Fuzzy C-Means简介 模糊理论 模糊控制是自动化控制领域的一项经典方法。其原理则是模糊数学、模糊逻辑。1965，L. A. Zadeh发表模糊集合“Fuzzy Sets”的论文， 首次引入隶属度函数的概念，打破了经典数学“非0即 1”…
谈到用户分类模型，最被谈及的应该就是RFM模型了。大部分人常把RFM模型挂在嘴边，而在实际使用中的却很难真正的利用起来。这里暂时不去讨论RFM是好是坏。今天的介绍的是另外一个拓展的模型：航空公司客户价值分析模…
K-Means算法和Mean Shift算法都是基于距离的聚类算法，基于距离的聚类算法的聚类结果是球状的簇，当数据集中的聚类结果是非球状结构时，基于距离的聚类算法的聚类效果并不好。 与基于距离的聚类算法不同的是…
ISODATA算法（Iterative Self Organizing Data Analysis Techniques Algorithm，迭代自组织数据分析方法）和K-Means算法是相似的算法，都是属于无监督的聚类分析方法，但是 在之前介绍的K-Means算法中，有两大缺…
大部分聚类方法针对的是多维数据，现实场景中还有可能存在以为数据的情况，针对以为数组的聚类和多维的数据有很大的不同，今天就来实战演练下： 需求内容：分析订单的价格分布 常见方案：按照100为梯度，分…
在学习聚类算法得时候并没有涉及到评估指标，主要原因是聚类算法属于非监督学习，并不像分类算法那样可以使用训练集或测试集中得数据计算准确率、召回率等。那么如何评估聚类算法得好坏呢？好的聚类算法,一般要求类…
标签传播算法（label propagation）简介 半监督学习 机器学习可以大体分为三大类：监督学习、非监督学习和半监督学习。 监督学习可以认为是我们有非常多的labeled标注数据来train一个模型，期待这个模型能学…
Affinity Propagation算法简介 AP(Affinity Propagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法。AP算法的基本思想是将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar)，然后数据点两两之间连线构成一个网…
Chameleon简介 Chameleon（变色龙）算法是一种两阶段层次聚类算法。在进行两个类簇合并时使用更高的标准，同时考虑了类簇之间的互连性（连接两个子簇的边的权重之和）和近似性（连接两个子簇的边的平均权重），具…
CURE（Clustering Using Representatives）是一种针对大型数据库的高效的聚类算法。基于层次的传统的聚类算法得到的是球状的，相等大小的聚类，对异常数据比较脆弱。CURE采用了用多个点代表一个簇的方法，可以较好…
