## Python 聚类加圆环实现教程
### 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A(导入数据) --> B(数据预处理)
B --> C(选择合适的聚类算法)
C --> D(聚类)
D --> E(绘制聚类结果)
E --> F(添加圆环)
```
### 二、步骤及代码实现
#### 1. 导入数据
首先，我们需要导
原创
2024-07-13 05:08:49
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一、算法简介主流的聚类算法可以大致分成层次化聚类算法、划分式聚类算法（图论、KMean）、基于密度（DBSCAN）和网格的聚类算法和其他聚类算法。1.1 基本概念 层次聚类(Hierarchical Clustering)是一种聚类算法，通过计算不同类别数据点间的相似度来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。聚类树的创建方法：自下而上
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2023-08-28 15:50:34
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——以二维数组、鸢尾花和中国城市经纬度为实例先简单了解下Kmeans聚类算法。聚类算法属于无监督学习，其中的KMeans算法是将一组有N个样本的数据划分成K个不相交的 clusters （簇） C。 means （均值）通常被称为 cluster（簇）的 “centroids（质心）”; 注意，它们一般不是从 X 中挑选出的点，虽然它们是处在同一个 space（空间）。算法有三个步骤。要知道欧氏距
实习中同事分给我的一个需求：把sklearn中的kmeans算法封装起来，使用界面可视化，提供给不会改代码的领导使用对pyqt5一窍不通的我经过几天的摸索终于完成任务！参考的内容大多来自于这个帖子：https://mp.weixin.qq.com/s/Wy1iTYoX7_O81ChMflXXfg 感谢！首先展示一下封装-可视化后的最终效果：如上图，我在使用界面暴露了聚类个数
聚类就是将一个庞杂数据集中具有相似特征的数据自动归类到一起，称为一个簇，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。“相似”这一概念，是利用距离标准来衡量的，我们通过计算对象与对象之间的距离远近来判断它们是否属于同一类别，即是否是同一个簇。聚类是一种无监督的学习(Unsupervised Learning)方法,不需要预先标注好的训练集。聚类与分类最大的区别就是分类的目标事先已知，对于一个动物集来说，你并不
划分聚类Kmeans原理(1)任意选择k个对象作为初始的簇中心；(2)根据距离（欧式距离）中心最近原则，将其他对象分配到相应类中；(3) 更新簇的质心，即重新计算每个簇中对象的平均值；(4) 重新分配所有对象，直到质心不再发生变化 调包实现import time
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
da
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2023-07-28 13:11:42
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尽管基于划分的聚类算法能够实现把数据集划分成指定数量的簇，但是在某些情况下，需要把数据集划分成不同层上的簇：比如，作为一家公司的人力资源部经理，你可以把所有的雇员组织成较大的簇，如主管、经理和职员；然后你可以进一步划分为较小的簇，例如，职员簇可以进一步划分为子簇：高级职员，一般职员和实习人员。所有的这些簇形成了层次结构，可以很容易地对各层次上的数据进行汇总或者特征化。另外，使用基于划分的聚类算法(
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2024-06-28 07:38:10
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菜鸟一枚，编程初学者，最近想使用Python3实现几个简单的机器学习分析方法，记录一下自己的学习过程。关于KMeans算法本身就不做介绍了，下面记录一下自己遇到的问题。一 、关于初始聚类中心的选取 初始聚类中心的选择一般有：（1）随机选取（2）随机选取样本中一个点作为中心点，在通过这个点选取距离其较大的点作为第二个中心点，以此类推。（3）使用层次聚类等算法更新出初
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2023-07-20 14:40:48
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k-means 聚类接下来是进入聚类算法的的学习，聚类算法属于无监督学习，与分类算法这种有监督学习不同的是，聚类算法事先并不需要知道数据的类别标签，而只是根据数据特征去学习，找到相似数据的特征，然后把已知的数据集划分成几个不同的类别。比如说我们有一堆树叶，对于分类问题来说，我们已经知道了过去的每一片树叶的类别。比如这个是枫树叶，那个是橡树叶，经过学习之后拿来一片新的叶子，你看了一眼，然后说这是枫树
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2023-08-20 23:25:47
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python实现层次聚类
层次聚类(Hierarchical Clustering)一.概念 层次聚类不需要指定聚类的数目，首先它是将数据中的每个实例看作一个类，然后将最相似的两个类合并，该过程迭代计算只到剩下一个类为止，类由两个子类构成，每个子类又由更小的两个子类构成。如下图所示：二.合并方法在聚类中每次迭代都将两个最近的类进行合并，这个类间的距离计
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2023-06-19 14:40:48
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阅读前提：了解K-means算法了解Python基本语句知道什么是txt文件code需要当前目录下添加一个city.txt文件。#coding=utf-8
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
#从磁盘读取城市经纬度数据
X = []
f = open('cit
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2023-08-30 15:09:29
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一、python代码'''
Author: Vici__
date: 2020/5/13
'''
import math
'''
Point类，记录坐标x，y和点的名字id
'''
class Point:
'''
初始化函数
'''
def __init__(self, x, y, name, id):
self.x = x # 横坐标
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2023-07-18 13:43:45
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文章目录前言Scipy库简单入门1.cluster模块2. constants模块3. fftpack模块4. integrate 模块5. interpolate 模块6. linalg模块7. ndimage模块8. optimize模块9. stats模块10. ord模块总结 前言scipy是一个python开源的数学计算库，可以应用于数学、科学以及工程领域，它是基于numpy的科学计算
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2023-10-24 10:18:33
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目录一、聚类分析1、聚类2、Scipy中的聚类算法（K-Means）3、聚类示例 完整代码：运行结果：函数使用：二、图像色彩聚类操作步骤：完整代码：运行结果：三、合并至Flask软件部分代码：运行结果：一、聚类分析1、聚类聚类是把相似数据并成一组（group）的方法。不需要类别标注，直接从数据中学习模式。2、Scipy中的聚类算法（K-Means） 随机选取K个数据点作为“种
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2023-08-09 07:28:55
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层次聚类(Hierarchical Clustering)一.概念 层次聚类不需要指定聚类的数目，首先它是将数据中的每个实例看作一个类，然后将最相似的两个类合并，该过程迭代计算只到剩下一个类为止，类由两个子类构成，每个子类又由更小的两个子类构成。如下图所示：二.合并方法在聚类中每次迭代都将两个最近的类进行合并，这个类间的距离计算方法常用的有三种：1.单连接聚类(Single-linkage cl
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2023-08-18 22:27:43
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1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 """
3 Created on Wed Jan 10 19:18:56 2018
4
5 @author: markli
6 """
7 import numpy as np;
8 '''
9 kmeans 算法实现
10 算法原理
11 1、随机选择k个点作为聚类中心点，进行聚类
12 2、求出聚类后的各类的 中心点
1
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2023-06-21 21:57:49
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最近在做SOM神经网络模型的项目，之前一直在用Matlab的工具箱，一直想转成Python的代码来实现，就到处找，结果还真有SOM相关的库。
自组织地图MiniSom 是自组织映射 (SOM) 的简约和基于 Numpy 的实现。SOM 是一种人工神经网络，能够将高维数据项之间复杂的非线性统计关系转换为低维显示器上的简单几何关系。Minisom 旨在让研究人员能够轻松地在其基础上进行构建，并
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2023-08-05 22:51:12
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本文简要介绍了多种无监督学习算法的 Python 实现，包括 K 均值聚类、层次聚类、t-SNE 聚类、DBSCAN 聚类。无监督学习是一类用于在数据中寻找模式的机器学习技术。无监督学习算法使用的输入数据都是没有标注过的，这意味着数据只给出了输入变量（自变量 X）而没有给出相应的输出变量（因变量）。在无监督学习中，算法本身将发掘数据中有趣的结构。人工智能研究的领军人物 Yan Lecun，解释道：
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2023-08-23 16:16:50
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前言在前面介绍的线性回归, 岭回归, Lasso回归, 逻辑回归均是监督学习, 下面将要介绍一种无监督学习—“聚类"目录正文“物以类聚，人以群分”, 所谓聚类就是将相似的元素分到一"类"(有时也被称为"簇"或"集合"), 簇内元素相似程度高, 簇间元素相似程度低. 常用的聚类方法有划分聚类, 层次聚类, 密度聚类, 网格聚类, 模型聚类等. 我们这里重点介绍划分聚类.1. 划分聚类划分聚类, 就是
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2023-09-05 19:03:34
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谱聚类(Spectral Clustering,SC)是一种基于图论的聚类方法，将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图，使子图内部尽量相似，而子图间距离尽量远。能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最优解，基本思想是利用样本数据的相似矩阵(拉普拉斯矩阵)进行特征分解后得到的特征向量进行聚类。对于item-user矩阵，如果要将item进行聚类我们可以采用k-means聚类，复杂度为O(tknm
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2023-08-21 14:40:04
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