cluster-analysis - 使用哪个机器学习库

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我正在寻找一个理想情况下具有以下功能的库:

• 实现多维数据的层次聚类(理想情况下基于相似度或距离矩阵)
• 实现支持向量机
• 使用 C++ 编写
• 有一定的记录(这似乎是最难的)

我希望使用 C++ 语言，因为我对这种语言最熟悉，但如果该库值得的话，我也会使用任何其他语言。我用谷歌搜索并找到了一些，但我真的没有时间尝试所有这些，所以我想听听其他人的经验。请仅在您对所推荐的库有一定经验的情况下回答。

P.S.:我还可以使用不同的库进行聚类和 SVM。

Answer 1

我使用过的机器学习库只有几个，所以我很乐意推荐它们； dlib ml 无疑是其中之一。

Sourceforge 下载 here ;和最前沿的检查:

hg clone http://hg.code.sf.net/p/dclib/code dclib-code

最初的库创建者和当前维护者是 Davis King。

您的愿望 list 与相关 dlib 功能:

• 良好的文档:对于针对相对较小的用户/开发人员群体的免费开源库来说，这可能是最好的了；除了在五年的开发历史中完善的常规文档之外，还有一个经常更新的 Intro to dlib ，一个(低流量)论坛；以及大量优秀的示例(包括至少一个 SVM 示例)。

• C++:据我所知，100% 使用 C++。

• 支持向量机算法:是的；事实上，SVM 模块一直是该库最近更新的重点。

• 层次聚类算法:不是现成的；那里然而，打包代码为k-均值聚类。显然，每种技术的结果都非常好不同，但计算相似度度量及其后续递归/迭代划分步骤是两者的核心——换句话说，用于层次聚类的计算引擎已全部具备。要使现有的聚类模块适应 HC，将需要花费更多的时间几行代码，但它也是鉴于此，这不是一项重大努力你几乎在工作数据呈现级别。

dlib ml 还有几点值得推荐。它是一个成熟的库(现在是 17.x 版本，我相信 1.x 版本是在 2005 年末的某个时候发布的)，但它仍然处于积极开发之中，正如存储库日志所证明的那样(最后一次更新是 17.27，是 17 2010 年 5 月)和最后一次提交(2010 年 5 月 23 日)。此外，它还包括相当少的其他机器学习技术(例如贝叶斯网络、核方法等)。第三，dllib ml 拥有出色的矩阵计算和优化“支持”库，这两者都是许多 ML 技术的基本构建 block 。

在源代码中，我注意到 dlib ml 是根据 BSL (Boost？)获得许可的，这是一个开源许可证，尽管我对此类许可证一无所知.