Kmeans聚类算法1 Kmeans聚类算法的基本原理 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。假设要把样本集分...
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2015-08-27 00:02:53
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1.聚类分析1.0 概念聚类分析简称聚类（clustering），是一个把数据集划分成子集的过程，每一个子集是一个簇（cluster），使得簇中的样本彼此相似，但与其他簇中的样本不相似。聚类分析不需要事先知道样本的类别，甚至不用知道类别个数，因此它是一种无监督的学习算法，一般用于数据探索，比如群组发现和离群点检测，还可以作为其他算法的预处理步骤。下面的动图展示的是一个聚类过程，感受一下：1.1 基本...
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2015-08-20 21:01:33
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这次作业的coding任务量比较大，总的来说需要实现neural network, knn, kmeans三种模型。Q11~Q14为Neural Network的题目，我用单线程实现的，运行的时间比较长，因此把这几道题的正确答案记录如下：Q11: 6Q12: 0.001Q13: 0.01Q14: 0...
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2015-08-17 21:14:57
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Kmeans算法的Java实现，源码放在github上，大家有兴趣可以下下来看看， 源码地址：
https://github.com/l294265421/algorithm-kmeans
实现该算法主要阅读的书籍是：
《Web数据挖掘》第二版，作者：Bing Liu，译者：俞勇...
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2015-08-14 22:46:54
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0 K-means算法简介K-means是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。算法过程如下：1）从N个文档随机选取K个文档作为质...
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2015-07-28 12:38:26
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《Aggregating local descriptors into a compact image representation》论文笔记提取到VLAD特征后，要先用PCA降维，然后再用ADC方法对每一幅图像建立索引，这里先介绍ADC方法。ADC方法是对图片库中，除query vector x之外的所有图的vector Y=y1,y2...ynY={y_1,y_2...y_n}，做kmeans产...
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2015-07-25 12:23:20
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k均值（kmeans）聚类是一种最为简单的聚类方法，直接根据数据点之间的距离（欧氏距离，几何距离等等）来划分数据是属于哪一类的，当所有数据点所属的类别不在变化的时候，聚类也就完成了。详细原理可索引下面一个博客：聚类分析笔记-K均值matlab算法（一）关于kmeans再谈几点认识：
重要的一点：聚类数目的问题。有的聚类、分类问题已经限制好了要聚类成几类，也就是聚类数目一定，那么这种聚类通常简单些，直...
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2015-07-24 14:29:21
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优点：原理简单（靠近中心点），实现容易（1、2 天），聚类效果中上（依赖K的选择）缺点：1. 无法确定K的个数 （根据什么指标确定K）2. 对离群点敏感 （容易导致中心点偏移）3. 算法复杂度不易控制 O(NKm)， 迭代次数可能较多 （m可能会比较大）4. 局部最优解而不是全局优 （这个和初始点选...
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2015-07-23 13:43:56
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当初始簇心选择不好的时候聚类的效果会很差。所以后来又有一个人提出了二分k均值（bisectingkmeans），其核心思路是：将初始的一个簇一分为二计算出误差平方和最大的那个簇，对他进行再一次的二分。直至切分的簇的个数为k个停止。 其实质就是不断的对选中的簇做k=2的kmeans切分。...
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2015-07-17 18:52:49
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算法采用数据集为iris(鸢尾花)可以在UCI上下载 http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris数据集介绍：1. sepal length in cm2. sepal width in cm3. petal length in cm4. petal wid...
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2015-07-14 20:03:17
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