层次聚类改进算法之Chameleon
[LATEXPAGE] 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…
聚类
层次聚类改进算法之CURE
[LATEXPAGE] 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…
层次聚类改进算法之BIRCH
[LATEXPAGE] BIRCH算法简介 BIRCH算法的全称是 Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies，它使用聚类特征来表示一个簇，使用聚类特征树（CF-…
机器学习聚类算法之层次聚类
[LATEXPAGE] 层次聚类简介 层次聚类算法(Hierarchical Clustering)将数据集划分为一层一层的 clusters，后面一层生成的 clusters 基于前面一层的结果。层次聚类算法一般分为两类： Divisiv…
机器学习聚类算法之Mean Shift
[LATEXPAGE] 在K-Means算法中，最终的聚类效果受初始的聚类中心的影响，K-Means++算法的提出，为选择较好的初始聚类中心提供了依据，但是算法中，聚类的类别个数k仍需事先制定，对于类别个数事先未知的数据集，K-Means和…
机器学习聚类算法之K-Means
[LATEXPAGE] 根据训练样本中是否包含标签信息，机器学习可以分为监督学习和无监督学习。聚类算法是典型的无监督学习，其训练的样本中值包含样本的特征，不包含样本的标签信息。在聚类算法中。利用样本的特征，将具有相似属性的样本划分到统一类别…
