機械学習アルゴリズム--Canopy

原理は、 2つの事前確率R1、R2を設定し、私はあなたが私に従うことができ、内輪、外輪を理解するためにそれらを置きます。全てのサンプルをランダムにクラスタの最初のクラスタの中心点と試料を選択したリストにすべてのサンプル、およびランダムにリストから残り,,クラスタの中心から計算された距離。

  外側のリングはR1よりも大きい場合、それは、このクラスタに属していないが、別のクラスタになることを出て、中心点としてクラスタ、リストからサンプルを削除

  内輪R2、外輪より大きく、クラスタにこのクラスタのその後の部分R1、より小さい場合。

  内輪R2よりも小さい場合は、ああ、素晴らしいああ!この男は、非常に近い中心点とクラスタナ近いので、当然のことながら、クラスタの中心点に敬意を示すように更新されるようになりました。このブランドの新しいクラスタの中心点の合計を平均として、このポイントとクラスタの中心点。リストからサンプルを削除

  リストまでサンプルにではありません

アルゴリズムの最終結果の天蓋値は、クラスタオーバーラップの間に存在しませんができます

物体の存在は、任意のクラスタに属していません

アプリケーションシナリオ

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転載: www.cnblogs.com/qianchaomoon/p/12129165.html