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搜索关键字:聚类    ( 1791个结果
sparkSQL1.1入门之八:sparkSQL之综合应用
Spark之所以万人瞩目,除了内存计算,还有其ALL-IN-ONE的特性,实现了One stack rule them all。下面简单模拟了几个综合应用场景,不仅使用了sparkSQL,还使用了其他Spark组件: 店铺分类,根据销售额对店铺分类货品调拨,根据货品的销售数量和店铺之间的距离进行货品调拨       前者将使用sparkSQL+MLlib的聚类算法,后者将使用s...
分类:数据库   时间:2014-09-11 09:39:41    阅读次数:292
R语言数据挖掘相关包总结-转帖
与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。1、聚类常用的包: fpc,cluster,pvclust,mclust基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana基于模型的方法: mclust基于密度的方...
分类:其他好文   时间:2014-09-10 00:13:09    阅读次数:297
机器学习实战笔记8(kmeans)
前面的7次笔记介绍的都是分类问题,本次开始介绍聚类问题。分类和聚类的区别在于前者属于监督学习算法,已知样本的标签;后者属于无监督的学习,不知道样本的标签。下面我们来讲解最常用的kmeans算法。 1:kmeans算法        Kmeans中文称为k-均值,步骤为:(1)它事先选定k个聚类中心,(2)然后看每个样本点距离那个聚类中心最近,则该样本就属于该聚类中心。(3)求每个聚类中心的样本...
分类:其他好文   时间:2014-09-09 16:17:19    阅读次数:234
“机器学习” 学习笔记
看了 Andrew Ng 公开课里的第一节课后,感觉机器学习好高大上。。系里最高大上的国家级重点实验室CAD实验室用的3D成像技术就跟Andrew Ng大大放的聚类算法做出的3D场景几乎一样。看完后我觉得,我现在也开始走高端路线了→_→ 第一章:回归算法 1.LMS Algorithm(...
分类:其他好文   时间:2014-09-05 23:34:32    阅读次数:227
模式识别之聚类算法k-均值---k-均值聚类算法c实现
//写个简单的先练习一下,测试通过//k-均值聚类算法C语言版 #include #include #include #include #define TRUE 1 #define FALSE 0 int N;//数据个数 int K;//集合个数 int...
分类:其他好文   时间:2014-09-05 21:07:42    阅读次数:184
模式识别之相似度计量---常用相似度计量方法
常用相似性度量(距离 相似系数)在分类聚类算法,推荐系统中,常要用到两个输入变量(通常是特征向量的形式)距离的计算,即相似性度量.不同相似性度量对于算法的结果,有些时候,差异很大.因此,有必要根据输入数据的特征,选择一种合适的相似性度量方法.令X=(x1,x2,..,xn)T,Y=(y1,y2,.....
分类:其他好文   时间:2014-09-05 19:48:51    阅读次数:595
DBScan聚类算法
改算法可以用于实时路况的gps点的去噪,伪码如下: 输入: E: 对象半径 Minpst: 给定D中E领域以内成为核心点的最小点数 D: 集合 目标:找到多个联通的最大相互密度直接可达的点的集合 repeat: 判断点是否是核心点 ...
分类:数据库   时间:2014-09-05 18:35:12    阅读次数:231
【转】R中有关数据挖掘的包
下面列出了可用于数据挖掘的R包和函数的集合。其中一些不是专门为了数据挖掘而开发,但数据挖掘过程中这些包能帮我们不少忙,所以也包含进来。1、聚类常用的包: fpc,cluster,pvclust,mclust基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara基于层次的方法: hclus...
分类:其他好文   时间:2014-09-02 00:10:23    阅读次数:314
ID3算法
ID3算法是J. Ross Quinlan在1975提出的分类预测算法,当时还没有数据挖掘吧,哈哈哈。该算法的核心是“信息熵”,属于数学问题,我也是从这里起发现数据挖掘最底层最根本的不再是编程了,而是数学,编程只是一种实现方式而已,数学才是基础,如:朴素贝叶斯分类,小波聚类,尤其是我正在搞的支持向量...
分类:其他好文   时间:2014-08-31 11:46:11    阅读次数:298
推荐引擎算法学习导论:协同过滤、聚类、分类
作者:July。出处:结构之法算法之道本文转自互联网,仅供学习收藏只用,如有侵权,请联系本人删除。引言昨日看到几个关键词:语义分析,协同过滤,智能推荐,想着想着便兴奋了。于是昨天下午开始到今天凌晨3点,便研究了一下推荐引擎,做了初步了解。日后,自会慢慢深入仔细研究(日后的工作亦与此相关)。当然,此文...
分类:其他好文   时间:2014-08-30 17:34:29    阅读次数:330
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