机器学习 (10)聚类算法与应用

DP clustering algorithm

传统K-modes聚类算法，并包含F1-measures指标、聚类准确率指标和聚类纯度指标，含有UCI数据集进行测试，直接运行main即可

聚类算法中的感知器算法，用于模式识别中，有比较完整的算法描述

一种基于大数据的数据挖掘算法介绍，初学者可以观看学习

APCLUSTER Affinity Propagation Clustering (Frey/Dueck, Science 2007) 一种基于apcluster affinity propagat

一个很好的利用DTW距离作相似度的ap聚类算法，同时能够自适应的调整最佳参数

一篇关于聚类算法综述的论文

是数据库的一个c语言编程的聚类算法，可运行

文本聚类在很多领域都有广泛应用,而聚类算法作为文本聚类的核心直接决定了聚类的效果和效率。结合基于划分的聚类算法和基于密度的聚类算法的优点,提出了基于密度的聚类算法DBCKNN。算法利用了k近邻和离群度

聚类概念 聚类是把相似的东西分到一组,它是一个无监督问题,没有标签使用 难点: 对于有标签的有监督学习问题,标签可以便于我们来评估模型,无监督学习问题在评估上比较难一点 对于不同的参数组合,得到的学习