聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系，将数据进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类效果越好。 不同的簇类型 聚类旨在发现有用的对象簇，在现实中我们用到很多的簇的类型，使用不同的簇类型划分数据的结果是不同的，如下的几种簇类型。 明显分离的 可以看到(a)中不同组中任意两点之间的距离都大 ...
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2018-01-15 22:36:26
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阅读教材，思考并回答以下问题： 1.DDS和IDDS的组成。 DDS（决策支持系统）由决策支持系统的系统结构，人机对话子系统，数据库子系统，模型库子系统，方法库子系统组成 IDDS（智能决策支持系统）由只能人机接口，问题处理系统，知识库子系统与推理机组成 2.电子商务系统的结构。 电子商务整体结构分 ...
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2018-01-02 11:41:25
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title: 最大最小距离算法 date: 2017 12 16 17:36:54 tags: 聚类算法 categories: Algorithms 课程设计 使用最大最小距离算法做聚类分析 cpp / 使用最大最小距离法做聚类分析 1. 任选一个样本作为聚类中心z1 2. 选择离z1距离最大的样 ...
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2017-12-16 19:48:49
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一、小组成员 组长：吕海楠 组员：张楠 孙美玉 杨樾 二、成员分工 吕海楠：学习相关知识（第二节），操作演讲ppt 张楠：学习相关知识（第一、三节），操作演讲ppt 孙美玉：收集相关知识材料，制作ppt 杨樾：筛选资料，制作ppt 三、ppt展示 ...
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2017-11-11 15:21:41
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energy protein fat calcium ironbeef braised 340 20 28 9 2.6hamburger 245 21 17 9 2.7beef roast 420 15 39 7 2.0beef steak 375 19 32 9 2.6 beef braised ...
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2017-11-05 22:26:53
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不管是GMM，还是k-means，都面临一个问题，就是k的个数如何选取？比如在bag-of-words模型中，用k-means训练码书，那么应该选取多少个码字呢？为了不在这个参数的选取上花费太多时间，可以考虑层次聚类。 假设有N个待聚类的样本，对于层次聚类来说，基本步骤就是： 1、（初始化）把每个样 ...
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2017-10-13 21:24:52
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转自穆晨 阅读目录 前言 现实中的聚类分析问题 - 总统大选 K-Means 聚类算法 K-Means性能优化 二分K-Means算法 小结 转自穆晨 阅读目录 前言 现实中的聚类分析问题 - 总统大选 K-Means 聚类算法 K-Means性能优化 二分K-Means算法 小结 回到顶部 前言 ...
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2017-10-08 16:56:16
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什么是聚类分析？聚类算法有哪几种？请选择一种详细描述其计算原理和步骤。 聚类分析(clusteranalysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。 聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxono ...
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2017-10-03 23:30:23
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聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一个簇中。 这篇文章介绍一种称为K-均值的聚类算法，之所以称为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。 聚类分析视图将相似对象归入同一簇，将不相似对象归到不同簇。 下面用Python简单演示该算法实现的原理： 函数 ...
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2017-09-10 10:07:03
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1965年美国加州大学柏克莱分校的扎德教授第一次提出了‘集合’的概念。经过十多年的发展，模糊集合理论渐渐被应用到各个实际应用方面。为克服非此即彼的分类缺点，出现了以模糊集合论为数学基础的聚类分析。用模糊数学的方法进行聚类分析，就是模糊聚类分析。FCM（Fuzzy C-Means）算法是一种以隶属度来 ...
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2017-08-19 00:49:26
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