lightwave_wang的博客

主成分分析(PCA) 我们希望将N维数据降低为K维数据，对数据简化有如下一系列原因： 1 使得数据集更易使用使用 2 降低很多算法的计算开销 3 去除噪声 4 使得结果易懂     在所有的降维技术中，PCA的应用目前最为广泛，在PCA中，数据从原来的坐标系转换到了新的坐标系，新坐标系的选择是由数据本身决定的。第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方向，第二个新坐标轴的选择和第一个...

层次聚类算法的工作流程如下。首先，每个点自己单独看成一个簇。随着时间的推移，算法会通过合并两个小簇而形成一个大簇。 算法流程 首先，我们假定算法运行在欧式空间下。此时可以允许通过簇质心或者簇内平均点来表示一个簇。注意到对于单点组成的簇，该点就是簇质心，因此可以很直观地对这些簇进行初始化。然后我们将簇之间距离定义为其质心之间的欧氏距离，并选择具有最短距离的两个簇进行合并。 簇之间的距离有很多...

算法1-1 AprioriAll算法 输入：大项集阶段转换后的序列数据库DT 输出：所有最长序列 伪代码 （1） L1={large 1-sequences}；// 大项集阶段得到的结果 （2） FOR（k=2；Lk-1  ；k++） DO BEGIN （3） Ck=apriori-gen(Lk-1)； // Ck是从Lk-1中产生的新的候选者 （4） FOR each c...