聚類算法總結(jié)

1、相似度的度量方法

2、K-means聚類

3、層次聚類

4礼搁、密度聚類

DBSCAN
DensityPeak

5、譜聚類

譜聚類與PCA關(guān)系
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末目尖,一起剝皮案震驚了整個濱河市馒吴,隨后出現(xiàn)的幾起案子,更是在濱河造成了極大的恐慌瑟曲,老刑警劉巖饮戳,帶你破解...
    沈念sama閱讀 211,743評論 6 492
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件,死亡現(xiàn)場離奇詭異洞拨,居然都是意外死亡扯罐,警方通過查閱死者的電腦和手機(jī),發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 90,296評論 3 385
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門烦衣,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來歹河,“玉大人,你說我怎么就攤上這事花吟〗掌纾” “怎么了?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 157,285評論 0 348
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵衅澈,是天一觀的道長键菱。 經(jīng)常有香客問我,道長今布,這世上最難降的妖魔是什么经备? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 56,485評論 1 283
  • 正文 為了忘掉前任,我火速辦了婚禮部默,結(jié)果婚禮上侵蒙,老公的妹妹穿的比我還像新娘。我一直安慰自己傅蹂,他們只是感情好纷闺,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 65,581評論 6 386
  • 文/花漫 我一把揭開白布。 她就那樣靜靜地躺著贬派,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪澎媒。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上搞乏,一...
    開封第一講書人閱讀 49,821評論 1 290
  • 那天,我揣著相機(jī)與錄音戒努,去河邊找鬼请敦。 笑死镐躲,一個胖子當(dāng)著我的面吹牛,可吹牛的內(nèi)容都是我干的侍筛。 我是一名探鬼主播萤皂,決...
    沈念sama閱讀 38,960評論 3 408
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼匣椰!你這毒婦竟也來了裆熙?” 一聲冷哼從身側(cè)響起,我...
    開封第一講書人閱讀 37,719評論 0 266
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤禽笑,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎入录,沒想到半個月后,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體佳镜,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 44,186評論 1 303
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡僚稿,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 36,516評論 2 327
  • 正文 我和宋清朗相戀三年,在試婚紗的時候發(fā)現(xiàn)自己被綠了蟀伸。 大學(xué)時的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片蚀同。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 38,650評論 1 340
  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡,死狀恐怖啊掏,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出蠢络,到底是詐尸還是另有隱情,我是刑警寧澤脖律,帶...
    沈念sama閱讀 34,329評論 4 330
  • 正文 年R本政府宣布谢肾,位于F島的核電站,受9級特大地震影響小泉,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏芦疏。R本人自食惡果不足惜,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 39,936評論 3 313
  • 文/蒙蒙 一微姊、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望酸茴。 院中可真熱鬧,春花似錦兢交、人聲如沸薪捍。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 30,757評論 0 21
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽酪穿。三九已至,卻和暖如春晴裹,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間被济,已是汗流浹背。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 31,991評論 1 266
  • 我被黑心中介騙來泰國打工涧团, 沒想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留只磷,地道東北人经磅。 一個月前我還...
    沈念sama閱讀 46,370評論 2 360
  • 正文 我出身青樓,卻偏偏與公主長得像钮追,于是被迫代替她去往敵國和親预厌。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 43,527評論 2 349

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容

  • 聚類三種方法:k-means聚類元媚、密度聚類轧叽、層次聚類和譜聚類Spectrum Clustering 簡述 譜聚類是...
    空白_J閱讀 5,445評論 0 6
  • 結(jié)合K近鄰的改進(jìn)密度峰值聚類算法總結(jié) 解決的問題: 解決了處理維數(shù)較高,含噪聲及結(jié)構(gòu)復(fù)雜數(shù)據(jù)集時聚類性能不佳等問題...
    kyrieCool7閱讀 3,748評論 0 4
  • 1惠毁,從本篇文章/音頻/視頻中我學(xué)到的最重要的概念: 怎么點(diǎn)菜犹芹,需要注意的事項(xiàng)! 2鞠绰,我在本片文章/音頻/視頻中學(xué)...
    旅二05董嘉榮閱讀 246評論 0 0
  • 天姓名:邢喜全 公司:寧波大發(fā)化纖有限公司 組別:第235期 感謝一組 【日精進(jìn)打卡第 53天】 【知~學(xué)習(xí)】...
    天上人間_3c17閱讀 111評論 0 0
  • 我發(fā)現(xiàn)人有的時候真的就是情緒化動物腰埂,昨天可能還陰晴不定,今天就已經(jīng)撥開云霧見天日了蜈膨,我就是其中一個活生生的例子屿笼,在...
    Lucky男孩閱讀 73評論 0 0