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聚类分析svm

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聚类属于无监督学习 ， K-means 聚类是最基本最常用的聚类算法 。Sumd]kmeans(X，已找到fcm 聚类的中心，这是不可接受的，聚类的计算中心可以作为新数据聚类的初始中心，初始中心为 ， 可以用聚类 center直接对新数据进行分类吗？如何在SIFT得到的特征向量上做k-means聚合？关于K-means聚类SIFT后的问题，我在做bagofwords模型 ， 我选择的是SIFT SVM ， 涉及到聚类 分析，我想用Kmeans算法做聚类现在的问题是 ， 如果我用100张学习图片做SIFT特征提取，每张图片都是N*128的向量，每张图片的特征点N不一样，那么在做Kmeans 聚类的时候，每张图片分别做为 。

1、数据挖掘常用的方法有哪些?1 。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特征 ， 并按照分类方式将其划分到不同的类中 。其目的是通过分类模型将数据库中的数据项映射到给定的类别中 。它可以应用于应用分类和趋势预测 。比如淘宝店铺将用户在一段时间内的购买行为进行分类，根据情况向用户推荐相关商品，从而增加店铺的销量 。主要的分类方法有:决策树、KNN方法、SVM方法、VSM方法、贝叶斯方法、神经网络等 。

2、为什么对非线性函数fcm 聚类后进行的多个LSSVM建模融合输出后的误差比...我正好碰到这类文献，觉得这样做是个错误 。听起来是这样的 。其实当初对自己好是不合理的分析 。个人认为有几个可能的原因:一是泛化能力减弱了 。泛化能力与样本数量有关，样本越大，泛化能力越好 。虽然看起来回归分成了几个部分(回归不是拟合 ， 但可以看作是特殊的拟合)，每个小部分的回归(拟合)能力可能会有所提高，但整体形状肯定不会更接近真实图像 ， 类似于分段曲线拟合 。虽然局部拟合度高，但整体形状偏差大 。

3、如何对SIFT得到的特征向量做k-means聚合关于SIFT后的Kmeans的问题聚类我在做bagofwords模型，选择SIFT SVM，涉及到聚类 分析，想用KMeans算法做- 。假设我用100张学习图片进行SIFT特征提取，每张图片都是N*128的向量 ， 每张图片的特征点N都不一样 。那么在制作Kmeans 聚类时，每张图片是应该分别为聚类呢，还是应该将100张图片的特征空间整合成(n1 N2 ...

【聚类分析svm】另外 ， MATLAB中自带的kmeans函数解释如下:支持向量机的多分类效果怎么样？你好！SVM(SupportVectorMachines (SVM))是由Vanpik领导的AT

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