经典机器学习系列(七)【聚类分析前序--相似性度量】
相似性度量是机器学习中一个非常基础的概念：是评定两个事物之间相似程度的一种度量，尤其是在聚类、推荐算法中尤为重要。其本质就是一种量化标准。在机器学习中主要是用于衡量样本之间的相似程度。 为什么要有一个衡量标准？这世间万物都是公说公有理，婆说婆有理，而这衡量标准一旦定下来，大家都得在这里面玩。这人世间的法律制度，大大小小的条文规矩都是衡量标准。 那有些同学可能就会说了，我也想制定标准，可以是可....
机器学习 基于IRIS鸢尾花数据集进行聚类分析
一：k-means、混合高斯聚类的原理k-means算法的基本思想为：在数据集中根据一定策略选择k个点作为每个簇的初始中心，然后观察剩余的数据，将数据划分到距离这k个点最近的簇中，也就是说将数据划分成k个簇完成一次划分，但形成的新簇并不一定是最好的划分，因此生成的新簇中，重新计算每个簇的中心点，然后在重新进行划分，直到每次划分的结果保持不变。高斯混合聚类是一种基于概率分布的算法，它首先假设每个簇....
机器学习（二）聚类的DBSCAN方法及学生上网聚类分析
一.DBSCAN算法（1）简介一种基于密度的聚类算法：• 聚类的时候不需要预先指定簇的个数• 最终的簇的个数不定（2）数据点分类• 核心点：在半径Eps内含有超过MinPts数目的点• 边界点：在半径Eps内点的数量小于MinPts，但是落在核心点的邻域内• 噪音点：既不是核心点也不是边界点的点（3）DBSCAN算法流程1.将所有点标记为核心点、边界点或噪声点；2.删除噪声点；3.为距离在Eps....
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