沙湖王 | 用Scipy实现K-means聚类算法用Scipy实现K-means聚类算法
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2014-06-11 21:55:28
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沙湖王 | 用Scipy实现K-means聚类算法用Scipy实现K-means聚类算法
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2014-06-11 21:52:09
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在数据挖掘中，K-Means是一种用来计算数据聚集的算法。具体来说，K-Means要解决的问题如下图所示
凭肉眼可以看出，大致可以分为4个点群。但是怎么通过计算机找出这几个点群呢？这就是K-Means要解决的问题。
普通的K-Means算法的步骤如下
（1）随机在图中取K个种子点
（2）对图中的每个点求到这K个点的距离，假设点距离种子点最近，那么属于点群...
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2014-06-05 07:39:11
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最近论文实验进行的非常的不顺利，一方面是实验聚类的效果十分的差，另一方面是做大数据的实验对计算机的性能要求很高，非常的耗费内存，每当矩阵的维度大于3000的时候，整个计算机就像中了魔法似的，像蜗牛一样慢。这样用小数据做实验效果非常的差，用大数据做实验计算机又跑不动，搞的自己很愚昧，不知道是自己数据集的问题，还是聚类算法的问题。...
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2014-06-03 05:54:21
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K-means是一种聚类算法，其要求用户设定聚类个数k作为输入参数，因此，在运行此算法前，需要估计需要的簇的个数。
假设有n个点，需要聚到k个簇中。K-means算法首先从包含k个中心点的初始集合开始，即随机初始化簇的中心。随后，算法进行多次迭代处理并调整中心位置，知道达到最大迭代次数或中性收敛于固定点。
k-means聚类实例。选择三个随机点用作聚类中心(左上)，map阶段(右上)将...
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2014-05-25 21:11:25
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在数据分析和数据挖掘的过程中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如K最近邻（KNN）和K均值（K-Means）。当然衡量个体差异的方法有很多，最近查阅了相关的资料，这里整理罗列下。
为了方便下面的解释和举例，先设定我们要比较X个体和Y个体间的差异，它们都包含了N个维的特征，即X=（x1， x2， x3， ...
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2014-05-25 07:01:04
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最近在网上查看用MapReduce实现的Kmeans算法，例子是不错，http://blog.csdn.net/jshayzf/article/details/22739063但注释太少了，而且参数太多，如果新手学习的话不太好理解。所以自己按照个人的理解写了一个简单的例子并添加了详细的注释。大致的步...
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2014-05-24 10:41:01
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摘要: 对心电信号( ECG)
这种高维的时间序列进行聚类，最重要的方面之一即进行特征提取!本研究提出利用自回归和移动平均( ARMA)模型拟合?ZK
信号，以拟合系数的欧氏距离为结构不相似测度征进行聚类!但此方法没有考虑样本数据的各维特征对聚类的不同贡献率，所以本文提出可以把首次聚类每维特征在聚类...
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2014-05-23 05:45:57
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第一部分：
学习Mahout必须要知道的资料查找技能：
学会查官方帮助文档：
解压用于安装文件（mahout-distribution-0.6.tar.gz），找到如下位置，我将该文件解压到win7的G盘mahout文件夹下，路径如下所示：
G:\mahout\mahout-distribution-0.6\docs
学会查源代码的注释文档：
方案一：用ma...
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2014-05-22 10:37:07
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转自：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8198352在聚类算法K-Means,
K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数，在EM算法原理中对EM算法...
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2014-05-19 14:15:47
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