ROCK (RObust Clustering using linKs) 聚类算法?是一种鲁棒的用于分类属性的聚类算法。该算法属于凝聚型的层次聚类算法。之所以鲁棒是因为在确认两对象（样本点/簇）之间的关系时考虑了他们共同的邻居（相似样本点）的数量，在算法中被叫做链接（Link）的概念。而一些聚类算法...
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2015-05-30 00:26:56
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Matlab提供系列函数用于聚类分析，归纳起来具体方法有如下：方法一：直接聚类，利用clusterdata函数对样本数据进行一次聚类，其缺点为可供用户选择的面较窄，不能更改距离的计算方法，该方法的使用者无需了解聚类的原理和过程，但是聚类效果受限制。方法二：层次聚类，该方法较为灵活，需要进行细节了解聚...
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2015-05-12 15:09:30
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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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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
常用分类算法有：贝叶斯，逻辑回归，支持向量机，感知器，神经网络等
...
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2015-04-11 09:04:31
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聚类分析就仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象分组(簇)。其目标是，组内的对象相互之间是相似的，而不同组中的对象是不同的。组内相似性越大，组间差别越大，聚类就越好。先介绍下聚类的不同类型，通常有以下几种：(1)层次的与划分的：如果允许簇具有子簇，则我们得到一个层次聚类。层次聚类是嵌...
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2015-04-05 21:47:37
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首先介绍聚类中的层次聚类算法。层次法又分为凝聚的层次聚类和分裂的层次聚类。 凝聚的方法：也称自底向上的方法，首先将每个对象作为单独的一个聚类，然后根据性质和规则相继地合并相近的类，直到所有的对象都合并为一个聚类中，或者满足一定的终止条件。经典的层次凝聚算法以AGNES算法为代表，改进的层次凝聚算法....
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2015-03-06 15:27:35
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转自： http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/7663885聚类系列：聚类(序)----监督学习与无监督学习聚类(1)----混合高斯模型 Gaussian Mixture Model 聚类(2)----层次聚类 Hierarchical Clu...
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2015-03-04 16:34:38
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聚类分析：对样品或指标进行分类的一种分析方法，依据样本和指标已知特性进行分类。本节主要介绍层次聚类分析，一共包括3个部分，每个部分包括一个具体实战例子。1、常规聚类过程：一、首先用dist()函数计算变量间距离dist.r = dist(data, method=" ") 其中method包括6种方...
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2015-01-22 10:41:27
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今天继续和小伙伴们分享聚类算法和R语言的实现，上篇和大家分享了聚类中的距离、类间距离和最古典的层次聚类法，今天和大家分享几个动态聚类算法。
首先和大家分享被评为十大数据挖掘算法之一的K-means 算法（K为分类的个数，mean为平均值，该算法的难点即为K的指点）
Step1：选择K个点作为初始质心；
Step2：将剩余每个点指派到最近的质心，形成K个簇（聚类）；
Step3：重新计算簇的...
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2014-12-12 11:47:35
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层次聚类算法：
前面介绍的K-means算法和K中心点算法都属于划分式（partitional）聚类算法。层次聚类算法是将所有的样本点自底向上合并组成一棵树或者自顶向下分裂成一棵树的过程，这两种方式分别称为凝聚和分裂。
凝聚层次算法:
初始阶段，将每个样本点分别当做其类簇，然后合并这些原子类簇直至达到预期的类簇数或者其他终止条件。
分裂层次算法:
初始阶段，将所有的样本点当做同一类簇，然...
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2014-11-05 13:01:24
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