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Canopy聚类算法分析

与其他聚类算法相比,Canopy聚类虽然精度较低,但其在速度上有很大优势,因此可以使用 Canopy 聚类先对数据进行“粗”聚类,(摘自于Mahout一书:Canopy算法是一种快速地聚类技术,只需一次遍历数据科技得到结果...,这个子集被叫做Canopy ,通过一系列计算得到若干CanopyCanopy 之间可以是重叠的,但不会存在某个对象不属于任何Canopy的情况,可以把这一阶段看做数据预处理; Step2、在各个...Canopy 内使用传统的聚类方法(如K-means),不属于同一Canopy 的对象之间不进行相似性计算。...; (2)从list中任取一点P,用低计算成本方法快速计算点P与所有Canopy之间的距离(如果当前不存在Canopy,则把点P作为一个Canopy),如果点P与某个Canopy距离在T1以内...,则将点P加入到这个Canopy; (3)如果点P曾经与某个Canopy的距离在T2以内,则需要把点P从list中删除,这一步是认为点P此时与这个Canopy已经够近了,因此它不可以再做其它

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shopify Canopy主题模板配置修改

Canopy是一个新颖的、可定制的多功能shopify主题,灵感来自Amazon,包括很酷的设置选项,如mega菜单,Canopy Shopify主题迎合了挑剔的店主,无论库存大小。...shopify Canopy主题模板特色 良好的购物体验 为大型购物车和库存而建,有一个突出的搜索栏和一个始终可见的购物车侧栏选项。 与大型零售商竞争 装有您需要的很多工具。...使用了shopify Canopy主题的店主怎么说 这个主题非常干净,使用起来很简单。对于一个对写代码和脚本不甚了解的人来说,它是令人惊讶的。 易于使用的主题,在设计上提供了很多选项。...哪些shopify店铺使用Canopy主题 https://shoppfm.com/ https://www.appletonsweets.co.uk/ https://shop.agrosano.cl.../ https://www.workoutforless.co.uk/ shopify canopy主题简单整洁,速度非常快,但是想驾驭它不是很容易,需要合理搭配版块,有时可能需要自己创建一些新的功能模块

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kmeans优化算法

方法2:先使用canopy算法进行初始聚类,得到k个canopy中心,以此或距离每个canopy中心最近的点作为初始簇中心。 ③聚类结果对k值的依赖性比较大。目前并没有一个通用的理论来确定这个k值。...Canopy算法:首先给定两个距离T1和T2,T1>T2。...从数据集中随机有放回地选择一个点作为一个canopy中心,对于剩余数据集中的每个点计算其与每个canopy中心的距离,若距离小于T1,则将该点加入该canopy中;若距离小于T2,则将其加入该canopy...canopy算法会得到若干个canopy,可以认为每个canopy都是一个簇,只是数据集中的点可能同时属于多个不同的canopy,可以先用canopy算法进行粗聚类,得到k值和k个初始簇中心后再使用k-means

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Theano 中文文档 0.9 - 5.3 Windows安装说明

警告 Theano主要在Linux机器上开发和测试。 这些说明逐步介绍了如何使用免费提供的工具和编译器将Theano和所需的依赖关系安装在32位或64位系统上。...pip不包括在EPD中,但你可以简单地安装它: easy_install pip 替代方法:Canopy Canopy是另一个安装所有Theano依赖项的软件。...安装Canopy x64并将其更新到最新版本(帮助/软件更新...),因为旧版Canopy版本安装pip有问题。 然后从Canopy包管理器安装pip。...安装Canopy x64并将其更新到最新版本(帮助/软件更新...),因为旧版Canopy版本安装pip有问题。 然后从Canopy包管理器安装pip。...安装Canopy x64并将其更新到最新版本(帮助/软件更新...),因为旧版Canopy版本安装pip有问题。 然后从Canopy包管理器安装pip。

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基础聚类算法:K-means算法

Canopy Method算法: Stage1、聚类最耗费计算的地方是计算对象相似性的时候,Canopy Method在第一阶段选择简单、计算代价较低的方法计算对象相似性,将相似的对象放在一个子集中,这个子集被叫做...Canopy ,通过一系列计算得到若干CanopyCanopy之间可以是重叠的,但不会存在某个对象不属于任何Canopy的情况,可以把这一阶段看做数据预处理; Stage2、在各个Canopy 内使用传统的聚类方法...(如K-means),不属于同一Canopy 的对象之间不进行相似性计算。...从这个方法起码可以看出两点好处:首先,Canopy 不要太大且Canopy 之间重叠的不要太多的话会大大减少后续需要计算相似性的对象的个数;其次,类似于K-means这样的聚类方法是需要人为指出K的值的...,通过Stage1得到的Canopy 个数完全可以作为这个K值,一定程度上减少了选择K的盲目性。

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