聚类Agglomerative Clustering 及其三种方法Single-linkage、Complete-linkage，Group average 词干提取（stemming）和词形还原（lemmatization） 凝聚法层次聚类之ward linkage method ...
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2020-01-30 19:27:04
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K-Means算法是典型基于距离的非层次聚类算法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K，采用作为相似性的评价指标，即认为2个对象的距离越近，其相似度越大。 1.算法过程 1）从N个样本数据中随机选取K个对象作为初始的聚类中心 2）分别计算每个样本到各聚类中心的距离，将对象分配到距离最近的 ...
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2020-01-23 11:04:46
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@[toc] 1 聚类的定义 聚类就是对大量未知标注的数据集，按照数据 内部存在的数据特征 将数据集划分为多个不同的类别，使类别内的数据比较相似，类别之间的数据相似度比较小；属于 无监督学习 。 聚类算法的重点是计算样本项之间的 相似度 ，有时候也称为样本间的 距离 。 和分类算法的区别： 分类算法 ...
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2020-01-04 01:38:28
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层次聚类方法（我们做算法的用的很少）对给定的数据集进行层次的分解或者合并，直到满足某种条件为止，传统的层次聚类算法主要分为两大类算法: ●凝聚的层次聚类: AGNES算法(AGglomerative NESting)==>采用自底向.上的策略。最初将每个对象作为一个簇，然后这些簇根据某些准则被一步一 ...
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2020-01-01 18:46:54
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讲授聚类算法的基本概念，算法的分类，层次聚类，K均值算法，EM算法，DBSCAN算法，OPTICS算法，mean shift算法，谱聚类算法，实际应用 课程大纲： 基于密度的聚类算法简介DBSCAN算法的核心思想基本概念定义算法的流程实现细节问题实验OPTICS算法的核心思想基本概念定义算法的流程根 ...
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2019-12-29 01:07:08
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讲授聚类算法的基本概念，算法的分类，层次聚类，K均值算法，EM算法，DBSCAN算法，OPTICS算法，mean shift算法，谱聚类算法，实际应用。 大纲： 聚类问题简介聚类算法的分类层次聚类算法的基本思想簇之间距离的定义k均值算法的基本思想k均值算法的流程k均值算法的实现细节问题实验EM算法简 ...
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2019-12-21 18:25:07
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一、聚类（无监督）的目标 使同一类对象的相似度尽可能地大；不同类对象之间的相似度尽可能地小。 二、层次聚类 层次聚类算法实际上分为两类：自上而下或自下而上。自下而上的算法在一开始就将每个数据点视为一个单一的聚类，然后依次合并（或聚集）类，直到所有类合并成一个包含所有数据点的单一聚类。因此，自下而上的 ...
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2019-12-06 19:33:53
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目录 简述 K-means聚类 密度聚类 层次聚类 一、简述 聚类算法是常见的无监督学习（无监督学习是在样本的标签未知的情况下，根据样本的内在规律对样本进行分类）。 在监督学习中我们常根据模型的误差来衡量模型的好坏，通过优化损失函数来改善模型。而在聚类算法中是怎么来度量模型的好坏呢？聚类算法模型的性 ...
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2019-12-02 14:04:05
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第三阶段 无监督学习与序列模型 【核心知识点】 - K-means、GMM以及EM - 层次聚类，DCSCAN，Spectral聚类算法 - 隐变量与隐变量模型、Partition函数 - 条件独立、D-Separation、Markov性质 - HMM以及基于Viterbi的Decoding - ...
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2019-11-12 15:57:17
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最大最小距离和层次聚类算法的一个共同特点是某个模式一旦划分到某一类之后，在后续的算法过程中就不再改变了，而简单聚类算法中类心一旦选定后，在后继算法过程中也不再改变了。因此，这些方法效果一般不会太理想。 为解决该问题，可以采用动态聚类法: 使用动态聚类法的要点： 1. 确定模式和聚类的距离测度。当采用 ...
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2019-08-29 23:21:30
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