finch = Finch(epsilon, mu) clusters = finch.fit(X) ``` 在这个例子中,我们设置邻域半径epsilon为0.5,最小密度阈值mu为5,并创建一个Finch聚类对象。然后,调用fit方法对数据集X进行聚类,并将结果保存在clusters变量中。 这就是关于Finch聚类算法代码的详细解释。通过使用这个算法,我们可以发现数据集中的聚类结构...
第一整数邻居聚类层次结构(FINCH)算法 该存储库包含用于建议的FINCH聚类算法的Python和Matlab代码,在我们的《使用第一个邻域关系进行有效无参数聚类CVPR 2019口头。 @inproceedings{finch, author = {M. Saquib Sarfraz, Vivek Sharma and Rainer Stiefelhagen}, title = {Efficient Parameter-free Clustering Using ...
但除了基于划分的聚类,还有一种在日常生活中也很常见的类型,就是基于层次的聚类问题,它的聚类结果是将这些对象分等级,在顶层将对象进行大致的分组,随后每一组再被进一步的细分,也许所有路径最终都要到达一个单独实例,这是一种“自顶向下”的层次聚类解决方法,对应的,也有“自底向上”的。其实可以简单的理解,“自...