# Python 多特征聚类实现指南
在数据科学领域，多特征聚类是一种常用的分析方法，它可以帮助我们将数据划分成不同的类别。本文将带您逐步了解如何在Python中实现多特征聚类。以下是整个流程的概述。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --------------------- |
| 1 | 数据准备
原创
2024-08-26 07:18:04
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# 用 Python 实现多特征聚类
聚类是一种无监督学习方法，旨在将相似的数据点聚集在一起。在数据分析和机器学习中，聚类技术被广泛应用于数据挖掘、图像处理、市场细分等领域。本文将指导你如何使用 Python 实现多特征聚类，包括使用库、数据预处理、聚类算法及可视化。
## 整个流程
下面是实现多特征聚类的步骤概述，详细过程和代码示例将在随后的部分中进行介绍。
| 步骤
# 使用Python实现多特征的高斯混合聚类
高斯混合模型（GMM）是一种常用的聚类算法，适用于当数据集可以视为由多个高斯分布组成的情况。GMM相对较于K均值聚类，能够更好地处理形状复杂的数据分布。本文将指导你如何在Python中实现多特征的高斯混合聚类。
## 流程概述
实现高斯混合聚类的一般流程如下表所示：
| 步骤 | 描述
聚类(1)——混合高斯模型 Gaussian Mixture Model
算法
function
聚类系列：聚类(序)----监督学习与无监督学习聚类(1)----混合高斯模型 Gaussian Mixture Model 聚类(2)----层次聚类 Hierarchical Clustering聚类(3)----谱聚类 Spectral Clustering------
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2023-11-01 23:10:03
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上一讲说到，各个特征（各个分量）对分类来说，其重要性当然是不同的。舍去不重要的分量，这就是降维。 聚类变换认为：重要的分量就是能让变换后类内距离小的分量。类内距离小，意味着抱团抱得紧。 但是，抱团抱得紧，真的就一定容易分类么？如图1所示，根据聚类变换的原则，我们要留下方差小的分量，把方差大（波动大）的分量丢掉，所以两个椭圆都要向y轴投影，这样悲剧了，两个重叠在一起，根本分不开了
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2024-05-25 08:29:57
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# Python聚类案例：揭开数据背后的秘密
在数据分析和机器学习领域，聚类是一种重要的无监督学习技术。聚类的目标是将数据集分成几个组别，使得同一组内的数据相似度最大，而不同组之间的数据相似度最小。本文将通过一个简单的Python聚类案例来介绍聚类的基本概念、实现方法以及应用场景。
## 一、聚类的基本概念
聚类算法通常用于探索数据的结构，其常见用途包括：
- **图像分割**：将图像分成不
原创
2024-08-06 08:55:30
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机器学习方法已经广泛的应用于生物学领域，在最近大热的单细胞测序分析领域也不外如是。当单细胞聚类这一问题遇到深度学习方法之后应该会产生不一样的结果。今天要介绍的文章是发表在nature machine intelligence上的《Clustering single-cell RNA-seq data with a model-based deep learning approach》
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2023-08-21 11:47:30
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K-means聚类算法简述聚类是指将数据划分成多个组的任务，每一个组都叫做簇。聚类的目标就是要划分数据，使得每一个组里面的元素非常相似，但不同组里面的数据又非常不同，简单来说就是叫分类。我们通过聚类可以很方便地让我们对数据进行处理，把相似的数据分成一类，从而可以使得数据更加清晰。K-means是聚类算法中最典型的一个，也是最简单、最常用的一个算法之一。这个算法主要的作用是将相似的样本自动归到一个类
# Python 特征向量聚类入门指南
在数据科学和机器学习的世界中，聚类是一个重要的分析方法，尤其是在高维数据的情况下。聚类的目的是将数据分组，使得同一组的数据具有相似性，而不同组的数据尽可能地不同。在本教程中，我将带你了解如何在 Python 中执行特征向量聚类。
## 流程概述
我们将逐步完成以下步骤：
| 步骤编号 | 步骤 | 描述
原创
2024-08-16 07:44:17
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Python-深度学习-学习笔记（18）：Kmeans聚类算法与elbow method一、Kmeans聚类算法对于"监督学习"(supervised learning)，其训练样本是带有标记信息的，并且监督学习的目的是：对带有标记的数据集进行模型学习，从而便于对新的样本进行分类。而在“无监督学习”(unsupervised learning)中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练
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2024-11-01 14:07:20
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文章目录基本原理sklearn中的实现 基本原理AffinityPropagation按照字面意思就是亲和力传播，可见这个算法的关键就是亲和力与传播。说到传播，无外乎两件事，第一件事，传的是什么，暂且先不用管，因为名字里已经说了，传的是亲和度；第二件事，怎么传，为了解决这个问题，就必须造一条传递亲和力的通道。最直接的想法就是连接样本中所有的点，这样点与点之间就有了关联。 从而得到一个图。下面新建
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2023-12-21 02:33:08
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数据：6个画像，每个画像中有700个标签。 解释：同一标签下不同画像对应的数据，我要对此数据做聚类， 结果展示： 后端代码显示def kmeans_img(request):
#获取前段数据
UPLOAD_ROOT=os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))), 'static/img')
b
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2023-11-10 12:04:52
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MVC的两个重要原则，即互补原则和共识原则。互补原则：该原则规定，为了更全面、更准确地描述数据对象，应该使用多个视图。在多视图数据的上下文，每个视图都足以完成特定的知识发现任务。然而，不同的视图通常包含相互补充的信息。例如，在图像处理领域，每幅图像都由不同类型的特征来描述，如lbp、sift和hog，其中lbp是一种强大的纹理特征，sift对图像的光照、噪声和旋转具有鲁棒性，而hog对边缘信息敏感
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2023-10-21 14:28:04
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# 多指标聚类分析与Python实现
## 引言
随着数据科学的发展，多指标聚类分析成为了信息提取的重要工具。通过聚类，我们能够将具有相似特征的数据点分组，从而简化数据分析流程。无论是市场细分、社会网络分析，还是图像处理，聚类在很多领域中都得到了广泛应用。本文将通过Python示例，介绍多指标聚类的基本概念和实现方式。
## 多指标聚类的基本概念
多指标聚类是指在多个维度上对数据进行聚类的
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.externals import joblib
import numpy
import time
import matplotlib.pyplot as plt
if __name__ == '__main__':
## step 1: 加载数据
print("step 1: load
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2023-05-29 15:52:45
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1、问题导入假如有这样一种情况，在一天你想去某个城市旅游，这个城市里你想去的有70个地方，现在你只有每一个地方的地址，这个地址列表很长，有70个位置。事先肯定要做好攻略，你要把一些比较接近的地方放在一起组成一组，这样就可以安排交通工具抵达这些组的“某个地址”，然后步行到每个组内的地址。那么，如何确定这些组，如何确定这些组的“某个地址”？答案就是聚类。而本文所提供的k-means聚类分析方法就可以用
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2023-07-06 14:19:42
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以使用聚类算法将具有较大依赖关系（ 冗余度高） 的特征聚集到一起。 特征聚类 ，其基本思想是根据特征与特征之间相关性及特征与特征簇之间的相关性将特征集划分成多个簇群。
原创
2023-10-08 17:56:22
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背景：Graph的特征提取方法有很多种，有空域的方法vertex domain，谱方法spectral domain，最经典的就是图卷积GCN（Graph Convolutional Network）GCN (Graph Convolutional Network) 图卷积网络解析 。这里是另一种方法，谱聚类的方法( spectral clustering)。相关论文详解：GCN (Graph C
引用:Core Concepts — gensim<<自然语言处理入门>>一、简介 文本聚类( text
clustering
，也称文档聚类或
document
clustering
)指的是对文档进行的聚类分
析，被广泛用于文本挖掘和信息检索
使用scikit-learn进行KMeans文本聚类K-Means算法：中文名字叫做K-均值算法，算法的目的是将n个向量分别归属到K个中心点里面去。算法首先会随机选择K个中心向量，然后通过迭代计算以及重新选择K个中心向量，使得n个向量各自被分配到距离最近的K中心点，并且所有向量距离各自中心点的和最小。步骤一：在输入数据集里面随机选择k个向量作为初始中心点。 步骤二：将每个向量分配到离各自最近的中
