Xmeans

ML之回归预测之Lasso：利用Lasso算法解决回归(实数值评分预测)问题—优化模型【增加新(组合)属性】

组合)属性】目录输出结果设计思路核心代码输出结果设计思路核心代码names[-1]="a^2"names.append("a*b")nrows=len(xList)ncols=len(xList[0])xMeans
一个处女座的程序猿·2020-06-25 19:52

XMeans聚类算法

参考博客：https://blog.csdn.net/quiet_girl/article/details/79553898https://blog.csdn.net/luman1991/article/details/79340381K-means的缺点每一轮迭代的计算花费大需要用户指定K易于收敛到局部最优解X-means的改进使用kd-tree加速原K-means的每一轮迭代用户指定K所属的范
ting哈哈·2018-07-17 20:38

Weka算法Clusterers-Xmeans源码分析（二）

首先处理两个问题，第一个是splitCenter用于对已有中心进行分裂，第二个是newCentersAfterSplit，根据分裂后的BIC计算出新的聚类中心，这个分裂机制可以算是XMeans区别于KMeans
ROger__wonG·2014-10-03 17:00

Weka算法Clusterers-Xmeans源码分析（一）

一、算法Xmeans算法基本就是大名鼎鼎的K-means算法，然后Weka做了一点“小”改进，使之能自动确定聚类数量，那么首先就说一下K-means算法。
ROger__wonG·2014-09-30 22:00
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