最近在学习论文的时候发现了在science上发表的关于新型的基于密度的聚类算法 Kmean算法有很多不足的地方,比如k值的确定,初始结点选择,而且还不能检测费球面类别的数据分布,对于第二个问题,提出了Kmean++,而其他不足还没有解决,dbscan虽然可以对任意形状分布的进行聚类,但是必须指定一个密度阈值,从而去除低于此密度阈值的噪音点,这篇文章解决了这些不足. 本文提出的聚类算法的核心思想在于,对聚类中心的刻画上,而且认为聚类中心同时具有以下两种特点: 本身的密度大,即它被密度均不超过它的邻…

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…

Clustering by fast search and find of density peak. Alex Rodriguez, Alessandro Laio 是发表在Science上的一篇很好的阐述一种新聚类算法的paper,其自带代码 http://www.sciencemag.org/content/suppl/2014/06/25/344.6191.1492.DC1/1242072DataS1.zip 展示了该代码的实现过程和使用结果. 不过,该测试代码要求输入为一个格式特殊的三…

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.......…

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…

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…

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…

本博客已经迁往http://www.kemaswill.com/, 博客园这边也会继续更新, 欢迎关注~ 作者(Alex Rodriguez, Alessandro Laio)提出了一种很简洁优美的聚类算法, 可以识别各种形状的类簇, 并且其超参数很容易确定. 算法思想 该算法的假设是, 类簇的中心由一些局部密度比较低的点围绕, 并且这些点距离其他高局部密度的点的距离都比较大. 首先定义两个值: 局部密度$\rho_i$以及到高局部密度点的距离$\delta_i$: $\rho_i=\sum_j…

作者(Alex Rodriguez, Alessandro Laio)提出了一种很简洁优美的聚类算法, 可以识别各种形状的类簇, 并且其超参数很容易确定. 算法思想 该算法的假设是类簇的中心由一些局部密度比较低的点围绕, 并且这些点距离其他有高局部密度的点的距离都比较大. 首先定义两个值: 局部密度以及到高局部密度点的距离: 其中 是一个截断距离, 是一个超参数. 所以相当于距离点i的距离小于的点的个数. 由于该算法只对的相对值敏感, 所以对dc的选择比较鲁棒, 一种推荐做法是选择使得平均每个点…