HierarchicalClustering分层聚类算法Java实现

利用DBSCAN聚类算法实现的核心思想是：遍历所有未访问点，若为核心点则建立新簇，并遍历其邻域所有点（点集A），扩展簇。若簇内点为核心点，则将其邻域所有点加入点集A，并从点集移除已访问点。持续此过程，直至所有点被访问。

J.M. Santos 等人提出的 LEGClust 算法是一种基于分层熵子图的聚类算法，该算法已发表在 IEEE TPAMI（第 30 卷，第 1 期，2008 年，1-13 页）。MATLAB 代码可用于实现该算法。

Java 写的 K-Means 聚类算法，结构清晰，代码也不啰嗦，挺适合刚入门或者要快速验证模型思路的场景。你可以看看它怎么初始化中心点，还有分类过程的迭代优化逻辑，挺直观的。 K-Means 的 JAVA 实现，逻辑比较清楚，文件结构也不复杂。Cluster、Point这些类写得还挺工整，方法注释也不多不少，刚好够看懂。调试的时候也省心，不用翻一堆依赖。 嗯，要是你用 Python 比较多，也可以顺便对比下Python 版本的实现。你会发现 Java 版有点像强类型的思路训练，还挺锻炼逻辑思维的。 另外还有个对比写得不错的资源，Java 和 Python 的实现对比，看完对两边的优势差异会更

数据挖掘里的聚类算法不少，CURE 算法算是比较的那一类，抗噪能力强，聚类形状也不挑。推荐你看看这份 PPT，讲得挺详细，图示也清楚，思路梳理得比较顺。多个代表点+缩放策略的思路，在那种不规则分布、带噪声的数据时，表现还蛮稳定。你要是之前用惯了 K-means，第一次接触 CURE 会觉得思路不太一样，但看完这个文档应该就清楚多了。实现上也不算复杂，就是聚类前加了点小操作，比如先随机采样、再做层次聚类、挑点代表点压缩一下。Python写起来也蛮顺，推荐搭配下scikit-learn或NumPy练练手，效果直观。嗯，顺带一提，除了 CURE 之外，LSNCCP 算法也值得看看，聚类思路也挺有意思

DBSCAN 算法是一种基于密度的聚类算法，挺适合那些形状不规则的数据。在 Matlab 里实现 DBSCAN，可以帮你更轻松地发现不同形态的聚类，尤其在噪声数据时有用。核心思路是通过两个参数：ε（邻域半径）和minPts（最小邻居数）来定义一个点的密度。简单来说，如果一个点的邻域内有足够的点，那它就是核心点，核心点周围的点就会被聚在一起，形成一个聚类。实现这个算法的时候，你得数据，比如从 txt 文件读入数据，设置好ε和minPts这两个参数，选择合适的值才能得到靠谱的聚类效果。之后就是进行邻域搜索了，这一步比较重要，要用到 K-d 树之类的数据结构来加速查找。就是把聚类结果用不同颜色显示出

K-means 聚类算法一直是数据中常用的一个技术，今天推荐的这个资源正好了 Java 和 Python 两种实现方式，挺适合那些想对比这两种语言的实现效果的开发者。它通过设计一个名为MyPoint的类来表示二维坐标点，并在此基础上进行 K-means 聚类。你可以看到从点的创建到聚类结果输出的全过程，适合用来学习和了解 K-means 的原理。 其实，MyPoint类的设计也蛮巧妙的，包含了距离计算等方法，方便用于计算每个点与其他点的距离。而且它的随机生成数据功能也挺实用，可以确保实验数据的复现性。，如果你也在做聚类，试试这个资源，你更深入地理解算法。还不错的资源！

这是一个基于密度的聚类算法OPTICS的MATLAB程序，来源于官方，经过测试好用。

Python 写的 Kmeans 聚类算法代码，思路清晰，结构也比较简单，蛮适合拿来当入门练手项目的。用的是经典的鸢尾花数据集，k=3，每个样本4 维特征，分类目标也比较明确，方便调试。课程作业改的版本，逻辑直接，适合你快速掌握 Kmeans 的基本流程。像是怎么初始化质心、如何计算样本间的欧式距离，还有怎么判断收敛，代码里都有体现。讲到相似度的衡量，这里用的是“距离越小越相似”的逻辑，挺直观的。就像现实中会根据说话口音聚类人群，这里的聚类也是类似的思想。有意思的是，还提到了大规模用户数据的应用场景，比如微博推荐。这种从小样本练到大数据的思路，挺实用的。如果你刚好在研究聚类，或者准备复习模式识

本篇JavaWeb教程（四）将介绍基于分层开发思路的JavaWeb模板实现。该项目基于Maven构建，主要包括以下三个层次： DAO层（数据访问层）：负责与数据库进行交互，完成数据的增删改查操作。 Service层（业务逻辑层）：处理业务逻辑，调用DAO层的接口并进行业务处理。 Domain层（实体类）：定义项目中的实体对象，通常映射数据库表中的结构。 项目实现了与数据库的连接，提供对book表的增删改查功能，并且能够通过UI页面在网页上展示book表中的数据。