聚类效果的好坏依赖于两个因素：1.衡量距离的方法（distancemeasurement） 2.聚类算法（algorithm）目前主流的说话人聚类算法是在说话人分割的基础上，基于贝叶斯信息判据，采用凝聚分层聚类算法，直接对说话人分割后的语音...

改进的聚类算法的基本思想是：首先对数据集合进行系统聚类分析，得到聚类树及相应的聚类中心矩阵；接着从聚类树中查找较早形成的大类，并计算其聚类中心，这样我们就得到了较好的聚类数k及比较具有代表性的初试聚类中心集合；最...

已知聚类着色点的合成聚类数据集的散点图接下来,我们可以开始查看应用于此数据集的聚类算法的示例。我已经做了一些最小的尝试来调整每个方法到数据集。3.亲和力传播亲和力传播包括找到一组最能概括数据的范例。它是通过AffinityPropagation...

聚类算法的应用DBScan需要二个参数扫描半径和最小包含点数。任选一个未被访问的点开始，找出与其距离在eps之内的所有附近点。如果附近点的数量≥minPts，则当前点与其附近点形成一个簇，并且出发点被标记为已访问。然后...

2.聚类的常见应用我们在实际情况的中的应用会有：marketing：客户分群insurance：寻找汽车保险高索赔客户群urbanplanning：寻找相同类型的房产比如你做买家分析、卖家分析时，一定会听到客户分群的概念，用标准分为高价值...

K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体，本文就从最传统的K-Means算法讲起，在其基础上讲述K-Means的优化变体方法。包括初始化优化K-Means++,距离...

事实上，聚类算法中很多算法的相似性都是基于距离的，而且由于现实数据库中数据类型的多样性，关于如何度量两个含有非数值型字段的记录之间的距离的讨论有很多，并提出了相应的算法。在很多应用中，聚类分析得到的每一个类中的...

聚类算法 一、本质将数据划分到不同的类里，使相似的数据在同一类里，不相似的数据在不同类里 二、分类算法用来解决什么问题文本聚类、图像聚类和商品聚类，便于发现规律，以解决数据稀疏问题...

聚类是无监督的学习算法,分类是有监督的学习算法。所谓有监督就是有已知标签的训练集(也就是说提前知道训练集里的数据属于哪个类别),机器学习算法在训练集上学习到相应的参数,构建模型,然后应用到测试集上。而聚类算法是没有标签的,聚类...

优点：应用最为广泛；收敛速度快；能扩展以用于大规模的数据集缺点：倾向于识别凸形分布、大小相近、密度相近的聚类；中心选择和噪声聚类对结果影响大3、基于约束的聚类算法3.1约束对个体对象的约束、对聚类参数的约束；...