层次聚类(Hierarchical Clustering)，计算不同类别数据点间的相似度创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。创建聚类树有自下而上合并和自上而下分裂两种方法。凝聚的层次聚类：AGNES算法(AGglomerative NESting) → 自底向上 的策略。初始每个对象为一个簇，这些簇根据某些准则合并，两个簇
R 聚类分析1 常规聚类过程2 变量的相似度计算方法1 连续型属性的相似度计算方法2 二值离散型属性的相似度计算方法3 多值离散型属性的相似度计算方法4 混合类型属性的相似度计算方法3、 k平均（k-means）聚类算法4 层次聚类方法5 聚类之EM算法6 R 实践**K-means聚类**层次聚类 1 常规聚类过程• 1、首先用dist()函数计算变量间距离 dist.r = dist(dat
CURE算法是一种层次聚类算法。 层次聚类方法(Hierarchical Clustering Method) 是一种发展比较早、应用广泛的聚类方法，按采用“自顶向下(Top—Down)”和“自底向上(Bottom—Up)”两种方式，分别被称为分解型层次聚类法(Divisive Hierarehieal Clustering)和聚结型层次聚类法 (Agglomerative Hierarchi
近年来随着基因芯片和DNA微阵列等高通量检测技术的发展，产生了众多的基因表达数据。对这些数据进行有效的分析已经成为后基因组时代的研究重点。一般的聚类是根据数据的全部属性将数据聚类，这种聚类方式称为传统聚类。传统聚类只能寻找全局信息，无法找到局部信息，而大量的生物学信息就隐藏在这些局部信息中。为了更好地在数据矩阵中搜索局部信息，人们提出双聚类概念，目前这种聚类方法得到了越来越广泛的应用。 本文对双
聚类(Clustering)：按照某个特定标准(如：距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大；聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。聚类一般过程：数据准备：特征标准化、降维特征选择：从最初的特征中选择最有效的特征，并将其存储在向量中特征提取：通过对选择的特征进行转换形成新的突出特征聚类：基于某种距
测试标准 p值 We have all used this is in our stats classes: the null hypothesis is rejected if p<0.05. This short blog is about an explanation of p-value, and how it is connected to the confidence inte
We used the Kolmogorov–Smirnov test 检验方法1、t -test 检验；检验两组之间的 均值 是否存在显著性差异；具体怎么做？2、Anova 检验；检验多组中，的均值 是否存在显著性差异；具体怎么做？3、卡方检验；检验两个变量是否独立。4、f test干什么的？怎么做？以上的参数检验方法， 都有 正态分布的假设，来源：5、Kolmogorov–Smir
一、聚类分类二、k-means2.1、基本算法2.2、 算法流程2.3、算法分析2.4、结束条件2.5、散度2.6、时间和空间复杂度2.7、常见问题2.8、SAE和SAE三、层次聚类3.1、分类3.2、计算步骤3.3、lance-williams3.4、层次聚类问题四、密度聚类（DBSCAN）4.2、解释4.2、算法步骤4.3、DBSCAN优缺点4.4、变密度的簇4.5、簇评估分类4.5.1、图
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2023-06-21 22:09:52
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上一篇博文中介绍了聚类算法中的kmeans算法.无可非议kmeans因为其算法简单加之分类效率较高。已经广泛应用于聚类应用中.然而kmeans并不是十全十美的.其对于数据中的噪声和孤立点的聚类带来的误差也是让人头疼的.于是一种基于Kmeans的改进算法kmediod应运而生.kmediod和Kmeans算法核心思想大同小异,可是最大的不同是在修正聚类中心的时候,kmediod是计算类簇中除开聚类中
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2023-10-10 09:34:12
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聚类（Clustering）简单来说就是一种分组方法，将一类事物中具有相似性的个体分为一类用的算法。具体步骤如下：从n...
原创
2022-12-18 01:06:50
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前面做过一个神经网络的分类器 现在有一些数据需要做聚类处理。 那什么
原创
2023-08-08 10:24:43
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鸢尾花（Iris）数据集是一个经典的数据集
原创
2023-05-06 00:54:57
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Spark作为一种开源集群计算环境，具有分布式的快速数据处理能力。而Spark中的Mllib定义了各种各样用于机器学习的数据结构以及算法。Python具有Spark的API。需要注意的是，Spark中，所有数据的处理都是基于RDD的。首先举一个聚类方面的详细应用例子Kmeans： 下面代码是一些基本步骤，包括外部数据，RDD预处理，训练模型，预测。#c
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2023-07-17 16:37:22
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LVQ聚类与k-means不同之处在于，它是有标记的聚类。基本思想：初始化q个原型向量（q代表需要聚类的类别数），每个原型向量也初始化其标签（标签与样本标签取值范围相同），如果原型向量的标签与某样本标签相同/不同，则使用两者间距离更新原型向量（相同时靠近更新，不同时远离更新）。因此，原型向量将反映一个标签的样本与其他标签的样本间的“边界”。训练完毕后，根据样本到原型向量的距离，对样本进行团簇划分。
文章目录初步认识初值选取小批 初步认识k-means翻译过来就是K均值聚类算法，其目的是将样本分割为k个簇，而这个k则是KMeans中最重要的参数：n_clusters，默认为8。下面做一个最简单的聚类import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklear
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2023-07-28 10:21:42
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1、输入原始图片 2、代码实现：#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
Mat src = imread("C:/Users/lzg/Desktop/opencv_test/Project1/1
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2023-06-21 22:01:24
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分组(Group)的理解处理数据时，在一个数据列表中会以某一列的元素作为参考基点，统计该列中每个不重复元素对应其他列的相关数据，这里可能我描述的比较复杂，可以通过下面两张表格数据处理前后帮助理解：源数据为5列，分别为 age、gender、occupation、zip_code;下面我需要对 occupation (职业)这一列进行分组分析、统计一下每类职业对应 gender、age 的最大、最小
在GMM中使用EM算法聚类我们使用k个多元高斯分布的混合高斯分布GMM来对数据进行聚类，其中每一个分布代表一个数据簇。首先，随机选择k个对象代表各个簇的均值（中心），猜测每一个簇的协方差矩阵，并假定初始状态 时每个簇的概率相等； 然后，根据多元高斯密度函数求出每一个对象属于每一个簇的概率，并求出数据的似然函数值；最后，根据每一个数据点属于每一个簇的概率，来更新每一个簇的均值，协方差矩阵，
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2023-08-02 23:25:26
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考虑到学习知识的顺序及效率问题，所以后续的几种聚类方法不再详细讲解原理，也不再写python实现的源代码，只介绍下算法的基本思路，使大家对每种算法有个直观的印象，从而可以更好的理解函数中参数的意义及作用，而重点是放在如何使用及使用的场景。 （题外话： 今天看到一篇博文：刚接触机器学习这一个月我都做了什么？&nb
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2023-08-24 13:07:37
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鸢尾花（Iris）数据集是一个经典的数据集，用于机器学习和统计学习中的分类和聚类问题。该数据集包含了三种不同类型的鸢尾花（山鸢尾、变色鸢尾
原创
2023-05-06 00:46:23
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