如果你在做数据挖掘,是聚类,Java 里的 DBSCAN、GMM 和 K-means 三大算法可以说是有用的工具。DBSCAN 是基于密度的,能噪声数据,且不受簇形状的限制,适合复杂数据。GMM 则适合带有多模态分布的数据,它通过期望最大化(EM)算法来优化聚类结果。K-means 是最常用的聚类算法,简单高效,但对初始中心选择敏感。每种算法都有各自的优势,选择合适的算法能大大提高你的效率哦。
Java中的DBSCAN、GMM和K-means聚类算法
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K-Means Java实现聚类算法
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
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K-means的实现过程不算复杂,核心就两个步骤:先随机选中心,不停更新,直到不再变。嗯,像在调频收音机,调到信号位置为止。要注意初始中心点选得不好,聚类效果就偏了。
如果你是用Python写的,可以直接撸个小脚本试试,比如下面这样:
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(data)
别的语言也有,
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