聚类算法

互联网 数据量呈爆炸式增长，数据对社会生产和生活的影响越来越大，数据挖掘技术的应用也越来越广泛。数据挖掘过程是一个反复多次的人机交互过程，它包括定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评估模型等。主要的数据挖掘算法包括关联分析、序列模式挖掘、分类算法及聚类算法等。 据了解，WIMI微美全息

编辑导语：如今的识别功能越来越强大，比如：指纹识别、人脸识别、虹膜识别、声纹识别等等，声纹识别多用于金融行业和刑侦场景，进行声音匹配；本文作者详细介绍和分析了声纹识别中N：N聚类算法是如何应用的，我们一起来看一下。笔者前段时间有幸了解到声纹的概念：声纹识别，作为生物识别技术的一种，跟脸象、指纹、虹膜等一样，是每个人独一

本文作者通过一些场景案例，带领大家了解一下朴素贝叶斯算法作为聚类算法中的一员，如何来区分各类数组。通过一组参数模型来区分互斥群组中的个体十分常见，我们可以使用朴素贝叶斯分析来应用于这种场景，取决于模型的相似矩阵算法常常运用在估算决策论框架的矩阵中。一些已经存在的聚类分析技巧是从一些特定的有限制的场景中提取出来的，这些结

本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：The 5 Clustering Algorithms Data Scientists Need to Know作者 | George Seif翻译 | 邓普斯•杰弗、arnold_hua、小Y的彩笔校对 | 邓普斯•杰弗       审核| Lam-W      整理 |

雷锋网(公众号：雷锋网) 按：本文为AI研习社编译的技术博客，原标题 K-Means Clustering: All You Need to Know，作者为  Uday Keith 。 翻译 | 李锋  周静        校对 | 余杭       整理 | MY在机器学习中，我们经常处于函数

本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题The 5 Clustering Algorithms Data Scientists Need to Know，作者为George Seif。翻译 | 姜波    整理 |  凡江  吴璇聚类是一种关于数据点分组的机器学习技术。给出一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点分类

文| 十方 比较分类算法的话，大概考虑这几个维度：时间空间复杂度，鲁棒性，参数敏感性，处理不规则形状，适合的类数量，类间差异（范围大小，样本个数，形状差异） 可以参照一下sklearn网站给出的列表： 2.3. Clustering 除了这些聚类方法以外，统