一、概念 与传统的聚类算法(比如K-means)不同，Canopy聚类最大的特点是不需要事先指定k值(即clustering的个数)，因此具有很大的实际应用价值。与其他聚类算法相比，Canopy聚类虽然精度较低，但其在速度上有很大优势，因此可以使用Canopy聚类先对数据进行“粗”聚类，得到k值后再使用K-means进行进一步“细”聚类。这种Can...
聚类分析根据对象之间的相异程度，把对象分成多个簇，簇是数据对象的集合，聚类分析使得同一个簇中的对象相似，而与其他簇中的对象相异。相似性和相异性（dissimilarity）是根据数据对象的属性值评估的，通常涉及到距离度量。相似性（similarity）和相异性（dissimilarity）是负相关的，统称为临近性（proximity）。 在聚类分析中，聚类...
它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库。而该领域一直是传统的搜索引擎的短板。借助Faiss，Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索（nearest neighbor search），比此前的最前沿技术快 8.5 倍，并创造出迄今为止学术圈所见最快的、运行于 GPU 的 k-selection 算法。Facebook 人工智能实验室（F...
在数据挖掘中，在确定适用的算法模型之后，应该让我们的数据也能适用我们的算法。例如聚类，最近邻分类等算法，在这些算法中我们往往需要给我们的数据分类，相似的分为一类，不相似的分为不同类。 比如为了精准营销，商店需要建立顾客画像，得出具有类似特征（例如类似的收入，居住区域和年龄，职业等）的顾客组。也就是我们需要一个评判标准，评估对象之间比较的相似或不相似程度的标...