这次介绍的是Alex和Alessandro于2014年发表在的Science上的一篇关于聚类的文章[13],该文章的基本思想很简单,但是其聚类效果却兼具了谱聚类(Spectral Clustering)[11,14,15]和K-Means的特点,着实激起了我的极大的兴趣,该聚类算法主要是基于两个基本点: 聚类中心的密度高于其临近的样本点的密度 聚类中心与比其密度还高的聚类中心的距离相对较大 基于这个思想,聚类过程中的聚类中心数目可以很直观的选取,离群点也能被自动检测出来并排除在聚类分析外.无论每…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 这是一个比较新的聚类方法(文章中没看见作者对其取名,在这里我姑且称该方法为local density clustering,LDC),在聚类这个古老的主题上似乎最近一些年的突破不大,这篇文章算是很好的了,方法让人很有启发(醍醐灌顶),并且是发表在Science上,受到的关注自然非常大. 本文的核心亮点:1是用比较新颖的方法来确定聚类中心,2是采用距离的local density来进行聚类的划分.在这两点中…

"Clustering by fast search and find of density peaks"是今年6月份在<Science>期刊上发表的的一篇论文,论文中提出了一种非常巧妙的聚类算法.经过几天的努力,终于用python实现了文中的算法,下面与大家分享一下自己对算法的理解及实现过程中遇到的问题和解决办法. 首先,该算法是基于这样的假设:类簇中心被具有较低局部密度的邻居点包围,且与具有更高密度的任何点有相对较大的距离.对于每一个数据点,要计算两个量:点的局部密度和…

参考:http://www.52ml.net/16296.html 这个算法的优点就在于,它首先一步就能找到聚类中心,然后划分类别.而其他算法需要反复迭代才能找到中心聚类. 就是不知道代码该怎么写.......…

1. 聚类简介 0x1:聚类是什么? 聚类是一种运用广泛的探索性数据分析技术,人们对数据产生的第一直觉往往是通过对数据进行有意义的分组.很自然,首先要弄清楚聚类是什么? 直观上讲,聚类是将对象进行分组的一项任务,使相似的对象归为一类,不相似的对象归为不同类 但是,要达到这个目的存在几个很困难的问题 . 上述提及的两个目标在很多情况下是互相冲突的.从数学上讲,虽然聚类共享具有等价关系甚至传递关系,但是相似性(或距离)不具有传递关系.具体而言,假定有一对象序列,X1,....,Xm,所有相邻元素(X…

1. Clustering Analysis Clustering is the process of grouping a set of (unlabeled) data objects into multiple groups or clusters such that objects within a cluster have high similarity, but are very dissimilar to objects in other clusters. Dissimilari…

一个ppt很好讲解了density peak算法的要义:https://pan.baidu.com/s/1oCR-gF1o1kfV-L7HnIa8og 算法来源自论文:Clustering by fast search and find of density peaks https://pan.baidu.com/s/1SqUg0PLl8IB-jLyZZqiXYw,其简洁有效连Science都发表此文.   基本思想是找能作为簇中心点的强特征:密度高,相邻点密度更低,离其他密度高的点距离远 优势…

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…

项目使用软件:Myeclipse10.0,JDK1.7,Hadoop2.6,MySQL5.6.EasyUI1.3.6.jQuery2.0,Spring4.1.3. Hibernate4.3.1,struts2.3.1.Tomcat7 .Maven3.2.1. 项目下载地址:https://github.com/fansy1990/friend_find ,项目部署參考:http://blog.csdn.net/fansy1990/article/details/46481409 . Hadoop…

密度峰值聚类算法(DPC) 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 简介 基于密度峰值的聚类算法全称为基于快速搜索和发现密度峰值的聚类算法(clustering by fast search and find of density peaks, DPC).它是2014年在Science上提出的聚类算法,该算法能够自动地发现簇中心,实现任意形状数据的高效聚类. 该算法基于两个基本假设:1)簇中心(密度峰值点)的局部密度大于围绕它的邻居的局部密…