-- Illustrations by Nikopicto . --1. 背景与挖掘目标1.1 背景随着个人手机和网络的普及，手机已经基本成为所有人必须持有的工具。根据手机信号再地理空间的覆盖情况结合时间序列的手机定位数据可以完整的还原人群的现实活动轨迹从而得到人口空间分布于活动联系的特征信息商圈是现代市场中的重要企业活动空间，商圈划分的目的之一是为了研究潜在的顾客
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2024-07-31 19:40:58
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# PAM聚类算法及其Python代码实现
聚类是一种常见的数据分析技术，它将相似的数据点分组为一个簇，使得簇内的数据点之间相似度高，而簇间的数据点相似度较低。其中，PAM（Partitioning Around Medoids）聚类算法是一种经典的聚类算法，它通过选择代表性的样本点作为簇的中心（即medoids），并通过最小化总距离的方式来划分数据点。
本文将介绍PAM聚类算法的原理，并使用
原创
2023-08-01 19:23:10
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[如何正确使用「K均值聚类」？1、k均值聚类模型 给定样本，每个样本都是m为特征向量，模型目标是将n个样本分到k个不停的类或簇中，每个样本到其所属类的中心的距离最小，每个样本只能属于一个类。用C表示划分，他是一个多对一的函数，k均值聚类就是一个从样本到类的函数。 2、k均值聚类策略 k均值聚类的策略是通过损失函数最小化选取最优的划分或函数。 首先，计算样本之间的距离，这里选欧氏距离平方。 然后定义
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2024-05-29 07:07:07
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在进行机器学习时，我们往往要对数据进行聚类分析，聚类，说白了就是把相似的样品点/数据点进行归类，相似度高的样品点会放在一起，这样一个样本就会被分成几类。而聚类分析也有很多种方法，比如分解法、加入法、有序样品的聚类、模糊聚类法以及系统聚类法等。而本文要介绍的就是系统聚类法，以及如何用python来进行系统聚类分析。首先来看一下系统聚类法的定义。系统聚类法（hierarchical clusterin
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2023-08-14 15:25:04
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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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# 实现PAM聚类的步骤详解
在数据科学和机器学习中，聚类是常用的一种无监督学习方式。在众多聚类算法中，PAM（Partitioning Around Medoids）是一种基于中心点的聚类算法，适合处理小到中等规模的数据。本文将为刚入行的小白详细介绍如何在Python中实现PAM聚类，并提供具体的代码示例和解释。
## 实现步骤
首先，我们需要对整个实现过程有个清晰的认识。以下是实现行PA
聚类今天说K-means聚类算法，但是必须要先理解聚类和分类的区别，很多业务人员在日常分析时候不是很严谨，混为一谈，其实二者有本质的区别。分类其实是从特定的数据中挖掘模式，作出判断的过程。比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器，一开始的时候可能什么都不过滤，在日常使用过程中，我人工对于每一封邮件点选“垃圾”或“不是垃圾”，过一段时间，Gmail就体现出一定的智能，能够自动过滤掉一些垃圾邮件了。这是因
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2024-09-11 06:33:33
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# PAM聚类算法在Python中的实现
PAM（Partitioning Around Medoids）聚类算法是一种基于原型的聚类方法，它通过选择一些数据点作为“medoids”来进行数据的聚类。这种聚类方式在处理噪声和离群点时表现得较好。
在这篇文章中，我将逐步教你如何在Python中实现PAM聚类算法。我们将通过一个简单的示例来展示整个过程。
## 流程概述
下面是实现PAM聚类算
原创
2024-10-23 04:40:15
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背景与原理：聚类问题与分类问题有一定的区别，分类问题是对每个训练数据，我给定了类别的标签，现在想要训练一个模型使得对于测试数据能输出正确的类别标签，更多见于监督学习；而聚类问题则是我们给出了一组数据，我们并没有预先的标签，而是由机器考察这些数据之间的相似性，将相似的数据聚为一类，是无监督学习的一个典型应用。而k-means算法则是非常常见的聚类算法，其思想是如果我们想把这些数据聚为k类，那么我们预
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2024-06-07 11:49:21
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代码是在weka上二次开发的，但没有使用原来的kmeans代码，只是用了它的数据类Intances，先说下与它相关的几点东西。一、KMeans算法简介输入
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2013-12-06 19:12:00
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2评论
在这篇博文中，我将分享如何采用 Python 进行多变量聚类的实例，以及一些相关的备份策略、恢复流程、灾难场景等内容。这对于想要在数据挖掘或机器学习方面深入学习的人尤其重要。以下是我整理的内容结构。
### 多变量聚类与备份策略
在处理多变量聚类之前，制定一个完善的备份策略至关重要。备份策略不仅能够保护数据安全，还能迅速恢复到最近的状态。
```mermaid
flowchart TD
PAM算法的原理： 选用簇中位置最中心的对象，试图对n个对象给出k个划分；代表对象也被称为是中心点，其他对象则被称为非代表对象；最初随机选择k个对象作为中心点，该算法反复地用非代表对象来代替代表对象，试图找出更好的中心点，以改进聚类的质量；在每次迭代中，所有可能的对象对被分析，每个对中的一个对象是中心点，而另一个是非代表对象。对可能的各种组合，估算聚类结果的质量；一个对
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2024-06-11 21:55:48
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本文分析了Kmeans、Kmedoids、Cure、Birch、DBSCAN、OPTICS、Clique、DPC算法。除了Birch聚类算法的python算法调用了sklearn.cluster里的Birch函数，没有未搜到Clique聚类的matlab版本的算法。其余算法python和matlab算法都是根据原理所编。喜欢的给个star~喔。github项目2.聚类算法实际类别数据集如图2.1所
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2024-05-20 16:22:47
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文章目录前言层次聚类的实现聚类过程代码实现参考文献 前言层次聚类顾名思义就是按照某个层次对样本集进行聚类操作，这里的层次实际上指的就是某种距离定义。 层次聚类最终的目的是消减类别的数量，所以在行为上类似于树状图由叶节点逐步向根节点靠近的过程，这种行为过程又被称为“自底向上”。 更通俗的，层次聚类是将初始化的多个类簇看做树节点，每一步迭代，都是将两两相近的类簇合并成一个新的大类簇，如此反复，直至最
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2024-01-03 11:16:55
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FaceNet:人脸识别和聚类的统一嵌入摘要：尽管最近在面部识别领域取得了重大的进展[10、14、15、17]，但要有效地大规模实施面部验证和识别认识当前方法的一大挑战。在本文中，我们提出了一个名为FaceNet的系统，该系统直接学习从人脸图像到紧致的欧几里得空间的映射，其中距离直接对应于人脸相似度的度量。一旦产生了这个空间，就可以使用带有FaceNet嵌入作为特征向量的标准技术，轻松实现诸如人脸
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2024-08-08 15:44:52
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一、聚类算法常见的聚类算法：1.1、K-Means算法： 首先，需要知道该数据应该分成几类，假如为K类，那么，在数据中随机初始化k个点，维度和数据点的维度保持一致，然后计算机数据集中所有点与这k 个点之间的距离，将每个数据点分到离它最近的中心点的类别中，然后将各个分到中心点的数据点的各个维度求均值获得新的中心点，多次重复以上操作，直到所有数据点分到中心点的类
1.标准Kmeans经典的标准kmeans算法无需多言，每个无监督学习的开场白一般都是标准kmeans算法。具体的原理不再多言，可以参考之前的文章： 标准的kmeans的优缺点，上面的文章也有详细介绍，再详细说一说kmeans++对于初始中心点的优化kmeans++中心点初始化步骤 下面举个例子来说明怎么优化初始点。 数据集中共有8个样本，分布以及对应序号如图所示。 假设经过图2的步骤一后6号点被
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2024-05-06 17:00:42
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密度聚类引入 前面介
绍
了有关
Kmeans
聚
类
算法的理
论
和
实战
，也提到了
该
算法的两个致命缺点，一 是聚
类
效果容易受到异常
样
本点的影响；二是
该
算法无法准确地将非球形
样
本
进
行合理的聚 类
。
为
了弥
KMeans是一种无监督学习方法，通常用于没有任何标记的数据的分类。它的目标是将数据分为k类或者k组。通过不断地迭代将每个点根据特征相似度分配给k个类别中的某一类。GitHub看到一个C++实现KMeans的代码，具体实现如下（这个代码有一个问题是需要外部传参给main函数，指示数据文件和k的具体值。如果想直接在vs中运行需要对代码进行一定的更改，将main函数中的参数和内部一些解析参数命令删掉。
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2024-05-14 16:23:40
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聚类是一种机器学习算法，它试图把数据集的观测值分为不同的簇。即相似观测值聚为簇，反之不相似的在不同簇中。聚类属于无监督，它尝试从数据集中发现结构，而不是预测响应变量的值。聚类通常用于市场分析，例如某公司有下列信息：家庭收入家庭人数户主职业距市区距离如果这些是有效信息，聚类可以识别类似家庭可能会购买一定产品或对某类广告响应较好。聚类最常用算法是KMeans，但需要预先设定聚类数量。对应的层次聚类算法
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2024-05-02 17:05:23
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