Canopy Clustering（Canopy聚類）
爲什麼80%的碼農都做不了架構師？>>> Canopy Clustering Canopy算法是基於Kmeans算法的一種優化的聚類方法。 優化體現在: 1.前期能通過一些低性能的算法，快速的獲取聚類中心 2.分好的每個聚類內部在進行k-means計算（不同聚類之間不進行相似度計算） 實現原理：(藉助網上的一張截圖) 算法步驟： （1 ) 將數據集向量化，然後放到list集合中，同時設定
相關文章
- 1. Canopy Clustering（Canopy聚類）
- 2. Canopy算法聚類
- 3. 機器學習之K-means、Canopy聚類
- 4. 實戰Mahout聚類算法Canopy+K-means
- 5. canopy安裝使用
- 6. Mahout – Clustering (聚類篇)
- 7. 機器學習算法學習四：Canopy Clustering
- 8. Mahout系列之------Canopy算法
- 9. 8.3聚類（Clustering）:hierarchical clustering 層次聚類
- 10. 聚類（Clustering）
- 更多相關文章...
- • Swift 類 - Swift 教程
- • Kotlin 枚舉類 - Kotlin 教程
- • Kotlin學習（二）基本類型
- • RxJava操作符（八）Aggregate
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. No provider available from registry 127.0.0.1:2181 for service com.ddbuy.ser 解決方法
- 2. Qt5.7以上調用虛擬鍵盤(支持中文)，以及源碼修改(可拖動，水平縮放)
- 3. 軟件測試面試- 購物車功能測試用例設計
- 4. ElasticSearch（概念篇）：你知道的, 爲了搜索…
- 5. redux理解
- 6. gitee創建第一個項目
- 7. 支持向量機之硬間隔（一步步推導，通俗易懂）
- 8. Mysql 異步複製延遲的原因及解決方案
- 9. 如何在運行SEPM配置嚮導時將不可認的複雜數據庫密碼改爲簡單密碼
- 10. windows系統下tftp服務器使用
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
