聚类分析定义所谓聚类就是按照事物的某些属性,把事物聚集成类,使类间的相似性尽可能小,类内相似性尽可能大。聚类是一个无监督的学习过程,它同分类的根本区别在于分类是需要事先知道所依据的数据特征,而聚类是要找到这个数据特征,因此,在很多应用中,聚类分析作为一种数据预处理过程,是进一步分析和处理数据的基础。一个能产生高质量聚类的算法必须满足下面两个条件（1）类内（intra-class）一数据或对象的相似
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2024-01-29 02:15:36
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文本聚类2
聚类是对数据对象进行划分的一种过程，与分类不同的是，它所划分的类是未知的，故此，这是一个“无指导的学习”（unsupervised learning）过程，即聚类算法不需要“教师”的指导，不需要提供训练数据，它倾向于数据的自然划分。 文本聚类（Text clustering）:&nb
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2024-08-24 20:19:07
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1. 文档聚类要求 高维度：一个文档集包含成千上万个词条，每个词条构成文档向量中的一个维度 可扩展性：真实数据集包含成百上千的文档，大多数算法只在小数据集上效果好 高准确度：簇内高相似，簇间低相似 有意义的簇标签 无需先知的领域知识：对输入参数不敏感 2. 文档聚类方法2.1 层次聚类方法 不同的AHC变体(02、03)采用不同的相似度测度方案。HC方法一旦执行合并或分裂就不能调整，缺乏
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2024-01-25 21:33:50
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对于文本顺序发生了变化的情况，k-means算法无法解决，后来网上找个到CURE算法的介绍，“层次聚类方法的CURE算法研究”是个pdf文档，如是按照文章所说结合wawa的东西，实现了下CURE算法，代码写得一般，结果还行，大家有空就看看吧。数据也用的是wawa的测试：首先我们准备以下数据===================奥运 拳击 入场券 基本 分罄 邹市明 夺冠 对手 浮出 水面股民 要
参考文献：简介经典聚类即数据通过各种表示学习技术以矢量化形式表示为特征。随着数据变得越来越复杂和复杂，浅层（传统）聚类方法已经无法处理高维数据类型。结合深度学习优势的一种直接方法是首先学习深度表示，然后再将其输入浅层聚类方法。但是这有两个缺点：i）表示不是直接学习聚类，这限制了聚类性能； ii) 聚类依赖于复杂而不是线性的实例之间的关系； iii）聚类和表示学习相互依赖，应该相互增强。为了解决改问
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2024-01-30 20:26:58
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## 机器学习 文本聚类的实现流程
### 步骤概览
下面是机器学习 文本聚类的实现流程概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤 1 | 数据预处理 |
| 步骤 2 | 特征提取 |
| 步骤 3 | 模型训练 |
| 步骤 4 | 聚类分析 |
| 步骤 5 | 结果评估 |
接下来，我们将详细介绍每个步骤以及所需的代码。
### 步骤 1：数据预处理
原创
2023-09-10 07:01:42
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# 深度学习图像聚类入门指南
作为一名刚入行的小白，了解深度学习在图像聚类中的应用是一个挑战，但通过系统的学习和实践，你可以掌握这一领域的核心概念。本文将逐步引导你完成图像聚类的实现过程。
## 流程概述
我们将深度学习图像聚类的实现过程分为以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----------------|----
聚类算法大杂烩1. 思维导图2. 基本概念和使用场景2.1 什么是“聚类”？2.2 聚类的使用2.3 性能度量（有效性指标）2.3.1 外部指标衡量法2.3.1.1 簇内结果的衡量标准样本间距离的计算样本间聚类结果的衡量标准2.3.1.2 簇间的衡量标准簇间距离的计算簇间聚类结果的衡量标准2.3.1.3 距离的计算对于函数 dist，满足四个性质：计算公式：3. 聚类算法3.1 原型聚类3.1.
# 深度学习聚类任务
聚类是无监督学习中的一项重要技术，旨在将数据集划分为若干组，使得同一组内的数据点相似度尽可能高，而不同组的数据点相似度尽可能低。在深度学习的背景下，聚类任务的复杂性和效果得到了显著提升。本文将探讨深度学习聚类的基本概念，并通过示例代码进行实操，帮助读者深入理解这一主题。
## 什么是深度学习聚类？
深度学习聚类结合了深度学习的强大特征提取能力与传统聚类算法的有效性。通过
深度聚类方法之对比聚类(Contrastive Clustering,CC)1.参考文献《Contrastive Clustering》2.深度聚类方法深度聚类方法大致分为以下几类：①分阶段：使用深度网络进行对比学习or自动编码器完成表征学习(目的：把同类样本集中到一起，拉开不同类样本的聚类)，然后使用聚类模型把不同簇的样本进行归类，并且使用后续赋值对深度网络进行更新。这种交替学习方法在表征学习和
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2024-05-29 07:16:38
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# 深度学习聚类实现指南
在深度学习领域，聚类是一种非常有用的技术，它可以将数据分组，帮助我们识别潜在的模式或异常。在本文中，我将引导你如何使用Python和深度学习来实现聚类。本文将分为几个关键步骤，每个步骤都将包括具体的代码示例和注释，以便你更好地理解。
## 流程概述
以下是实现深度学习聚类的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必
原创
2024-09-16 05:14:43
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1.1 聚类聚类（clustering）是一种典型的“无监督学习”，是把物理对象或抽象对象的集合分组为由彼此类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类这种行为我们不要觉得很神秘，也不要觉得这个东西是机器学习所独有的，恰恰相反，聚类的行为本源还是人自身。我们学习的所有的数据挖掘或者机器学习的算法或者思想的来源都是人类自己的思考方式，只不过我们把它教给机器代劳，让机器成为我们肢体和能力的延伸，而不是让它们
【社区发现/图聚类算法】ppSCAN：Parallelizing Pruning-based Graph Structural Clustering一、论文地址：二、摘要：三、问题阐述：四、基础算法：五、分析和讨论：5.1 性能瓶颈：5.2 并行化的挑战：六、并行化算法：6.1 优化方法：6.2 程序伪代码：Role Computing：Core and Non-Core Clustering：
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2024-05-20 10:41:44
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Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks(CFDP) - 发表于2014 science期刊聚类算法，作为机器学习里常用的一种无监督方法，一直以来都受到很大的关注。聚类算法，是希望把同一类的样本或者样本聚到一起，比如说常见的图像分类，我们希望猫的图片能聚到一起，狗的图片能聚到一起，不希望猫和狗的图片混在一起。经典的聚类算法K
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2024-06-21 12:43:52
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文本聚类是将一个个文档由原有的自然语言文字信息转化成数学信息，以高维空间点的形式展现出来，通过计算哪些点距离比较近，从而将那些点聚成一个簇，簇的中心叫做簇心。一个好的聚类要保证簇内点的距离尽量的近，但簇与簇之间的点要尽量的远。 而KMeans++： KMeans++是KMeans的改进。K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离 作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似
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2024-07-23 10:14:27
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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
聚类和分类区别 聚类和分类的本质区别就是：聚类是无监督的，分类是有监督的； 聚类主要是"物以类聚"，通过相似性把相似元素聚集在一起，它没有标签；而分类通 过标签来训练得到一个模型，对新数据集进行预测的过程，其数据存在标签。分类分类学习主要过程： （1）训练数据集存在一个类标记号，判断它是正向数据集（起积极作用，不垃圾邮件）， 还是负向数据集（起抑制作用，垃圾邮件）； （2）然后需要对数据集进
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2024-01-06 08:50:53
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由于工作需要，使用了聚类方法在文本语料中挖掘类别信息，下面是一个demo，供大家参考。实验数据由于公司原因不便公开。实验步骤：1、 排序去重，经过排序去重后数据从10万条变为3万条。 2、 结巴分词。 3、 特征提取，使用平滑后的tf-idf作为特征，为每个用户问题构建特征向量，采用了scikit-learn 中的类 TfidfVectorizer。 4、 采用了两种聚类方法K-means 。 K
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2023-12-10 16:30:26
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# 深度学习中的聚类与超像素技术
深度学习作为当今人工智能领域的重要组成部分，其应用范围已涵盖计算机视觉、自然语言处理等诸多领域。聚类和超像素作为图像处理和分析中的关键技术，能够帮助我们更好地理解和操作图像数据。本文将探讨深度学习中聚类与超像素的基本概念及其结合应用，并给出相关的代码示例。
## 聚类算法概述
聚类是一种无监督学习方法，其目的在于将数据集中的样本分组，每一组内部的样本彼此相似
聚类：在无监督学习中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础。聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集。每个子集称为一个“簇”。性能度量：聚类性能度量也称聚类“有效性指标”。与监督学习中的性能度量作用相似。要求“簇内相似度高”，“簇外相似度低”。聚类性能度量大致有两大类：一类是将聚类结果与某个“参考模型”进行
