聚类

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层次聚类

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面试

面试造航母，上班拧螺丝。多面试，少加班。
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B3log

B3log 是一个开源组织，名字来源于“Bulletin Board Blog”缩写，目标是将独立博客与论坛结合，形成一种新的网络社区体验，详细请看 B3log 构思。目前 B3log 已经开源了多款产品：Sym、Solo、Vditor 和思源笔记。
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数据挖掘

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密度聚类

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概述该版本改进了数据索引和数据库视图相关细节。变更记录以下是此版本中的详细变更。改进功能 [链接] [链接] [链接] [链接] [链接] [链接] [链接] 编辑文档时改进数据索引性能 Ctrl+Shift+F 不再叠加关键字改进移动设备上的左右滑动改进在代码、标签和键盘之前 Del 导入 .sy.zip ..

FuzzyC-Means 算法

FuzzyC-Means 模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm(FCMA)或(FCM)。模糊c均值聚类算法，是当前模糊系统里表现比较好的算法之一其特征与k-means相似，也是基于距离来判断分类。模糊c均值需要用户提供除数据之外至少一个参数，而这个参数与k-means中的k类似。模糊 ..

DBSCAN 聚类

DBSCAN Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise 一种基于密度，对噪声鲁棒的空间聚类算法。 DBSCAN 算法可以找到样本点的全部密集区域，并把这些密集区域当做一个一个的聚类簇通常情形下，密度聚类算法从样本密度的角度来考察样本之间的 ..

学习向量量化 (LVQ)

学习向量量化 “学习向量量化”(Learning Vector Quantization，简称LVQ)是一种利用监督信息辅助的聚类算法，像K-Meas算法一样也是通过调整一组类似于质心的点来进行聚类。算法描述假设给定样本 D={(X1,Y1),(X2,Y2),...,(Xm,Ym)},X 表示样本的属性，Y 表示样 ..

AGNES 算法

层次凝聚算法——AGNES AGNES算法是一种基于层次凝聚的聚类算法，它的思想十分朴素。假设现在有一个待聚类的数据集，那么根据分而治之的思想我们可以首先将每一个样本点看成是一个类，然后根据一定的规则将这些比较“小”的类进行合并，进而达到最终想要的结果。那么这个合并的规则是什么？通常我们将样本点之间的距离看成相似度。 ..

聚类分析 -- 层次聚类

层次聚类算法，分为两个方向，自顶向下（分裂的）或自底向上（凝聚的），通过定义簇的临近性概念来逐步进行聚类。关键性问题：临近性度量单链，两个簇中任意两点之间的最短距离（最大相似度），擅于处理非椭圆形的簇，但对噪声和离群点敏感全链，两个簇中任意两点之间的最长距离（最小相似度），对噪声和离群点不敏感，但是可能使大的簇破 ..

Spark mllib API- clustering

#mllib.clustering 聚类更多聚类的相关知识可以查看我的另外一篇博客[链接] Spark 目前提供 KMeans、GaussianMixture、PowerIterationClustering、StreamingKMeans、LDA。 ##KMeans k 均值聚类 ###背景知识 KMeans 是无 ..

聚类

思源笔记 v3.0.10 发布，改进数据索引