kmeans EM 估计算法 在原本的EM上结合Kmaens做了优化

给出的程序可用于未知工况的识别或分类问题，属于数据处理的一个环节

大数据十大经典算法kmeans.ppt

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强化凝聚聚类 为了克服聚集聚类中传统链接标准的贪婪性，我们提出了一种强化学习方法，通过将聚集聚类建模为马尔可夫决策过程来学习非贪婪合并策略。 是层次聚类的一种“自下而上”的方法，其中每个观察值都在其自己的聚类中开始，并且随着一个聚类向上移动，聚类对将合并。 聚集聚类是一个顺序决策问题，它伴随着一个问题，即较早做出的决定会影响较晚的结果。 但是传统的链接标准无法通过简单地测量当前阶段集群的相似性来解决这个问题。 这促使我们将聚类建模为马尔可夫决策过程，并通过强化学习对其进行求解。 代理应该学习非贪婪的合并策略，以便选择每个合并操作以获得更好的长期折价奖励。 该状态定义为当前聚类的特征表示。 我们使用池来聚合所有集群的功能。 该动作定义为合并群集i和群集j。 我们使用Q学习来计算状态-动作对的值。 在训练中，奖励是通过图像的地面真相标签来计算的。 并且在测试时，我们在不同的域中测试代理，以

06聚类算法Kmeans资料与代码.7z

聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地大；不同类对象之间的相似度尽可能地小。目前聚类的方法很多，根据基本思想的不同，大致可以将聚类算法分为五大类：层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法。本源码实现主要选取了基于划分的Kmeans算法和基于密度的DBSCAN算法来对用户地理位置信息进行聚类。 本实验用python实现，依赖numpy, pandas, sklearn, scipy等科学计算library。 数据来自收集得到的用户的地理位置信息，即经纬度数据的序列集。 一种基于DBSCAN和Kmeans的混合算法：先利用DBSCAN算法的密度可达特性将用户的地理位置数据集按照活动半径聚合成若干个簇，并且将每一簇的数据集作为新的输入，再利用Kmeans算法的迭代聚合求出质心的位置，设定K值为1。

Clustering, a book, writen by RUI XU and DONALD C. WUNSCH, II

K均值 OvGU Magdeburg 机器学习课程的 k-Means 分类器。

课程作业自己手写的kmeans算法,聚类的个数需要自己制定，算法的速度还可以