model是自然语言处理领域里面热门的一个技术，可以用来做很多的事情，例如相似度比较，关键词提取，分类，还有就是具体产品业务上的事了，总之可以干很多的事情。今天不会讲LDA模型的很多细节和原理，没有满屏的数学公式，只讲一讲LDA模型是个什么东西，简单的原理，用什么技术实现的LDA，以及LDA能做什么开发和LDA在实现中的一些问题。什么是主题对于一篇新闻报道，看到里面讲了昨天NB
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2024-08-28 20:22:54
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给出已经分好的英文数据集，数据集中没有重复的单词，进行文本聚类聚类就是先把英文单词转化为向量，根据要聚成多少类，随机选择点，用欧氏距离或者余弦距离进行计算，把随机选择的中心点附近的点跟他归为一类，所以要先计算tdidf的值，关于pycharm中kmeans包中的函数介绍n_clusters: 簇的个数，即你想聚成几类init: 初始簇中心的获取方法n_init: 获取初始簇中心的更迭次数，为了弥补
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2024-05-29 10:19:38
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继上两篇文章介绍聚类中基于划分思想的k-means算法和k-mediod算法本文将继续介绍另外一种基于划分思想的k-mediod算法-----clara算法clara算法可以说是对k-mediod算法的一种改进,就如同k-mediod算法对k-means算法的改进一样.clara(clustering large application)算法是应用于大规模数据的聚类.而其核心算法还是利用k-med
聚类分析什么是聚类分析？聚类 (Clustering) 就是将数据对象分组成为多个类或者簇 (Cluster)，它的目标是：在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。所以，在很多应用中，一个簇中的数据对象可以被作为一个整体来对待，从而减少计算量或者提高计算质量。其实聚类是一个人们日常生活的常见行为，即所谓“物以类聚，人以群分”，核心的思想也就是聚类。人们总是不断地改进下
源代码下载：TDIDF_Demo.rar
声明：本文代码思路完全来自蛙蛙池塘的博客，只为技术交流用途，无其他目的 昨天有幸拜读了蛙蛙池塘的《蛙蛙推荐：蛙蛙教你文本聚类》这篇文章，受益匪浅，于是今天就动手尝试照着他的C#代码，用C++和STL标准
众所周知，个性化推荐系统能够根据用户的兴趣、偏好等信息向用户推荐相关内容，使得用户更感兴趣，从而提升用户体验，提高用户粘度，之前我们曾经使用协同过滤算法构建过个性化推荐系统，但基于显式反馈的算法就会有一定的局限性，本次我们使用无监督的Lda文本聚类方式来构建文本的个性化推荐系统。推荐算法:协同过滤/Lda聚类我们知道，协同过滤算法是一种基于用户的历史行为来推荐物品的算法。协同过滤算法利用用户之间的
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2024-05-24 11:29:17
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#-*- coding:utf-8 -*-
import logging
import logging.config
import ConfigParser
import numpy as np
import random
import codecs
import os
from collections import OrderedDict
#获取当前路径
path = os.getcwd()
#
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2024-07-06 08:50:12
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# LDA聚类的JAVA实现代码
**引言**
在自然语言处理（NLP）领域，主题建模是一种非常重要的技术。它帮助我们从大量文本数据中识别主题，并进行聚类分析。LDA（Latent Dirichlet Allocation，潜皮尔分配）是一种常用的主题建模方法，它可以从文档集合中自动发现主题。本篇文章将探讨LDA聚类的基本原理，并提供一段简单的Java实现代码示例，帮助读者更好地理解这一技术。
目录前言 正文 01-聚类分析简介 02-绘制基于层次聚类的树状图 03-基于特征集聚方法合并相似特征 04-均值移位聚类算法实例分析 05-k-均值聚类算法假设的证明 总结 &n
Mahout LDA 聚类一、LDA简介 （一）主题模型在主题模型中，主题表示一个概念、一个方面，表现为一系列相关的单词，是这些单词的条件概率。形象来说，主题就是一个桶，里面装了出现概率较高的单词，这些单词与这个主题有很强的相关性。 怎样才能生成主题？对文章的主题应该怎么分析？这是主题模型要解决的问题。 首先，可以用生成模型来看文档和主题这两件事。所谓生成模型，就是
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2024-06-12 22:27:13
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分布式计算题目解析填空题1、名字按结构可分为（）和（）（绝对名字）和（相对名字）绝对名字：这是完全确定的路径名字,也就是从根目录开始的完整路径。例如在文件系统中，“/usr/local/bin” 就是一个绝对名字，它明确指向系统上的一个特定位置。无论你当前在哪个位置，使用同一个绝对名字都可以找到相同的位置或者资源。相对名字：这是相对于某个参考点（通常是当前路径）的路径名字。例如，当你在"/usr/
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2024-08-18 10:03:37
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spark1.4版本的LDA原文比较简单，下面主要是以翻译官网为主。理论部分 LDA是一个主题模型，它能够推理出一个文本文档集合的主题。LDA可以认为是一个聚类算法，原因如下：主题对应聚类中心，文档对应数据集中的样本（数据行） 主题和文档都在一个特征空间中，其特征向量是词频向量 跟使用传统的距离来评估聚类不一样的是，LDA使用评估方式是一个函数，该函数基于文档如何生成的统计模型。 LDA以
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2024-10-26 19:37:31
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这是我的这一篇文章 ，主要是本人做笔记用的，希望日后能有所帮助这个阶段主要学习聚类方向的知识，以下是近期的总结 ，也是聚类算法的总结，具体算法并未详细介绍，只是一个大纲，若有错误，请多指教众所周知，机器学习包括监督学习和非监督学习，而聚类是无监督学习的主要内容，那聚类究竟是什么呢？聚类的目标是在一个对象（模式，数据点）的集合中发现其自然的分组，但如何形式化的描述聚类问题确实相当困难的，一个比较常用
文章目录一、基于文本特征的方法1.K-Means算法2.均值漂移算法3.层次聚类4.谱聚类算法5.DBSCAN密度聚类算法sklearn代码二、潜在语义分析三、深度学习聚类 聚类的应用场景没有分类广泛，而由于无监督其算法效果也不足已运用到生产环境中去，不过其仍然是机器学习中的一个重要组成部分。文本聚类常见的应用场景就是文档标签生成，热点新闻发现等等，另外，在处理文本特征时，也可以使用聚类形成特
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2024-07-31 06:35:35
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# _*_ coding: utf-8 _*_
"""
python_lda.py by xianhu
"""
import os
import numpy
import logging
from collections import defaultdict
# 全局变量
MAX_ITER_NUM = 10000 # 最大迭代次数
VAR_NUM = 20 # 自动计算迭代次数时,计算方差的区间大
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2024-08-30 12:46:55
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前言LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用，因此我们有必要了解一下它的算法原理。除非特别声明，本文中的LDA均指的是线性判别分析（Linear Discriminant Analysis），它与自然语言处理领域中的LDA隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation）是有本质上的区别的，后者是一种处理文档的主题模型。一、LDA的
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2024-05-04 21:04:52
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目录对初始Adata的预处理主成分分析计算neighborhood graph对neighborhood graph进行embedding对neighborhood graph进行聚类找到marker基因（簇间比较） 2017年5月，最开始是为了证明Scanpy可以复制Seurat的大部分聚类功能。数据3k PBMC来自健康的志愿者，可从10x Genomics免费获得。在unix系统上，可以取
大家好，聚类分析是一类将数据所对应的研究对象进行分类的统计方法。这一类方法的共同特点是，事先不知道类别的个数与结构；进行分析的数据是表明对象之间的相似性或相异性的数据，将这些数据看成对对象“距离”远近的一种度量，将距离近的对象归入一类，不同类对象之间的距离较远。聚类分析根据对象的不同分为Q型聚类分析和R型聚类分析，其中，Q型聚类是指对样本的聚类，R型聚类是指对变量的聚类，今天我们主要介绍Q型聚类。
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2023-08-15 09:25:23
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项目原理概述
利用sqoop将数据从MySQL导入到HDFS中,利用mahout的LDA的cvb实现对输入数据进行聚类,并将结果更新到数据库中。数据流向图如下mahout算法分析输入数据格式 为<IntegerWritable, VectorWritable>的matrix矩阵,key为待聚类文本的数字编号，value为待聚类文本的单词向量V
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2024-03-17 14:53:45
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