数据挖掘2015课程完整基于网格的聚类算法PPT学习教案.pptx

数据挖掘课程完整基于网格的聚类算法PPT学习教案.pptx

k-means聚类算法，演示效果，可调节k值

AP算法提出原文。Clustering data by identifying a subset of representative examples is important for processing sensory signals and detecting patterns in data. Such “exemplars” can be found by randomly choosing an initial subset of data points and then iteratively refining it, but this works well only if that initial choice is close to a good solution. We devised a method called “affinity propagation,” which takes as input measures of similarity between pairs of data points. Real-valued messages are exchanged between data points until a high-quality set of exemplars and corresponding clusters gradually emerges. We used affinity propagation to cluster images of faces, detect genes in microarray data, identify representative sentences in this manuscript, and identify cities that are efficiently accessed by airline travel. Affinity propagation found clusters with much lower error than other methods, and it did so in less than one-hundredth the amount of time.

##OPTICS CLUSTERING## 此 MATLAB 函数根据 Ankerst、Mihael 等人的图 19 中介绍的算法计算一组集群。 “光学：排序点来识别聚类结构。” ACM Sigmod 记录。 卷。 28. 第 2 号。ACM，1999 年。 剑桥大学Alex Kendall 撰写， 2015 年 2 月 18 日 该软件在 GPLv3 下获得许可，请参阅包含的 glpv3.txt。 输入： 点 - 要聚类的输入点，其中每个点是单独的行，列是数据维度 minpts - 形成集群所需的最少点数 epsilon - 创建集群的百分比阈值 输出： SetOfClusters - 包含每个集群的开始和结束索引的结构 RD - 每个点的可达距离 CD - 每个点的核心距离 order - 可达图中点的顺序 依赖关系：这个函数需要来自 Michal Daszykowski 的

改进的基于划分算法的三维点云聚类matlab实现点云聚类算法_改进k-means_k-mean_K._源码.zip

本文于cloud.tencent.com，介绍了典型算法，CLIQUE聚类算法，WaveCluster算法，WaveCluster聚类算法等。俗话说：“物以类聚，人以群分”，在机器学习中，聚类算法是一种无监督分类算法。聚类算法很多，包括基于划分的聚类算法（如：kmeans），基于层次的聚类算法（如：BIRCH），基于密度的聚类算法（如：DBScan），基于网格的聚类算法等等。基于划分和层次聚类方法都无法发现非凸面形状的簇，真正能有效发现任意形状簇的算法是基于密度的算法，但基于密度的算法一般时间复杂度较高，1996年到2000年间，研究数据挖掘的学者们提出了大量基于网格的聚类算法，网格方法可以有

用matlab开发的k-means聚类算法，每类用不同颜色绘制

案例25 广义神经网络的聚类算法-网络入侵聚类.7z

案例29 kohonen网络的聚类算法—网络入侵聚类.7z