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AnYeah木虫 (小有名气)
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kmeans算法如何该？
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常规的kmeans是硬聚类，即一个样本点只能属于一个聚类。如果希望，当样本点与若干聚类中心的距离相等时，该样本点都同时判给这若干个聚类。比如说，样本A到聚类中心C1、C2的距离相等，则A的类别标号为1和2。 这样的代码怎么写？ |
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AnYeah: 金币+5 2016-08-23 09:22:58
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AnYeah: 金币+5 2016-08-23 09:22:58
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Mining Multi-label Data https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-0-387-09823-4_34 A Review on Multi-Label Learning Algorithms http://cse.seu.edu.cn/people/zhangml/files/TKDE%2713.pdf A Tutorial on Multilabel Learning https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2716262 多标记分类方法比较 http://lamda.nju.edu.cn/huangsj/dm11/files/xuzg.pdf Distilling the Knowledge in a Neural Network https://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/distillation.pdf |
5楼2016-08-05 17:00:38
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AnYeah: 金币+3 2016-08-23 09:23:10
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AnYeah: 金币+3 2016-08-23 09:23:10
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具体看楼主怎么用了。有个简单的方法。你不是已经聚类得到各个中心'值了么？然后你把所有样本点到各个中心的距离都算一遍，就能找出这些点。不会太多，你要设个阈值，因为严格相等的点太少了。 发自小木虫Android客户端 |
4楼2016-08-05 00:59:47