摘要： 延参法师来大同济，主题“快乐看生活”，像我活的不快乐的人，是该去听听。他就在那里，本来我可以跟他来张合影的，不过，我那时候犯二，想着，我干嘛要跟他合影呀，想当初他也是默默无闻的和尚，这个合影仿佛成了我和一“名人”的合影，我不想如此，我想着对等的，指不定哪天我也成了“名人”，算了，感觉总是微妙的，现在也理不清楚，这让我想起了非诚勿扰里面的哈佛男跟巴菲特的合影，当时觉得很有档次，其实这并不意味着什么，合影并不意味着对等，所以也没什么了不起。更何况，只要自己努力，也可以成为强势但又谦虚的那个集体。讲的挺自傲的，不过回过头来来想想，合影下，我还可以回来show一下。这就是现实！给你芝麻，你说我不稀罕， 阅读全文

摘要： 上一篇讲了Partitional Clustering，这一篇聚类的另一种方式，层次分类。 （分享）Hierarchical CLustering（层次分类）层次分类方式（1）Agglomerative（凝聚）（2）Divisive（分裂）凝聚的步骤首先，我用一个通俗的例子来说明下，比如要把10位学生进行聚类，如果我们聚类的标准是空间上的距离，就是说A离B站的近，就认为他们是同一类，而不是根据他们的兴趣爱好，这就是距离的定义，那这样子的话，我们首先算出每两位同学之间的距离，把离得最近的两人先归为一类，那既然是同一类，那就是同一个群体，再算下这9个群体之间的距离，把距离最小的距离再归为一类，直至 阅读全文

摘要： 聚类聚类把一堆对象分类，使每个类内的对象距离最小，每个类之间的距离最大。聚类与分类的区别分类中，有两堆数据，一堆是用来训练的，一堆是用来测试的。就像是一群学生，先教授知识，之后再考试，看这群学生掌握了多少，以此来评估这个教授方式如何？聚类中，就是给你一堆数据，你不知道这堆数据一共分为几类，然后，你通过反复试验，把这堆数据一堆堆分开，就像是一群学生，你要把这群学生进行分类，你可以根据他们坐的位置，或者是性格等，就把这些人分开了。（当然，有时候我们为了看该聚类算法的效果，也会知道这些数据的标记是什么，所以这其实跟分类也有共同点）聚类的方式有两种聚类方式，一种是Partitional Cluster 阅读全文