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数据挖掘之聚类算法K-Means总结

数据挖掘编程算法

序　　由于项目需要，需要对数据进行处理，故而又要滚回来看看paper,做点小功课，这篇文章只是简单的总结一下基础的Ｋmeans算法思想以及实现；正文： 1.基础Kmeans算法. 　　Kmeans算法的属于基础的聚类算法，它的核心思想是：　从初始的数据点集合，不断纳入新的点，然后再从新计算集合的“中心”，再以改点为初始点重新纳入新的点到集合，在计算”中心”，依次往复，直到这些集合不再都不能再纳入新的数据为止. 图解：　　　　假如我们在坐标轴中存在如下Ａ,B,C,D,E一共五个点，然后我们初始化

2018-03-27

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数据挖掘之聚类算法Ａpriori总结

数据挖掘编程算法

项目中有时候需要用到对数据进行关联分析，比如分析一个小商店中顾客购买习惯. 1 package com.data.algorithm; 2 3 import com.google.common.base.Splitter; 4 import com.google.common.collect.Lists; 5 import com.google.common.collect.Maps; 6 import org.slf4j.Logger; 7 import org.slf4j.

2018-03-27

9730

数据挖掘学习笔记--AdaBoost算法(一)

数据挖掘编程算法

声明：　这篇笔记是自己对AdaBoost原理的一些理解，如果有错，还望指正,俯谢～背景： AdaBoost算法，这个算法思路简单. 正文： AdaBoost算法，是一种组合算法（通过多个弱分类器，组合成一个强分类器）: 　　关于AdaBoost算法的流程，简单的描述,我们以Ａ Short Introduction to Boosting中提到的用AdaBoosting进行二分类来描述一下AdaBoost算法的具体流程: 　　1；不妨假设给定要训练的数据包含下面三个信息data{weight,valu

2018-03-27

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