作者:桂. 时间:2017-04-13  21:19:41 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6706400.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ 前言 本文为谱聚类的第二篇,主要梳理NCut算法,关于谱聚类的更多细节信息,可以参考之前的博文: 1)拉普拉斯矩阵(Laplace Matrix)与瑞利熵(Rayleigh quotient) 2)谱聚类之RatioCut算法 内容主要参考刘建平Pinard博客,更多细节可以参考该作者博文,本文

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

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,然后用相同标准评价聚类结果.(比如最小化平方误差和) 典型算法:K-Means, K-Medoids 2. Model-based: 对

本稿为初稿,后续可能还会修改:如果转载,请务必保留源地址,非常感谢! 博客园:http://www.cnblogs.com/data-miner/ 简书:建设中... 知乎:建设中... 当我们在谈论kmeans(1) 引言 当希望快速了解或回顾某些算法的发展时,一般而言,大家都会选择阅读综述性文章,然后有选择性的阅读部分论文.而这种高效率的做法的负面,就是比较无趣的体验,毕竟一直都行走在别人规划好的思路中,总感觉少了点趣味性. 此系列文章一方面旨在回顾一些算法的历史演变轨迹:同时,看看能否挖掘

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,我们对K-Means的原理做了总结,本文我们就来讨论用scikit-learn来学习K-Means聚类.重点讲述如何选择合适的k值. 1. K-Means类概述 在scikit-learn中,包括两个K-Means的算法,一个是传统的K-Means算法,对应的类是KMeans.另一个是基于采样的Mini Batch K-Means算法,对应的类是MiniBatchKMeans.一般来说,使用K-Means的算法调参是比较简单的. 用KMeans类的话,一般要注意的

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

用c语言写了kmeans算法的串行程序,再用mpi来写并行版的,貌似参照着串行版来写并行版,效果不是很赏心悦目~ 并行化思路: 使用主从模式.由一个节点充当主节点负责数据的划分与分配,其他节点完成本地数据的计算,并将结果返回给主节点.大致过程如下: 1.进程0为主节点,先从文件中读取数据集,然后将数据集划分并传给其他进程: 2.进程0选择每个聚类的中心点,并发送给其他进程: 3.其他进程计算数据块中每个点到中心点的距离,然后标出每个点所属的聚类,并计算每个聚类所有点到其中心点的距离之和,最后将这

    本稿为初稿,后续可能还会修改:如果转载,请务必保留源地址,非常感谢! 博客园:http://www.cnblogs.com/data-miner/ 其他:建设中- 当我们在谈论kmeans(2) 引言 上一篇文章,对从1969年以来,与kmeans相关文章的数据进行了简单描述,并对其中某些数据趋势尝试分析.这属于对数据的整体情况的一个简要分析. 本篇文章,则希望能通过简单介绍kmeans一路以来一些重要或者有意义的文章,进而能大概梳理出该算法的发展进程. 算法含有的问题 算法历程 196

https://www.pythonprogramming.net/flat-clustering-machine-learning-python-scikit-learn/ Unsupervised Machine Learning: Flat Clustering K-Means clusternig example with Python and Scikit-learn This series is concerning "unsupervised machine learning.&q

NCut是一个比较老的开源代码了.所以在新的matlab的环境下老出各种bug. 经过自己的各种折腾,总结为一下几点: 1.保证matlab的mex是有C编译器可以用的,具体可以用 mex -setup来检查. 2.下载Ncut最新版的代码http://www.cis.upenn.edu/~jshi/software/Ncut_9.zip 3.到解压目录中,在matlab下运行:compileDir_simple 这个时候会出现一些错误,不管他. 把生成的一些mexw64的文件拷到你要用Ncut

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 k-means算法是一种得到最广泛使用的聚类算法. 它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点. 2.算法推导 2.1 k-means 计算过程: 深入:如何验证收敛: 我们定义畸变函数(distortion function)如下: J函数表示每个样本点到其质心的距离平方和.K-means是要将J调整到最小.假设当前J没有达到最小值,那么首先可以固定每

数据挖掘方法的提出,让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识.数据挖掘 (DataMiriing),指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的.事先未知的潜在有用信息,数据挖掘是目前国际上,数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一.因此分享一下很久以前做的一个小研究成果.也算是一个简单的数据挖掘处理的例子. 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤: (l)分析问题:源数据数据库必须经过评估确认其是否符合数据挖掘标准.以决定预期结果,

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 引言 k-means与kNN虽然都是以k打头,但却是两类算法--kNN为监督学习中的分类算法,而k-means则是非监督学习中的聚类算法:二者相同之处:均利用近邻信息来标注类别. 聚类是数据挖掘中一种非常重要的学习流派,指将未标注的样本数据中相似的分为同一类,正所谓"物以类聚,人以群分"嘛.k-means是聚类算法中最

K-means算法是最简单的一种聚类算法.算法的目的是使各个样本与所在类均值的误差平方和达到最小(这也是评价K-means算法最后聚类效果的评价标准) K-means聚类算法的一般步骤: 1. 初始化.输入基因表达矩阵作为对象集X,输入指定聚类类数N,并在X中随机选取N个对象作为初始聚类中心.设定迭代中止条件,比如最大循环次数或者聚类中心收敛误差容限. 2. 进行迭代.根据相似度准则将数据对象分配到最接近的聚类中心,从而形成一类.初始化隶属度矩阵. 3. 更新聚类中心.然后以每一类的平均向量作为

K-Means聚类算法是最为经典的,同时也是使用最为广泛的一种基于划分的聚类算法,它属于基于距离的无监督聚类算法.KMeans算法简单实用,在机器学习算法中占有重要的地位.对于KMeans算法而言,如何确定K值,确实让人头疼的事情. 最近这几天一直忙于构建公司的推荐引擎.对用户群体的分类,要使用KMeans聚类算法,就研究了一下. 探索K的选择 对数据进行分析之前,采用一些探索性分析手段还是很有必要的. 对于高维空间,我们可以采用降维的方式,把多维向量转化为二维向量.好在,R语言包里提供了具体的

最近在苦于思考kmeans算法的MPI并行化,花了两天的时间把该算法看懂和实现了串行版. 聚类问题就是给定一个元素集合V,其中每个元素具有d个可观察属性,使用某种算法将V划分成k个子集,要求每个子集内部的元素之间相异度尽可能低,而不同子集的元素相异度尽可能高. 下面是google到该算法的一个流程图,表意清楚: 1.随机选取数据集中的k个数据点作为初始的聚类中心: 2.分别计算每个数据点到每个中心的距离,选取距离最短的中心点作为其聚类中心: 3.利用目前得到的聚类重新计算中心点: 4.重复步骤2

这几天学习了无监督学习聚类算法Kmeans,这是聚类中非常简单的一个算法,它的算法思想与监督学习算法KNN(K近邻算法)的理论基础一样都是利用了节点之间的距离度量,不同之处在于KNN是利用了有标签的数据进行分类,而Kmeans则是将无标签的数据聚簇成为一类.接下来主要是我对<机器学习实战>算法示例的代码实现和理解. 首先叙述下算法项目<对地图上的俱乐部进行聚类>的要求:朋友Drew希望让我们带她去城里庆祝生日,由于其他一些朋友也会过来,所以需要提供一个大家都可行的计划,Drew给出

这几天在做用户画像,特征是用户的消费商品的消费金额,原始数据(部分)是这样的: id goods_name goods_amount 男士手袋 1882.0 淑女装 2491.0 女士手袋 345.0 基础内衣 328.0 商务正装 4985.0 时尚 969.0 女饰品 86.0 专业运动 399.0 童装(中大童) 2033.0 男士配件 38.0 我们看到同一个id下面有不同的消费记录,这个数据不能直接拿来用,写了python程序来进行处理:test.py #!/usr/bin/pytho

2013-12-13 20:00:58    Yanjun K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大.该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标. 对于聚类问题,我们事先并不知道给定的一个训练数据集到底具有哪些类别(即没有指定类标签),而是根据需要设置指定个数类标签的数量(但不知道具体的类标 签是什么),然后通过K-means算法将具有相同特征,或者基于一定规则认为某一些对象相似,与其它