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Weka入门实例之KMean聚类实现

/*上次我介绍了分类器的使用方法，这次我来介绍一下聚类算法。聚类算法在数据挖掘里面被称之为无监督学习（unsupervised learning），这是与分类算法（supervised learning）相对的。在它们两者之间还一种叫做半监督学习（semi-supervised learning）这个我会在后面的文章中重点介绍。所谓无监督学习就是在预先不知道样本类别的情况下，由聚类算法来判别样本 ...
wekakmeans聚类实例入门 
ganliang13 评论(0) 有6283人浏览 2013-10-21 20:15

mahout之Kmeans使用及结果分析

Mahout-Kmeans 1，两个输入路径：一个是数据的点；一个是初始集群。      点的输入文件是SequenceFile(Key, VectorWritable)格式；       而初始集群的输入文件格式是SequenceFiles(Text, Cluster | Canopy) 2，每次迭代会产生一个输出目录“cluster-N”，输出文件格式为SequenceFile(Te ...
mahoutkmeans 
ghost_face 评论(0) 有4494人浏览 2013-07-12 19:32

java实现kmeans算法

kmeans算法是一种经典的聚类算法，其核心思想是：根据给定的聚类个数k，随机选择k个点作为初始的中心节点，然后按照样本中其他节点与这k个节点的距离进行分类。每分类一次就重新计算一次k个中心节点，直到所有样本中的节点所属的分类不再变化为止。 代码： public class KmeansAlgorithm { private static final int T = 10; // 最大迭 ...
javakmeans 
czhsuccess 评论(0) 有3977人浏览 2013-07-04 15:08

聚类算法之kmeans算法java版本

   聚类的意思很明确，物以类聚，把类似的事物放在一起。     聚类算法是web智能中很重要的一步，可运用在社交，新闻，电商等各种应用中，我打算专门开个分类讲解聚类各种算法的java版实现。     首先介绍kmeans算法。     kmeans算法的速度很快，性能良好，几乎是应用最广泛的，它需要先指定聚类的个数k，然后根据k值来自动分出k个类别集合。     举个例子，某某教练在得到全队的数据 ...
kmeansk-meansweb智能算法 
AngelAndAngel 评论(6) 有20885人浏览 2012-04-22 21:34

K-MEANS聚类算法

K-MEANS 算法     输入聚类个数 k ，以及包含 n 个数据对象的数据库，输出满足方差最小标准的 k 个聚类。     k-means 算法接受输入量 k ；然后将 n 个数据对象划分为 k 个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得 ...
kmeans聚类算法 
chuanwang66 评论(0) 有1590人浏览 2011-10-06 22:20

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