一、聚类算法基本概念1. 定义：聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)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。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。简单来讲就是把相似的东西分到一起。2. 无监督学习我们一定要区分开聚类算法和分类算法。分类算法是训练一个分类器，根据已知的事物和对应的标签进行学习、训练，属于有监督学习。而聚类算法仅仅是把相似的事物分
转载
2024-10-31 13:13:41
51阅读
k 均值聚类法 快速高效,特别是大量数据时,准确性高一些,但是需要你自己指定聚类的类别数量系统聚类法则是系统自己根据数据之间的距离来自动列出类别,所以通过系统聚类法 得出一个树状图,至于聚类的类别 需要自己根据树状图以及经验来确定(同上)在聚类分析中，我们常用的聚类方法有快速聚类(迭代聚类)和层次聚类。其中层次聚类容易受到极值的影响，并且计算复杂速度慢不适合大样本聚类;快速聚类虽然速度快，但是其分
# Spark聚类AGNES实现流程
## 1. 简介
AGNES（Agglomerative Nesting）是一种层次聚类算法，可以对数据集进行聚类分析。在Spark中，可以使用MLlib库来实现AGNES聚类算法。本文将介绍如何使用Spark实现AGNES聚类算法。
## 2. 流程概览
下面是实现AGNES聚类的整体流程，包括数据准备、模型训练和结果评估。
```mermaid
ga
原创
2023-12-26 07:31:47
34阅读
1.K-Means算法原理K-Means算法的基本思想：将N个对象划分到k个簇中，分类结果要使得相似度较高的对象划分到同一类簇中，而差异较大的对象存在于不同类簇中。给定大小为n的数据集，设V={,,…，}，令I=1，将n个对象划分到K个不同的簇中。K-Means算法聚类的具体算法步骤为：步骤1 在数据集中随机选取K个对象作为初始聚类中心 c1,c2,……,ck；步骤2 计算数据集中每个对象到聚类中
层次聚类hierarchical clustering 试图在不同层次上对数据集进行划分，从而形成树形的聚类结构。 一、 AGNES AGglomerative NESting：AGNES是一种常用的采用自底向上聚合策略的层次聚类算法。
转载
2019-11-23 14:20:00
150阅读
2评论
1.项目背景 在做交通路线分析的时候，客户需要找出车辆的行车规律，我们将车辆每天的行车路线当做一个数据样本，总共有365天或是更多，从这些数据中通过聚类来获得行车路线规律统计分析。 我首先想到是K-means算法，不过它的算法思想是任选K个中心点，然后不停的迭代，在迭代的过程中需要不停的更新中心点。在我们着这个项目中，此方案不能解决，因为我们是通过编辑距离来计算两条路线的相似度。可以参考（1.交...
原创
2021-07-29 10:51:53
610阅读
聚类1 基础知识2 聚类算法2.1 试探法聚类2.2 层次聚类（局部最优聚类）2.2.1 层次聚类的融合方法2.2.1 层次聚类的分解方法2.3 迭代/动态聚类2.3.1 k-means算法2.3.2 迭代自组织数据分析算法 1 基础知识 定义： 聚类特点： （1）聚类是对整个样本集的划分，而不是对单个样本的识别 （2）聚类的依据是样本间的相似程度； （3）聚类结果是无遗漏无重
转载
2024-08-08 15:39:27
65阅读
紧接着系列博客上一篇Spark05-SparkSQL入门 的学习，这篇博客 主要讲解一些SparkSQL初级使用。聚合（Aggregations）内置的DataFrames函数提供常见的聚合，如count()、countDistinct()、avg()、max()、min()等。此外，用户并不局限于预定义的聚合函数，还可以创建自己的聚合函数。无用户定义的聚合函数(Untyped User-Defi
转载
2023-08-21 23:26:35
79阅读
文章目录聚类模型聚类算法一：K-means聚类算法（K均值聚类算法）1. 算法步骤2. 算法优缺点3. 改进算法——K-means++算法4. SPSS软件的使用5.关于K-means均值的问题讨论聚类算法二：系统聚类（层次聚类）一、系统聚类的原理与流程1. 样品与样品间的距离2. 指标与指标间的距离3. 类与类间的距离4. 常用的系统聚类法5. 从谱系图中获得聚类类别个数——使用"肘部原则"6
转载
2024-04-15 11:23:04
277阅读
前言：这几天一直都在研究模糊聚类。感觉网上的文档都没有一个详细而具体的讲解，正好今天有时间，就来聊一聊模糊聚类。一：模糊数学我们大家都知道计算机其实只认识两个数字0,1。我们平时写程序其实也是这样if 1 then do.永远这种模式，在这种模式中，一个元素要么属于这个集合，要么不属于这个集合，但是对我们现在介绍的模糊集来说，某个元素可能部分属于这个集合，又可能部分属于另外的集合，显然，例如，一个
转载
2024-07-24 17:44:05
88阅读
matlab提供系列函数用于聚类分析，归纳起来具体方法有如下：方法一：直接聚类，利用clusterdata函数对样本数据进行一次聚类，其缺点为可供用户选择的面较窄，不能更改距离的计算方法，该方法的使用者无需了解聚类的原理和过程，但是聚类效果受限制。方法二：层次聚类，该方法较为灵活，需要进行细节了解聚类原理，具体需要进行如下过程处理： （1）找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性，用pdist
转载
2024-03-11 10:56:35
144阅读
作者：Intergret
聚类分析就仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象分组(簇)。其目标是，组内的对象相互之间是相似的，而不同组中的对象是不同的。组内相似性越大，组间差别越大，聚类就越好。 先介绍下聚类的不同类型，通常有以下几种：划分聚类简单地将数据对象划分成不重叠的子集(簇)，使得每个数据对象恰在一个子集中。 (2)互斥的、重叠的与模糊的：互斥的指每个
转载
2024-08-09 17:37:24
39阅读
鸢尾花（Iris）数据集是一个经典的数据集
原创
2023-05-06 00:54:57
671阅读
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
482阅读
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
原创
2023-05-06 00:52:50
663阅读
01线性规划Matlab求解线性规划命令：[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,LB,UB,X0,OPTIONS)
这里 fval 返回目标函数的值，LB 和 UB 分别是变量 x 的下界和上界，x0是x的初始值，OPTIONS 是控制参数。例题（e01）求解以下线性规划问题 &
Matlab聚类分析相关函数（一）pdist 使用方法：Y = pdist(X, ‘metric’) 表示用’metric’指定的方法计算矩阵X中对象间的距离。其中：矩阵X为 矩阵，可看作 个 输出的Y是包含距离信息的长度为 的行向量，由于距离的两两组合后的距离，所以由排列组合可知共有 下面是’metric’常用字符串值：字符串含义‘euclidean’欧式距离（默认）‘seuclidean
转载
2024-05-11 22:53:01
753阅读
======================================================================= Machine Learning notebook Python机器学习基础教程（introduction to Machine Learning with Python）============================
转载
2024-03-28 22:38:06
110阅读
原创
2022-12-19 17:45:49
386阅读
Matlab kmeans聚类 rng('default') % For reproducibility X = [randn(100,2)*0.75+ones(100,2); randn(100,2)*0.5-ones(100,2); randn(100,2)*0.75]; [idx,C] = k ...
转载
2021-05-20 23:24:08
411阅读
2评论
