FCM算法是一种基于划分的聚类算法,它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大,而不同簇之间的相似度最小.模糊C均值算法是普通C均值算法的改进,普通C均值算法对于数据的划分是硬性的,而FCM则是一种柔性的模糊划分.在介绍FCM具体算法之前我们先介绍一些模糊集合的基本知识. 1 模糊集基本知识 首先说明隶属度函数的概念.隶属度函数是表示一个对象x隶属于集合A的程度的函数,通常记做μA(x),其自变量范围是所有可能属于集合A的对象(即集合A所在空间中的所有点),取值范围是[0,1],即0<=…

伴随着模糊集理论的形成.发展和深化,RusPini率先提出模糊划分的概念.以此为起点和基础,模糊聚类理论和方法迅速蓬勃发展起来.针对不同的应用,人们提出了很多模糊聚类算法,比较典型的有基于相似性关系和模糊关系的方法.基于模糊等价关系的传递闭包方法.基于模糊图论的最大支撑树方法,以及基于数据集的凸分解.动态规划和难以辨别关系等方法.然而,上述方法均不能适用于大数据量的情况,难以满足实时性要求较高的场合,因此实际应用并不广泛. 模糊聚类分析按照聚类过程的不同大致可以分为三大类: (1)基于模糊关系的…

  一.概述 在本篇文章中将对四种聚类算法(K-means,K-means++,ISODATA和Kernel K-means)进行详细介绍,并利用数据集来真实地反映这四种算法之间的区别. 首先需要明确的是上述四种算法都属于"硬聚类”算法,即数据集中每一个样本都是被100%确定得分到某一个类别中.与之相对的"软聚类”可以理解为每个样本是以一定的概率被分到某一个类别中. 先简要阐述下上述四种算法之间的关系,已经了解过经典K-means算法的读者应该会有所体会.没有了解过K-means的读者…

聚类介绍 本章包含 1 实战操作了解聚类 2.了解相似性概念 3 使用mahout执行一个简单的聚类实例 4.用于聚类的各种不同的距离測算方法 作为人类,我们倾向于与志同道合的人合作-"鸟的羽毛聚集在一起. 我们可以发现反复的模式通过联系在我们的记忆中的我们看到的.听到的.问道的.尝到的东 西. 比如,相比較盐 ,糖可以是我们很多其它地想起蜜.所以我们把糖和蜜的味道结合起来叫他们甜蜜. 甚至我们不知道甜蜜的味道,可是知道他跟世界上全部的含糖的东西是相似的.是同 一类的.我们还知道它与盐是不同类的…

Question:什么是聚类算法 1.聚类算法是一种非监督学习算法 2.聚类是在没有给定划分类别的情况下,根据数据相似度进行样本分组的一种方法 3.理论上,相同的组的数据之间有相同的属性或者是特征,不同组数据之间的属性或者特征1相差就会比较大 聚类算法分类: 1.划分方法(k-means) 划分方法通过优化一个划分标准的方式将数据集D组织成k个簇 2.层次方法(sahn) 层次方法在不同粒度水平上为数据集D创造层次聚类,其中每层特定的聚类结果由相应粒度水平的阈值决定 3.基于密度的方法(Mean…

聚类分析是一种重要的人类行为,早在孩提时代,一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗.动物植物.目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用,如用于模式识别.数据分析.图像处理.市场研究.客户分割.Web文档分类等. 聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇,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.一个好的聚类方法将产生如下的聚类 :1).最大化…

其实一直以来也没有准备在园子里发这样的文章,相对来说,算法改进放在园子里还是会稍稍显得格格不入.但是最近邮箱收到的几封邮件让我觉得有必要通过我的博客把过去做过的东西分享出去更给更多需要的人.从论文刊登后,陆陆续续收到本科生.研究生还有博士生的来信和短信微信等,表示了对论文的兴趣以及寻求算法的效果和实现细节,所以,我也就通过邮件或者短信微信来回信,但是有时候也会忘记回复. 另外一个原因也是时间久了,我对于论文以及改进的算法的记忆也越来越模糊,或者那天无意间把代码遗失在哪个角落,真的很难想象我还会全…

K-Means 概念定义: K-Means 是一种基于距离的排他的聚类划分方法. 上面的 K-Means 描述中包含了几个概念: 聚类(Clustering):K-Means 是一种聚类分析(Cluster Analysis)方法.聚类就是将数据对象分组成为多个类或者簇 (Cluster),使得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. 划分(Partitioning):聚类可以基于划分,也可以基于分层.划分即将对象划分成不同的簇,而分层是将对象分等级. 排他(Exclu…

前言 在前面的文章中,涉及到的机器学习算法均为监督学习算法. 所谓监督学习,就是有训练过程的学习.再确切点,就是有 "分类标签集" 的学习. 现在开始,将进入到非监督学习领域.从经典的聚类问题展开讨论.所谓聚类,就是事先并不知道具体分类方案的分类 (允许知道分类个数). 本文将介绍一个最为经典的聚类算法 - K-Means 聚类算法以及它的两种实现. 现实中的聚类分析问题 - 总统大选 假设 M 国又开始全民选举总统了,目前 Mr.OBM 的投票率为48%(投票数占所有选民人数的百分比…

今年 6 月份,Alex Rodriguez 和 Alessandro Laio 在 Science 上发表了一篇名为<Clustering by fast search and find of density peaks>的文章,为聚类算法的设计提供了一种新的思路.虽然文章出来后遭到了众多读者的质疑,但整体而言,新聚类算法的基本思想很新颖,且简单明快,值得学习.这个新聚类算法的核心思想在于对聚类中心的刻画上,本文将对该算法的原理进行详细介绍,并对其中的若干细节展开讨论. 最后,附上作者在补充…

http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2200800.html http://blog.csdn.net/qll125596718/article/details/6895291 BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies)天生就是为处理超大规模(至少要让你的内存容不下)的数据集而设计的,它可以在任何给定的内存下运行.关于BIRCH的更多特点先不介绍,我…

机器学习六--K-means聚类算法 想想常见的分类算法有决策树.Logistic回归.SVM.贝叶斯等.分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应.但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求,则代价非常大,想想如果给你50个G这么大的文本,里面已经分好词,这时需要将其按照给定的几十个关键字进行划分归类,监督学习的方法确实有点困难,而且也不划算,前期工作做得太多了. 这时候可以考…

版权声明:<—— 本文为作者呕心沥血打造,若要转载,请注明出处@http://blog.csdn.net/gamer_gyt <—— 目录(?)[+] ====================================================================== 本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行,并进行部分翻译,如有错误,请大家指正 转载请注明出处 ======================================…

突然想记录几个聚类算法,由于实力有限就先介绍一下层次聚类算法(Hierarchical cluster algorithm),这个聚类算法思想简单,但实现起来感觉复杂度挺大:以前看过<集体智慧编程>里介绍过,里面是用python实现的,由于python里面的列表和字典用起来方便,故实现该算法还行:这里我用c++重新写了一下,感觉代码蛮臃肿,可能是自己的c++没有学习好吧!!!对于容器的使用还不够熟练,这里贴出来的目的是希望哪位大牛看到了指导一二,这里感激不尽.废话不多说了,进入正题吧! ***…

目录: 1.问题描述 2.问题转化 3.划分准则 4.总结 1.问题描述 谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图(sub-Graph),使子图内部尽量相似,而子图间距离尽量距离较远,以达到常见的聚类的目的. 对于图的相关定义如下: 对于无向图G = (V,E),V表示顶点集合,即样本集合,即一个顶点为一个样本:E表示边集合. 设样本数为n,即顶点数为n. 权重矩阵:W,为n*n的矩阵,其值wi,j为各边的权值…

聚类分析就仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息,将数据对象分组(簇).其目标是,组内的对象相互之间是相似的,而不同组中的对象是不同的.组内相似性越大,组间差别越大,聚类就越好. 先介绍下聚类的不同类型,通常有以下几种: (1)层次的与划分的:如果允许簇具有子簇,则我们得到一个层次聚类.层次聚类是嵌套簇的集族,组织成一棵树.划分聚类简单地将数据对象划分成不重叠的子集(簇),使得每个数据对象恰在一个子集中. (2)互斥的.重叠的与模糊的:互斥的指每个对象都指派到单个簇.重叠的或是模糊聚类用来反…

4.1.摘要 在前面的文章中,介绍了三种常见的分类算法.分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应.但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求,则代价非常大,这时候可以考虑使用聚类算法.聚类属于无监督学习,相比于分类,聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例.本文首先介绍聚类的基础——距离与相异度,然后介绍一种常见的聚类算法——k均值和k中心点聚类,最后会举一个实例:应用聚类方法试…

上一篇博文中介绍了聚类算法中的kmeans算法.无可非议kmeans由于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并非十全十美的.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,但是最大 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心的每点到其他所有点的聚类的最小值 来优化新的聚类中心.正是这一差别使得kmediod弥补了km…

在数据挖掘中聚类和分类的原理被广泛的应用. 聚类即无监督的学习. 分类即有监督的学习. 通俗一点的讲就是:聚类之前是未知样本的分类.而是根据样本本身的相似性进行划分为相似的类簇.而分类 是已知样本分类,则需要将样本特征和分类特征进行匹配,进而将每个样本归入给出的特定的类. 由于本文是对聚类算法中的k-means算法的实现,所以接下来主要进行一些聚类算法的介绍. 聚类算法包括多种,可按如下分配: 1.划分法:基于此种思想的聚类算法包括 k-means,PAM,CLARA,CLARANS,STIRR…

K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小. 使用方法:Idx=Kmeans(X,K)[Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…) 各输入输出参数介绍: X N*P的数据矩阵K 表示将X划分为几类,为整数Idx N*1的向量,存储的是每个点的聚类标号…

第一部分: 学习Mahout必需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),找到例如以下位置.我将该文件解压到win7的G盘mahout目录下,路径例如以下所看到的: G:\mahout\mahout-distribution-0.6\docs 学会查源码的凝视文档: 方案一:用maven创建一个mahout的开发环境(我用的是win7,eclipse作为集成开发环境,之后在Maven Dependencies中…

眼下,SPARK在大数据处理领域十分流行.尤其是对于大规模数据集上的机器学习算法.SPARK更具有优势.一下初步介绍SPARK在linux中的部署与使用,以及当中聚类算法的实现. 在官网http://spark.apache.org/上直接下载编译好的tar安装包能够加快部署速度. spark的执行依赖于scala2.10.4,注意此版本号一定要正确,否则spark不能正确执行. 1.scala的安装非常easy.在官网http://www.scala-lang.org上下载安装包,解压到随意路…

聚类算法是一类非监督学习算法,在有监督学习中,学习的目标是要在两类样本中找出他们的分界,训练数据是给定标签的,要么属于正类要么属于负类.而非监督学习,它的目的是在一个没有标签的数据集中找出这个数据集的结构把它自动聚成两类或者多类. 本讲主要介绍了最常用了一种聚类算法--K-means聚类算法.如果将数据集分成两类,即k=2,K-means算法过程如下: 1.首先任意选取两个不同的样本作为两类样本的中心 2.K-means算法有两部,第一步cluster assignment step,遍历所有样…

原文请戳:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8170687 聚类算法是ML中一个重要分支,一般采用unsupervised learning进行学习,本文根据常见聚类算法分类讲解K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering,Ncut五个算法在聚类中的应用. Clustering Algorithms分类 1. Partitioning approach: 建立数据的不同分割,然后用相同标准…

Affinity Propagation (AP) 聚类是2007年在Science杂志上提出的一种新的聚类算法.它根据N个数据点之间的相似度进行聚类,这些相似度可以是对称的,即两个数据点互相之间的相似度一样(如欧氏距离);也可以是不对称的,即两个数据点互相之间的相似度不等.这些相似度组成N×N的相似度矩阵S(其中N为有N个数据点). AP算法不需要事先指定聚类数目,相反它将所有的数据点都作为潜在的聚类中心,称之为exemplar.以S矩阵的对角线上的数值s (k, k)作为k点能否成为聚类中心…

序 由于项目需要,需要对数据进行处理,故而又要滚回来看看paper,做点小功课,这篇文章只是简单的总结一下基础的Kmeans算法思想以及实现: 正文: 1.基础Kmeans算法. Kmeans算法的属于基础的聚类算法,它的核心思想是: 从初始的数据点集合,不断纳入新的点,然后再从新计算集合的“中心”,再以改点为初始点重新纳入新的点到集合,在计算”中心”,依次往复,直到这些集合不再都不能再纳入新的数据为止. 图解: 假如我们在坐标轴中存在如下A,B,C,D,E一共五个点,然后我们初始化(或者更贴切…

考虑到学习知识的顺序及效率问题,所以后续的几种聚类方法不再详细讲解原理,也不再写python实现的源代码,只介绍下算法的基本思路,使大家对每种算法有个直观的印象,从而可以更好的理解函数中参数的意义及作用,而重点是放在如何使用及使用的场景. (题外话: 今天看到一篇博文:刚接触机器学习这一个月我都做了什么?  里面对机器学习阶段的划分很不错,就目前而言我们只要做到前两阶段即可) 因为前两篇博客已经介绍了两种算法,所以这里的算法编号从3开始. 3.Mean-shift 1)概述 Mean-shift…

1965年美国加州大学柏克莱分校的扎德教授第一次提出了'集合'的概念.经过十多年的发展,模糊集合理论渐渐被应用到各个实际应用方面.为克服非此即彼的分类缺点,出现了以模糊集合论为数学基础的聚类分析.用模糊数学的方法进行聚类分析,就是模糊聚类分析.FCM(Fuzzy C-Means)算法是一种以隶属度来确定每个数据点属于某个聚类程度的算法.该聚类算法是传统硬聚类算法的一种改进. 算法流程: 标准化数据矩阵: 建立模糊相似矩阵,初始化隶属矩阵: 算法开始迭代,直到目标函数收敛到极小值: 根据迭代结果,…

第 10 章 K-Means(K-均值)聚类算法 K-Means 算法 聚类是一种无监督的学习, 它将相似的对象归到一个簇中, 将不相似对象归到不同簇中.相似这一概念取决于所选择的相似度计算方法.K-Means 是发现给定数据集的 K 个簇的聚类算法, 之所以称之为 K-均值 是因为它可以发现 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.簇个数 K 是用户指定的, 每一个簇通过其质心(centroid), 即簇中所有点的中心来描述.聚类与分类算法的最大区别在于, 分类的目标类别…

第 10 章 K-Means(K-均值)聚类算法 K-Means 算法 聚类是一种无监督的学习, 它将相似的对象归到一个簇中, 将不相似对象归到不同簇中.相似这一概念取决于所选择的相似度计算方法.K-Means 是发现给定数据集的 K 个簇的聚类算法, 之所以称之为 K-均值 是因为它可以发现 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.簇个数 K 是用户指定的, 每一个簇通过其质心(centroid), 即簇中所有点的中心来描述.聚类与分类算法的最大区别在于, 分类的目标类别…