摘要：
层次聚类（hierarchical clustering）可在不同层次上对数据集进行划分，形成树状的聚类结构。AggregativeClustering是一种常用的层次聚类算法。 其原理是：最初将每个对象看成一个簇，然后将这些簇根据某种规则被一步步合并，就这样不断合并直到达到预设的簇类个数。这里的关 阅读全文
摘要：
密度聚类（Density-based Clustering）假设聚类结构能够通过样本分布的紧密程度来确定。DBSCAN是常用的密度聚类算法，它通过一组邻域参数（ϵϵ，MinPtsMinPts）来描述样本分布的紧密程度。给定数据集DD={x⃗ 1，x⃗ 2，x⃗ 3，...，x⃗ Nx→1，x→2，x 阅读全文
摘要：
python大战机器学习——聚类和EM算法 注：本文中涉及到的公式一律省略（公式不好敲出来），若想了解公式的具体实现，请参考原著。 1、基本概念 （1）聚类的思想： 将数据集划分为若干个不想交的子集（称为一个簇cluster），每个簇潜在地对应于某一个概念。但是每个簇所具有现实意义由使用者自己决定， 阅读全文
摘要：
小波变换 小波，一个神奇的波，可长可短可胖可瘦（伸缩平移），当去学习小波的时候，第一个首先要做的就是回顾傅立叶变换（又回来了，唉），因为他们都是频率变换的方法，而傅立叶变换是最入门的，也是最先了解的，通过傅立叶变换，了解缺点，改进，慢慢的就成了小波变换。主要的关键的方向是傅立叶变换、短时傅立叶变换， 阅读全文
摘要：
https://blog.csdn.net/l494926429/article/details/51818012/ 我保证这篇文章和你以前看过的所有文章都不同，这是 2012 年还在果壳的时候写的，但是当时没有来得及写完就出国了……于是拖了两年，嗯，我是拖延症患者…… 这篇文章的核心思想就是： 要 阅读全文