Lucene image retrieval是以图搜图的java开源框架，这几天没什么事，就读了点源码，并写了点注释，特在这分享给大家。
这里主要给出的是BOVWBuilder.java、Kmeans.java及Cluster.java。就是用词频对特征进行编码，用到是BOF(bag
of feature)模型，原理就是提取N张图片的特征(比如sift),放在一起就可以得到矩阵，然后对矩阵进...
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2015-06-02 20:11:35
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K均值算法可以分两步实现，一个是function [d] = dist(x,y) 其中x和y分别代表一个向量；另外一个是function [y,C] = Kmeans( D,k ) 其中y为聚类中心分类集合，C为聚类中心集，D为目标矩阵（即为待分类的矩阵），k为聚类中心个数。...
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2015-05-28 23:14:11
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本文测试的Spark版本是1.3.1在使用Spark的机器学习算法库之前，需要先了解Mllib中几个基础的概念和专门用于机器学习的数据类型特征向量Vector：Vector的概念是和数学中的向量是一样的，通俗的看其实就是一个装着Double数据的数组
Vector分为两种，分别是密集型和稀疏型
创建方式如下： val array:Array[Double] = ...
val vector...
这一部分属于无监督学习的内容，无监督学习内容主要包括：Kmeans聚类算法、高斯混合模型及EM算法、Factor Analysis、PCA、ICA等。本文是Kmeans聚类算法、高斯混合模型的笔记，EM算法是适用于存在latent/hidden变量的通用算法，高斯混合模型仅仅是EM算法的一种特殊情况，关于EM算法的推到参见Andrew Ng讲义。由于公式太多，最近时间又忙实习的事就简单写一些，回头...
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2015-05-15 20:02:24
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1.1 KMeans聚类算法
1.1.1 基础理论
KMeans算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心，从而确定新的簇心。一直迭代，直到簇心的移动距离小于某个给定的值。
K-Means聚类算法主要分为三个步骤：
(1)第一步是为待聚类的点寻找聚类中心；
(2)第二步是计算每个点到聚类中心的距离，将每个点聚类到离该点...
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2015-05-12 23:10:11
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在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。...
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2015-05-10 17:23:37
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说明：如果是要用matlab做kmeans聚类分析，直接使用函数kmeans即可。使用方法:kmeans(输入矩阵，分类个数k)。转载一： MATLAB提供了两种方法进行聚类分析： 1、利用 clusterdata 函数对数据样本进行一次聚类，这个方法简洁方便，其特点是使用范围较窄，不能由用户根据....
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2015-04-30 10:13:13
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引言 k-Means很早就接触了，大四做本科毕设的时候就用的k-Means，最近从新翻到机器学习实战书中讲到，再结合这几年看到的相关的文章，谈一谈KMeans 算法流程 首先数据集中的每个样本向量可看作高维空间中的一个点 那么我们开始的时候可以从数据集中任意选取K个数据点作为初始类中心，也可以创建符...
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2015-04-27 23:20:35
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在使用mahout之前要安装并启动hadoop集群将mahout的包上传至linux中并解压即可mahout下载地址：点击打开链接mahout中的算法大致可以分为三大类：聚类，协同过滤和分类其中常用聚类算法有：canopy聚类，k均值算法（kmeans），模糊k均值，层次聚类，LDA聚类等常用分类算...
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2015-04-15 21:13:03
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Fisher准则线性分类器的Python实现Fisher准则线性分类器的Python实现
选取的训练集与测试集
分类决策与分类器
代码
测试集上的结果
本节内容：本节内容是根据上学期所上的模式识别课程的作业整理而来，第二道题目是线性分类器设计，数据集是Iris(鸢尾花的数据集)，根据前一题的Kmeans聚类得出的结果，分成训练集与测试集，进行比较。
选取的训练集与测试集
训练集：(选取上一题中的...
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2015-04-13 09:46:27
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