聚类算法主要划分为以下几种类：基于划分的聚类算法：通过分层的方式递归地将数据划分为多个不同的聚类簇。基于层次的聚类算法：通过逐步合并聚类簇，形成一个树形的聚类结构，对数据进行聚类。基于密度的聚类算法：通过计算每个数据点周围的密度，将数据划分为不同的聚类簇。基于网格的聚类算法：通过在数据空间中建立网格，将数据点分配到不同的网格中，然后在每个网格中进行聚类。基于模型的聚类算法：通过根据给定的概率模型来
一 由于层次聚类算法和划分式聚类算往往只能发现凸形的聚类簇。为了弥补这一缺陷，发现各种任意形状的聚类簇，开发出基于密度的聚类算法。这类算法认为，在整个样本空间点中，各目标类簇是由一群的稠密样本点组成的，而这些稠密样本点被低密度区域（噪声）分割，而算法的目的就是要过滤低密度区域，发现稠密样本点。二 （Density-based Spatial Clustering of Appl
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2024-03-01 13:57:29
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这篇文章是讲解聚类里难得一见的好文章，大家有兴趣可以阅读原文，我这里主要在原文的基础上写一些自己的总结，补充在原文后的括号里。本文主要介绍了三种聚类方法：K-均值聚类，层次聚类，图团体检测K均值聚类何时使用？当你事先知道你将找到多少个分组的时候。（这个就比较尴尬了，因为很多情况下，我们并不知道要聚多少个类）工作方式该算法可以随机将每个观察（observation）分配到 k 类中的一类，然后计算每
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2024-06-27 09:05:15
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基于密度的聚类算法（1）——DBSCAN详解基于密度的聚类算法（2）——OPTICS详解基于密度的聚类算法（3）——DPC详解1. OPTICS简介 上一节介绍的DBSCAN算法中，较小的eps将建立更多的簇，而较大的eps将吞并较小的簇建立更大的簇。而OPTICS（Ordering Points to identify the clustering structure）算法，翻译为对点排序以
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2024-06-11 22:46:22
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聚类算法的种类：基于划分聚类算法（partition clustering)k-means： 是一种典型的划分聚类算法，它用一个聚类的中心来代表一个簇，即在迭代过程中选择的聚点不一定是聚类中的一个点，该算法只能处理数值型数据 k-modes： K-Means算法的扩展，采用简单匹配方法来度量分类型数据的相似度 k-prototypes： 结合了K-Means和K-Modes两种算法，能够处理混
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2024-03-25 09:14:23
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目录前言一、网格聚类是什么？二、网格聚类的优点和缺点三、网格聚类的应用场景四、构建网格聚类模型的注意事项五、网格聚类模型的实现类库六、网格聚类模型的评价指标七、类库scikit-learn实现网格聚类的例子八、网格聚类的模型参数总结前言网格聚类是机器学习中无监督学习的一种聚类算法。一、网格聚类是什么？网格聚类（Grid Clustering/Grid-based Clustering）是一种基于网
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2024-03-17 23:15:56
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机器学习、人工智能各类KNN算法层出不穷，DBSCAN具有强代表性，它是一个基于密度的聚类算法，最大的优点是能够把高密度区域划分为簇，能够在高噪声的条件下实现对目标的精准识别，但该算法当前已远不能满足人们对于高效率、高精准度的算法要求，由此FDBSCAN算法应运而生。01FDBSCAN聚类算法在KD-树的加持下，时间复杂度达到了O(nlogn)，目标识别效率已指数级别上升。02Kd-树：它是一种树
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2024-04-30 10:55:33
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聚类分析概述分类与聚类分类：学习／训练过程有监督，训练样本有明确标签聚类：学习／训练过程无监督，样本无明确标签聚类的概念聚类是把各不相同的个体分割为有更多相似性子集合的工作。聚类生成的子集合称为簇聚类的要求生成的簇内部的任意两个对象之间具有较高的相似度属于不同簇的两个对象间具有较高的相异度聚类与分类的区别在于聚类不依赖于预先定义的类，没有预定义的类和样本——聚类是一种无监督的数据挖掘任务 聚类通常
密度聚类密度聚类方法的指导思想是，只要一个区域中的点的密度大于某个阈值，就把它加到与之相近的聚类中去。这类算法优点在于可发现任意形状的聚类，且对噪声数据不敏感。但计算密度单元的计算复杂度大，需要建立空间索引来降低计算量。这个方法的指导思想就是，只要一个区域中的点的密度大过某个阈值，就把它加到与之相近的聚类中去。一.DBSCAN算法:它将簇定义为a密度相连的点的最大集合，所有的点被分为核心点，(密度
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2023-10-26 11:28:20
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非监督学习（Unsupervised Learning，UL），这类算法的工作原理是从无标签的训练数据中学习数据的底层结构。进一步地，非监督学习又可细分为如下三类：关联（Association）：发现集合中项目同时出现的概率，如通过分析超市购物篮，发现啤酒总是和尿片一起购买（啤酒与尿片的故事），较基础的算法有：Apriori聚类（Clustering）：对数据进行分组，以便组内对象比组间对象更相似
层次聚类算法介绍1层次聚类的定义思考示例问题：2距离与相似性2.1常用的计算距离的方法2.2计算指标相似性的方法1)余弦计算公式：是一种无监督学习算法，不同于一般神经网络基于损失函数的优化训练，SOM是运用竞争学习策略来逐步优化网络的。SOM算法作为一种优良的聚类工具，具有无需监督，能自动对输入模式进行聚类的优点，目前已经得到了广泛的应用。本文利用SOM算法，最终实现了对Iris数据集的分
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2024-08-11 15:51:57
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图聚类学习笔记图聚类先验知识聚类聚类和分类的区别如何衡量相似性的多少如何进行划分如何确定簇类图图神经网络图节点聚类相关工作 图聚类先验知识原文@YoHu人家 快速上手：图聚类入门 Graph Clustering聚类聚类就是在未知标签的前提下，将样本集合分为多个子集合，每个集合都有对应的标签聚类和分类的区别聚类：事先不知道任何样本的编号，需要一种算法把一组未知类别的样本划分为若干类别，我们不关心
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2024-04-15 14:55:48
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文章目录1 简 介2 距离特征2.1 Euclidean距离2.2 Cosine距离2.3 manhattan距离2.4 chebyshev距离2.5 minkowski距离2.6 mahalanobis距离3 代 码实现 1 简 介数值向量是数据建模问题中最为常见的一类特征，例如： 在一些涉及图片，文本信息等的场景中，例如图片相似度匹配查询、相似文章寻找、同款商品定位等等问题中，为了能快速进行
目录前言几种常见距离度量方法欧几里得距离简介公式曼哈顿距离(Manhattan Distance)简介公式应用场景切比雪夫距离简介公式闵科夫斯基距离简介公式缺点马氏距离简介公式汉明距离简介应用：余弦相似度简介公式杰卡德距离皮尔森相关系数简介公式编辑距离K-L散度几种常见的距离度量比较与应用曼哈顿距离、欧氏距离、皮尔逊相关系数距离度量，越小越相似相似度度量，越大越相似欧氏距离与余弦相似度前言在机器学
