聚类分析的评价指标也称为：性能度量指标聚类算法聚类后，如何评价聚类结果，如何确定各聚类算法结果的优劣，如何确定聚类算法的参数值，可以通过聚类性能度量指标从一个侧面说明聚类算法和算法参数的选择。、聚类性能度量指标分为外部指标和内部指标。外部指标，也就是有参考标准的指标，通常也可以称为有监督情况下的一种度量聚类算法和各参数的指标。具体就是聚类算法的聚类结果和已知的（有标签的、人工标准或基于
在学习使用k-means算法进行负载聚类分析时看到了这样的图，查了之后是用轮廓系数来评估分类结果的准确度或者称合适度。 silhouette 是一个衡量一个结点与它属聚类相较于其它聚类的相似程度。 取值范围-1到1，值越大表明这个结点更匹配其属聚类而不与相邻的聚类匹配。 如果大多数结点都有很高的silhouette value，那么聚类适当。若许多点都有低或者负的值，说明分类过多或者过少。 定
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2023-06-08 13:53:27
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轮廓图（Silhouette）是一种用来刻画聚类效果的度量。详细解释见：http://en.wikipedia.org/wiki/Silhouette_(clustering)定义为：对于一个样本点 i，其 Silhouette 值为：
Latex Eqation：
s(i)=\frac{b(i)-a(i)}{max\{a(i),b(i)\}}
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2023-06-08 15:50:40
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Kmeans是一种简单的聚类方法，一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。 算法原理kmeans的计算方法如下： 1 随机选取k个中心点； 2 遍历所有数据，将每个数据划分到最近的中心点，作为一个簇； 3 计算每个聚类的平均值，并作为新的中心点； 4 重复2-3，直到这k个中心点不再变化（收敛），或执行了足够多的迭代。 轮廓
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2023-08-29 15:16:49
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前面的7次笔记介绍的都是分类问题，本次开始介绍聚类问题。分类和聚类的区别在于前者属于监督学习算法，已知样本的标签；后者属于无监督的学习，不知道样本的标签。下面我们来讲解最常用的kmeans算法。1：kmeans算法 算法过程：Kmeans中文称为k-均值，步骤为：(1)它事
聚类评价指标最近在做聚类的项目，聚类得到结果后我们需要知道聚类的好坏，用哪个算法效果比较好。肯定要选择那个最好评价的算法。今天我们就不谈算法只谈算法结果的评价。 我也从网上看了很多的别人写的东西，总之是五花八门的。那下面我们言归正传。 聚类算法是机器学习算法中的一种无监督算法。那么在生活中我们大多数做项目的话其实数据集都是为标定的。我看到许多人有写到通过有label的样本，计算它的混淆矩阵。这不乏
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2024-02-02 07:48:30
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前言kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。本文记录学习kmeans算法相关的内容，包括算法原理，收敛性，效果评估聚，最后带上R语言的例子，作为备忘。 算法原理kmeans的计算方法如下：1 随机选取k个中心点2 遍历所有数据，将每个数据划分到最
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2023-12-28 13:36:49
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# Python聚类谱系图的解读及应用方案
聚类分析是一种通用且强大的数据分析方法。通过将对象分为多个类别，帮助我们发现数据中的潜在结构和模式。在实际应用中，聚类谱系图因其直观性而广受关注。在本文中，我们将通过一个实际示例来学习如何使用Python生成和解读聚类谱系图。
## 问题背景
假设我们有一组关于不同生物种类的特征数据，包括体重、身高和寿命等。我们希望通过聚类分析来识别出这些种类之间
# Python中轮廓图的使用方法
## 问题描述
在Python中，我们经常需要处理图像和图像的边缘检测。而边缘检测的结果通常以轮廓图的形式展示。本文将给出一种使用Python中的OpenCV库来生成轮廓图的方案，并提供相关的代码示例。
## 方案介绍
在Python中，我们可以使用OpenCV库来进行图像处理和分析。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了许多图像处理和计算机视觉的
原创
2024-01-06 05:53:53
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Contents层次聚类算法实例 Hierarchical Clustering Algorithm 层次聚类算法实例 Hierarchical Clustering Algorithm数据集：Travel details dataset来源：https://www.kaggle.com/code/rkiattisak/starter-for-traveler-trip-dataset字段描述T
在数据分析挖掘过程中常用的聚类算法有1.K-Means聚类,2.K-中心点,3.系统聚类.1.K-均值聚类在最小误差基础上将数据划分为预定的类数K(采用距离作为相似性的评价指标).每次都要遍历数据,所以大数据速度慢2.k-中心点,不采用K-means中的平均值作为簇中心点,而是选中距离平均值最近的点最为簇中心点.3.系统聚类又叫多层次聚类,分类是由高到低(可以想象下二叉树这种结构),越靠后,包含的
层次聚类分析作者：小明
本文主要针对层次聚类算法做一个详解，并使用代码进行复述，可供大家理解一下什么是层次聚类分析算法哈！算法定义：层次聚类算法的定义为：通过某种可计算方法的相似度测度计算节点（分析对象）之间的相似性，并按相似度由高到低排序，逐步重新连接个节点，得到一个单聚类结果。简单描述就相当于：三角形的重点、中点、及内心这种点也属于不断地聚类结果。思考：当一个无限大的多散点聚类之后，结果是什么
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2024-03-29 10:33:19
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聚类就是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小。属于一种无监督算法。
小小：机器学习理论（十三）Kmeans聚类zhuanlan.zhihu.com
一、相似度/距离计算方法总结1、闵可夫斯基距离（Minkowski）：
2、杰卡德相似系数（Jaccard）：
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2024-09-04 19:57:01
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文章目录1.聚类分析1.1概念1.2 K 均值和层次聚类2. 聚类分析的度量2.1 外部指标2.2 内部度量3.K-means概念4.K-means算法步骤5.K-means案例1(python代码) 1.聚类分析1.1概念聚类分析，也称为分割分析或分类分析，可将样本数据分成一个个组（即簇）。同一簇中的对象是相似的，不同簇中的对象则明显不同。Statistics and Machine Lear
本的紧密程度。说的通俗点就是以某个样本点为中心，以r为半径进行画圆，在圆内的范围都是邻域范围。 基本概念：其实就是画了个圈子） （2）核心对象。核心对象就是r-邻域内至少包含MinPts个样本，即|
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2024-07-30 10:47:36
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原创
2022-11-16 19:46:52
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Ci 的所有样本的平均距离 bij，称为样本i 与簇 Ci 的不相似度。定义为样本 i 的簇间不相似度：bi=min{bi1, bi2, …其他样本的平均
原创
2024-06-16 21:26:34
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聚类讲到此，也是我聚类系列的最后一篇博客了，最后一篇的话我们就来讲一下谱聚类。 谱聚类（spectral clustering）是一种基于图论的聚类方法，主要思想是把所有的数据看做空间中的点，这些点之间可以用边连接起来。距离较远（或者相似度较低）的两个点之间的边权重值较低，而距离较近（或者相似度较高）的两个点之间的边权重值较高，通过对所有数据点组
一、什么是轮廓轮廓可以简单地解释为连接所有连续点（沿着边界），具有相同颜色或强度的曲线。轮廓是形状分析和物体检测和识别的有用工具。• 为了更加准确，要使用二值化图像。在寻找轮廓之前，要进行阈值化处理或者 Canny 边界检测。 • 查找轮廓的函数会修改原始图像。如果你在找到轮廓之后还想使用原始图像的话，应该将原始图像存储到其他变量中。 • 在 OpenCV 中，查找轮廓就像在黑
# Python中斯皮尔曼系数热图的解读
## 介绍
在统计学中，斯皮尔曼等级相关系数（Spearman's rank correlation coefficient）是一种用于评估两个变量之间的单调关系的非参数指标。与皮尔逊相关系数不同，斯皮尔曼系数不要求变量呈线性关系，只关注趋势。因此，这种系数常用于分析并非正态分布的数据。
热图则是一种可视化工具，能够帮助我们直观地展示变量之间的相关性
原创
2024-09-26 03:23:10
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