K-Means聚类算法原理参考以下链接： https://www.cnblogs.com/pinard/p/6164214.html 2. 传统K-Means算法流程 在上一节我们对K-Means的原理做了初步的探讨，这里我们对K-Means的算法做一个总结。 首先我们看看K-Means算法的一些要 ...
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2019-09-13 19:28:24
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常用聚类方法一般有以下几种： 基于距离的聚类算法： 1、KMEANS 流程： 1）确定要聚类的数量K，并随机初始化中心点； 2）通过计算当前点与每个组中心之间的距离，对每个数据点进行分类，然后归到与距离最近的中心组中； 3）基于迭代后的结果，计算每一类内所有点的平均值； 4）迭代这些步骤，或直到组中 ...
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2019-09-11 16:16:28
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=6443 划分聚类 是用于基于数据集的相似性将数据集分类为多个组的聚类方法。 分区聚类，包括： K均值聚类 （MacQueen 1967），其中每个聚类由属于聚类的数据点的中心或平均值表示。K-means方法对异常数据点和异常值敏感。 K-medoi ...
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2019-09-09 17:52:20
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机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法，诸如SVM，GBDT，Adaboost，现在深度学习很火热，神经网络也是一个不错的选择。 假如你在乎精度（a ...
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2019-09-08 09:33:58
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什么是聚类任务 “无监督学习”中研究最多，应用最广的学习任务，除此之外，还有密度估计（density estimation）和异常检测（anomaly detection）。在无监督学习中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基 ...
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2019-09-07 18:29:06
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数据挖掘 推荐算法(Mahout工具) 一、简介 Apache顶级项目(2010.4) Hadoop上的开源机器学习库 可伸缩扩展的 Java库 推荐引擎(协同过滤)、聚类和分类 二、机器学习介绍 通常问题都归为这几类问题 分类问题 回归问题 聚类问题 推荐问题 三、安装方法 3.1 下载Mahou ...
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2019-09-07 13:38:47
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常用的聚类方法： ①分裂方法： K-Means算法(K-平均)、K-MEDOIDS算法(K-中心点)、CLARANS算法(基于选择的算法) ②层次分析方法： BIRCH算法(平衡迭代规约和聚类)、CURE算法(代表点聚类)、CHAMELEON算法(动态模型) ③基于密度的方法： DBSCAN(基于高 ...
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2019-09-06 01:01:06
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五、TF-IDF以及LDA主题模型 TF-IDF关键词提取 可以得到第2400条数据以及关键词 从最后一句话就可以大致得到这段文章的大致意思，那这些词就是这段文章的关键词。 LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，它是一种主题模型，它包含文章，主题和词 ...
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2019-09-04 10:19:58
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版权所有，转帖注明出处 章节SciKit Learn 加载数据集 SciKit Learn 数据集基本信息 SciKit Learn 使用matplotlib可视化数据 SciKit Learn 可视化数据:主成分分析(PCA) SciKit Learn 预处理数据 SciKit Learn K均值 ...
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2019-09-02 09:19:41
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我要把人生变成科学的梦，然后再把梦变成现实。——居里夫人 概述 关键词是代表文章重要内容的一组词，在文献检索、自动文摘、文本聚类/分类等方面有着重要的应用。现实中大量的文本不包含关键词，这使得便捷得获取文本信息更困难，所以自动提取关键词技术具有重要的价值和意义。 关键词提取分类 有监督 无监督 有监 ...
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2019-09-01 23:26:56
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