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…

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…

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…

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ρi以及到高局部密度点的距离δi: ρ i =∑ j χ(d ij −d c ) 其中 dc是一个截断距离, 是一个超参数. 所以ρi相当于距离点i的距离小于dc的点的个数. 由于该算法只对ρi的相对…

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…

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…

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…

模型聚类 mclust::Mclust RWeka::Cobweb mclust::Mclust EM算法也称为期望最大化算法,在是使用该算法聚类时,将数据集看作一个有隐形变量的概率模型,并实现模型最优化,即获取与数据本身性质最契合的聚类方式为目的,通过‘反复估计’模型参数找出最优解,同时给出相应的最有类别级数k 所需程序安装包 install.packages("mclust") 函数示例代码 > library(mclust) > EM<-Mclust(iris[…

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…