层次聚类

聚类分类

聚类分析算法有划分方法、层次聚类、基于密度的聚类和基于网格的聚类等几种主要的聚类策略；1.基于层次的聚类方法   基于层次的聚类方法在构造聚类时主要分为自顶向下(凝聚)和自底向上(分裂)的方式:    
mayanyun2013·2015-11-27 20:00

Python聚类算法之凝聚层次聚类实例分析

本文实例讲述了Python聚类算法之凝聚层次聚类。分享给大家供大家参考，具体如下：凝聚层次聚类：所谓凝聚的，指的是该算法初始时，将每个点作为一个簇，每一步合并两个最接近的簇。
intergret·2015-11-20 11:20

python实现层次聚类

python实现层次聚类 | 沙湖王 python实现层次聚类 作者: rickey 日期: 2012 年 7 月 24 日 发表评论 (9) 查看评论    
·2015-11-13 19:34

kmeans 聚类 --- （代码为： 博客数据聚类） （python ）

kmeans聚类  迭代时间远比层次聚类的要少，处理大数据，kmeans优势极为突出.。
·2015-11-13 08:00

机器学习理论与实战（十）K均值聚类和二分K均值聚类

比如K均值聚类可以扩展一下形成层次聚类（Hierarchical Cluster
·2015-11-12 16:53

聚类之层次聚类

Hierarchical Clustering 图0  层次聚类用于生物基因统计(R绘制出的Heatmap图)        层次聚类(HC)有两种方法
·2015-11-12 15:26

Hierarchical cluster算法介绍

　　突然想记录几个聚类算法，由于实力有限就先介绍一下层次聚类算法(Hierarchical cluster algorithm),这个聚类算法思想简单，但实现起来感觉复杂度挺大；以前看过《集体智慧编程》
·2015-11-12 15:35

层次聚类

原文地址http://blog.sina.com.cn/s/blog_62186b460101ard2.html 这里只是将比较重要的部分转一下 另外还有一篇关于层次聚类的 http://
·2015-11-12 12:13

聚类

1.分层次聚类法 思路：寻找距离最近的两个样本进行结合。 （1）有N个样本集Zn{Z1，Z2......ZN}  (2)聚成K类（事先定好K） [1] k
·2015-11-11 17:42

Mapreduce执行过程分析(基于Hadoop2.4)——(一)

注意，是并行计算，而非迭代计算，像涉及到层次聚类的问题就不太适合了。
·2015-11-11 07:04

数据挖掘-聚类分析

2.层次聚类基本思想是按照某种方法进行层次分解。有自底向上的凝聚和自顶向下分裂两种方法。3.密度聚类基本思想是过滤低密度区域，发现稠密点的聚类。4.网格聚类基本思想是在量化后的网
A傅劲·2015-11-10 06:53

聚类算法:K均值、凝聚层次聚类和DBSCAN

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。层次聚类是嵌套簇的集族，组织成一棵树。
·2015-11-08 11:38

R学习之-R层次聚类方法（tm包）

1、距离计算  ## method for class 'TermDocumentMatrix' dissimilarity(x, y = NULL, method) ## method for class 'PlainTextDocument' dissimilarity(x, y = NULL, method) 参数说明：    x：文档-词矩阵或
·2015-11-03 21:15

层次聚类

层次聚类 层次聚类算法与之前所讲的顺序聚类有很大不同，它不再产生单一聚类，而是产生一个聚类层次。说白了就是一棵层次树。介绍层次聚类之前，要先介绍一个概念——嵌套聚类。
·2015-11-02 09:51

7月23日 R进行层次聚类算法的继续完善

1、前面读取数据库不变 ##连接数据库，将数据库中的文件读取出来 #加载包 library(RMySQL) #建立连接 conn <- dbConnect(dbDriver("MySQL"), dbname = "eswp", user="root", password="root") #读取 表
·2015-10-31 14:55

7月20日下一步工作

1、6类数据的导入和处理 2、层次聚类和kmeans 的具体理解，包括     （1）如何降维，仅仅靠tf-idf吗，除此以外还有没有别的方法？
·2015-10-31 14:54

R对term进行层次聚类完整实例（tm包）

#和上一篇基本一样，只是聚类对象不同##连接数据库，将数据库中的文件读取出来 #加载包 library(RMySQL) #建立连接 conn <- dbConnect(dbDriver("MySQL"), dbname = "eswp", user="root", password="root") #读取 表
·2015-10-31 14:52

用R进行文档层次聚类完整实例（tm包）

##R对文档进行层次聚类的尝试##连接数据库，将数据库中的文件读取出来 #加载包 library(RMySQL) #建立连接 conn <- dbConnect(dbDriver("
·2015-10-31 14:51

案例分析：人人网的基于层次聚类的好友推荐

Case I: Friend recommendation by agglomerative hierarchical clustering – User familiarity• Common friends• User profile• User access• User interest Hierarchy• Clustering to find communities in soc
·2015-10-30 10:20

机器学习算法复习--层次聚类

  层次聚类算法与之前所讲的顺序聚类有很大不同，它不再产生单一聚类，而是产生一个聚类层次。说白了就是一棵层次树。介绍层次聚类之前，要先介绍一个概念——嵌套聚类。
·2015-10-30 10:18

ROCK 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。
·2015-10-28 08:30

机器学习算法复习--层次聚类2

层次聚类算法 Hierarchical Clustering Algorithms 基本工作原理给定要聚类的N的对象以及N*N的距离矩阵(或者是相似性矩阵), 层次式聚类方法的基本步骤(
·2015-10-21 11:51

机器学习之聚类算法（层次聚类）

层次聚类也叫连通聚类方法，有两个基本方法：自顶而下和自底而上。自顶而将所有样本看做是同一簇，然后进行分裂。自底而上将初所有样本看做不同的簇，然后进行凝聚。
king523103·2015-10-14 17:36

基于R语言的数据挖掘之聚类算法--层次方法

层次聚类主要分凝聚层次聚类和分裂层次聚类，凝聚层次聚类起初将每个观测视为一类，然后根据不同的计算距离方法运用到类的合并中，不断的重复计算距离并合并，最终将所有观测聚为一类；分裂层次聚类恰好与凝聚层次聚类相反
Sim1480·2015-10-02 12:34

聚类笔记（上）：基本概念

目录目录概述划分方法Kmean算法K中心法层次聚类簇间距离基于密度基于网格聚类评估聚类趋势确定簇数经验值对于层次聚类的簇数确定3聚类簇评估4非监督评估方法有监督评估方法参考概述划分方法、层次、基于密度、
zhzhji440·2015-09-25 18:00

DBSCAN聚类算法的实现

与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。DBSCAN
u014568921·2015-09-18 14:00

聚类算法与贪心算法

划分聚类、层次聚类、基于密度的聚类、基于表格的聚类。（1）划分聚类  对于给定的数据集，划分聚类需要知道要划分簇的数目k（k= fj或sj >= fi时，活动i与活动j相容。
wolf96·2015-09-03 10:00

浅谈聚类&层次聚类

浅谈聚类引言聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。即聚类是我们在面对于大量数据时，所常采用的一种数据处理方式。通过，使用聚类方法有助于将原有数据进行划分，初步将其分为不同部分，提升对于数据的宏观认识，为深入理解数据打下基础。聚类算法在工业界有着巨大的应用，如在一书中，即举Google将其应用于新闻分类的例子。近年，尤其随着机器学习的火热，聚类算法在学术界与工业界均得到了极大的重视。如20
bjfu_stat·2015-08-16 09:37

Python 之 获取聚类中心与其支撑点的方法

获取层次聚类中，聚类中心与其支撑点的方法，闲话少说先上代码#读方式打开文件 myfile=h5py.File('arr.mat','r') arr=myfile['arr'][:] myfile.close
u013630349·2015-07-28 17:00

数据挖掘导论 之 聚类分析

层次聚类(hierarchicalclusterin
claire_bear7·2015-07-01 16:29

微博舆情 之 热点话题分析

主要流程在热点话题发现中，主要的流程如下：在微博流中加入一个时间窗，从时间窗开始处累计微博，直到时间窗的结尾，然后对这个时间窗内的微博进行特征抽取，得到能表示微博的词语，并转化为特征空间中的特征向量；然后利用凝聚式层次聚类算法对文档集合聚类
claire_bear7·2015-06-25 16:48

聚类算法概述(k-Means++/FCM/凝聚层次聚类/DBSCAN)

欢迎光临我的博客：HaoyuHu’sBlog参考自初识聚类算法:K均值、凝聚层次聚类和DBSCAN，模糊聚类FCM算法。近期做完了labmu的tunet3.0，总算有时间学习一些东西了。
coderhuhy·2015-06-19 00:45

matlab层次聚类 linkage

Z=linkage(Y)Z=    3.0000    4.0000    0.2228    2.0000    5.0000    0.5401    1.0000    7.0000    1.0267    6.0000    9.0000    1.0581    8.0000  10.0000    1.3717对于M个元素的X，前面说了Y是1行M*(M-1)/2的行向量，Z则是(M-
a1b2c3d4123456·2015-05-25 10:00

层次聚类 java和matlab实现

层次聚类算法与之前所讲的顺序聚类有很大不同，它不再产生单一聚类，而是产生一个聚类层次。说白了就是一棵层次树。介绍层次聚类之前，要先介绍一个概念——嵌套聚类。
a1b2c3d4123456·2015-05-25 10:00

Matlab聚类分析_层次聚类+kmeans聚类等

Matlab提供了两种方法进行聚类分析。一种是利用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；另一种是分步聚类：（1）找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性，用pdist函数计算变量之间的距离；（2）用linkage函数定义变量之间的连接；（3）用cophenetic函数评价聚类信息；（4）用cluster函数创建聚类。1．Matl
a1b2c3d4123456·2015-05-24 22:00

kmeans聚类中的坑 基于R shiny 可交互的展示

这篇博文就当是记录学习shiny和加深对kmeans、层次聚类的理解吧。2.知识引用与学习1）大
龙君蛋君·2015-05-24 12:00

R语言进行中文分词和聚类

113553.htm目标：对大约6w条微博进行分类环境：R语言由于时间较紧，且人手不够，不能采用分类方法，主要是没有时间人工分类一部分生成训练集……所以只能用聚类方法，聚类最简单的方法无外乎：K-means与层次聚类
EchoCaiCai·2015-05-20 13:25

关于聚类

1聚类的类型   聚类可以通过人工神经网络来实现，也可以通过专门的聚类算法实现，例如参考资料[3]介绍了较为常见的k-means、层次聚类、SOM以及FCM四种聚类算法，其中SOM属于神经网络方法。
Q1302182594·2015-05-09 21:00

聚类分析（数据挖掘原书第三版，范明，孟小峰译）

重点掌握层次聚类，并且能够总结出几种经典层次聚类方法来讲。10.1聚类分析（原书P288）概念：把数据对象划分成子集的过程是统计学分支，主要集中在基于距离的聚类分析。分类属于监督学习。
sysuwuhongpeng·2015-04-28 09:00

各种聚类算法的对比

目前聚类的方法很多，根据基本思想的不同，大致可以将聚类算法分为五大类：层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法。
tiandijun·2015-04-13 16:00

mahout运行测试与数据挖掘算法之聚类分析（一）kmeans算法解析

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
qq1010885678·2015-04-10 20:00

基于连通图的分裂聚类算法

linyiqun/lyq-algorithms-lib算法介绍从文章的标题可以看出，今天我所介绍的算法又是一个聚类算法，不过他比较特殊，用到了图方面的知识，而且是一种动态的算法，与BIRCH算法一样，他也是一种层次聚类的算法
Android路上的人·2015-03-19 20:51

基于连通图的分裂聚类算法

linyiqun/lyq-algorithms-lib 算法介绍从文章的标题可以看出，今天我所介绍的算法又是一个聚类算法，不过他比较特殊，用到了图方面的知识，而且是一种动态的算法，与BIRCH算法一样，他也是一种层次聚类的算
Androidlushangderen·2015-03-19 20:00

dbscan基于密度的空间聚类算法

github.com/linyiqun/lyq-algorithms-lib 算法介绍说到聚类算法，大家如果有看过我写的一些关于机器学习的算法文章，一定都这类算法不会陌生，之前将的是划分算法(K均值算法)和层次聚类算法
Android路上的人·2015-03-16 20:44

dbscan基于密度的空间聚类算法

github.com/linyiqun/lyq-algorithms-lib 算法介绍说到聚类算法，大家如果有看过我写的一些关于机器学习的算法文章，一定都这类算法不会陌生，之前将的是划分算法(K均值算法)和层次聚类算法
Androidlushangderen·2015-03-16 20:00

【JAVA实现】K-means聚类算法

上一篇博文介绍了层次聚类算法的实现http://blog.csdn.net/c_son/article/details/43900503，可以发现其效率比较低下，因为每次迭代都要计算每两个聚簇之间的距离
C_son·2015-02-22 23:15

【JAVA实现】层次聚类算法

聚类方法一般可以分为层次聚类与非层次聚类两种。其中层次聚类算法又可以分为合并法与分解法；同样非层次聚类算法也可以分为多种，常用的有K-means算法。
C_son·2015-02-21 22:15

层次聚类（二）

一、层次聚类   首先考虑欧式空间下的层次聚类。该算法仅可用于规模相对较小的数据集。层次聚类用于非欧式空间时，还有一些与层次聚类相关的额外问题需要考虑。
yinlili2010·2014-10-31 10:00

聚类算法（一）层次聚类

聚类        聚类是对点集进行考察并按照某种距离测度将他们聚成多个“簇”的过程。聚类的目标是使得同一簇内的点之间的距离较短，而不同簇中点之间的距离较大。一、聚类算法介绍   层次法聚类和点分配法聚类。1.1    点、空间和距离点集是一种适合于聚类的数据集，每个点都是某空间下的对象。一般意义上，空间只是点的全集，也就是说数据集中的点从该集合中抽样而成。特别地，欧式空间下的点就是实数向量。向量
yinlili2010·2014-10-25 14:00

聚类基础知识和k-means

通常用距离来度量层次聚类与非层次聚类：区别在于不同类之间是否有包含关系。硬聚类与软聚类：硬聚类指每个对象只属于一类；软聚类指每个对象都以某个概率属于每个类。聚类效果评价？
luo86106·2014-10-22 11:00
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