2016-07 java简单实现聚类算法 但是有一个小问题,,,,我其实每次迭代之后(就是达不到我的收敛标准之前,聚类中心的误差达不到指定小的时候),虽然重新算了聚类中心,但是其实我的那些点并没有变,可是这个程序不知道咋回事每次都把我原先随机指定的聚类中心给变成了我算的聚类中心,怎么用,按照指示来就行了,不用读文件(源码全都是可以运行的,反正在我这个几几上是木有错误,才往上贴的,有的不足之处还望批评指正)输出的结果有一堆小数的那是新聚类中心和老的的误差值,在没有达到指定小的时候,是不会停的. /

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

学习聚类算法时,参考算法说明随手写的java实现,代码很简单,不多做说明啦,有需要的童鞋可以看看,自己也做个备录. http://files.cnblogs.com/files/yuananyun/%E8%81%9A%E7%B1%BB_DBCAN_Kmeans_Java.rar

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

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

1.K-means算法简述以及代码原型 数据挖掘中一个重要算法是K-means.我这里就不做具体介绍.假设感兴趣的话能够移步陈皓的博客: http://www.csdn.net/article/2012-07-03/2807073-k-means 讲得非常好 总的来讲,k-means聚类须要下面几个步骤: ①.初始化数据 ②.计算初始的中心点,能够随机选择 ③.计算每一个点到每一个聚类中心的距离.而且划分到距离最短的聚类中心簇中 ④.计算每一个聚类簇的平均值,这个均值作为新的聚类中心,反复步骤3

一.算法简介 Affinity Propagation聚类算法简称AP,是一个在07年发表在Science上的聚类算法.它实际属于message-passing algorithms的一种.算法的基本思想将数据看成网络中的节点,通过在数据点之间传递消息,分别是吸引度(responsibility)和归属度(availability),不断修改聚类中心的数量与位置,直到整个数据集相似度达到最大,同时产生高聚类中心,并将其余各点分配到相应的聚类中. 二.算法描述 1.相关概念 Exemplar:指的

<strong><span style="font-size:18px;">/*** * @author YangXin * @info 改用MyAnalyzer的KMeans聚类算法 */ package unitTen; import java.io.File; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apa

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

1. 场景描述 一直做java,因项目原因,需要封装一些经典的算法到平台上去,就一边学习python,一边网上寻找经典算法代码,今天介绍下经典的K-means聚类算法,算法原理就不介绍了,只从代码层面进行介绍,包含:rest接口.连接mpp数据库.回传json数据.下载图片及数据. 2. 解决方案 2.1 项目套路 (1)python经典算法是单独的服务器部署,提供rest接口出来,供java平台调用,交互的方式是http+json: (2)数据从mpp数据库-Greenplum中获取: (3)

不管是实验室研究机器学习算法或是公司研发,都有需要自己改进算法的时候,下面就说说怎么在weka里增加改进的机器学习算法. 一 添加分类算法的流程 1 编写的分类器必须继承 Classifier或是Classifier的子类:下面用比较简单的zeroR举例说明: 2 复写接口 buildClassifier,其是主要的方法之一,功能是构造分类器,训练模型: 3 复写接口 classifyInstance,功能是预测一个标签的概率:或实现distributeForInstance,功能是对得到所有的

  一.概念 1.1.定义 按照某一个特定的标准(比如距离),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,同时不再同一个簇内的数据对象的差异性也尽可能的大. 聚类属于典型的无监督学习(Unsupervised Learning) 方法.与监督学习(如分类器)相比,无监督学习的训练集没有人为标注的结果.在非监督式学习中,数据并不被特别标识,学习模型是为了推断出数据的一些内在结构. 1.2.主要方法 层次聚类(Hierarchical Clustering):合并法.分

DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法,和K-Means,BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比,DBSCAN既可以适用于凸样本集,也可以适用于非凸样本集.下面我们就对DBSCAN算法的原理做一个总结. 1. 密度聚类原理 DBSCAN是一种基于密度的聚类算法,这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定.同一类别的样本,他们

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

转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/twostep_cluster_algorithm.html 两步聚类算法是在SPSS Modeler中使用的一种聚类算法,是BIRCH层次聚类算法的改进版本.可以应用于混合属性数据集的聚类,同时加入了自动确定最佳簇数量的机制,使得方法更加实用.本文在学习文献[1]和“IBM SPSS Modeler 15 Algorithms Guide”的基础上,融入了自己的理解,更详尽地叙述两步聚类算法的流程和细节.

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

在K-Means聚类算法原理中,我们讲到了K-Means和Mini Batch K-Means的聚类原理.这里我们再来看看另外一种常见的聚类算法BIRCH.BIRCH算法比较适合于数据量大,类别数K也比较多的情况.它运行速度很快,只需要单遍扫描数据集就能进行聚类,当然需要用到一些技巧,下面我们就对BIRCH算法做一个总结. 1. BIRCH概述 BIRCH的全称是利用层次方法的平衡迭代规约和聚类(Balanced Iterative Reducing and Clustering Using H

K-Means算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛.K-Means算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法讲起,在其基础上讲述K-Means的优化变体方法.包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化Mini Batch K-Means算法. 1. K-Means原理初探 K-Means算法的思想很简单,对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本集划分为K个簇.让簇内的点尽量紧密的连在一

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<=

聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一簇中.它有点像全自动分类.聚类方法几乎可以应用到所有对象,簇内的对象越相似,聚类的效果越好. K-均值(K-means)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. 簇识别(cluster identification)给出簇类结果的含义.假定有一些数据,现在将相似数据归到一起,簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么. K-均值聚类算法 优点:容易实现 缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据