聚类分析简介
将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。在许多应用中，一个簇中的数据对象可以被作为一个整体来对待。 作为统计学的一个分支，聚类分析已经被广泛地研究了许多年。基于k-means(统计学教材聚类分析部分必讲)，k-medoids和其他一些方
聚类
聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。
聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。
聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。
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2024-04-06 08:20:29
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第一部分：学习Mahout必须要知道的资料查找技能：学会查官方帮助文档： 解压用于安装文件（mahout-distribution-0.6.tar.gz），找到如下位置，我将该文件解压到win7的G盘mahout文件夹下，路径如下所示：G:\mahout\mahout-distribution-0.6\docs学会查源代码的注
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2024-08-09 17:38:36
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前言 在前面的文章中，涉及到的机器学习算法均为监督学习算法。 所谓监督学习，就是有训练过程的学习。再确切点，就是有 "分类标签集" 的学习。 现在开始，将进入到非监督学习领域。从经典的聚类问题展开讨论。所谓聚类，就是事先并不知道具体分类方案的分类 (允许知道分类个数)。 本文将介绍一个最为经典的聚类算法 - K-Means 聚类算法以及它的两种实现。现实中的聚类分析问题 - 总统大选 假
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2024-03-18 06:51:17
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1. K-Means(K均值)聚类算法步骤： (1) 首先我们选择一些类/组，并随机初始化它们各自的中心点。中心点是与每个数据点向量长度相同的位置。这需要我们提前预知类的数量(即中心点的数量)。 (2) 计算每个数据点到中心点的距离，数据点距离哪个中心点最近就划分到哪一类中。 (3) 计算每一类中中心点作为新的中心点。 (4) 重复以上步骤，直到每一类中心在
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2024-05-28 22:42:41
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聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地大；不同类对象之间的相似度尽可能地小。目前聚类的方法很多，根据基本思想的不同，大致可以将聚类算法分为五大类：层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法。摘自 数据挖掘中的聚类分析研究综述 这篇论文。 1
、层次聚类算法
1.1聚合聚类1.1.1相似度依据距离不同：Single-Link
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2024-05-20 16:23:18
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一、聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。
聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。 二、聚类算法分类1.基于划分给定一个有N个元组
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2023-12-18 21:36:04
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原文链接：http://blog.csdn.net/yclzh0522/article/details/6839643 Canopy聚类算法是可以并行运行的算法，数据并行意味着可以多线程进行，加快聚类速度，开源ML库Mahout使用。一、概念 ...
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2015-04-15 22:10:00
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DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法DBSCAN的主要优点是： 它不需要用户先验地设置簇的个数，可以划分具有复杂形状的簇，还可以找出不属于任何簇的点。 DBSCAN比凝聚聚类和k均值稍慢，但仍可以扩展到相对较大的数据集。DBSCAN的原理是：
原创
2022-07-18 15:13:36
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一.kmeans算法的简介。 K-means聚类算法也称k均值聚类算法，是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法。它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，其相似度就越大。该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。聚类与分类的区别：聚类：物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对
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2024-05-05 17:43:11
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聚类算法聚类算法的核心思想:物以类聚，人以群分 推荐学习视频：B站清华大学深圳研究生院 数据挖掘 聚类算法视频距离：由用户自行定义。聚类方法的评价：聚类效果：对于聚类所形成的簇或者类，簇与簇之间的距离越大、簇内的对象与对象之间距离越小，则聚类的效果越好。数据的分布类型：数据的分布类型有很多种，不同的聚类算法面向的数据分布类型可能不同。对噪音数据的敏感性：聚类算法对噪音数据敏感性越低越好，或者能够筛
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2024-08-01 10:51:17
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该算法可以将数据划分为指定的k个簇，并且簇的中心点由各簇样本均值计算所得 该聚类算法的思路非常通俗易懂，就是不断地计算各样本点与簇中心之间的距离，直到收敛为止，其具体的步骤如下： （1）从数据中随机挑选k个样本点作为原始的簇中心。 （2）计算剩余样本与簇中心的距离，并把各样本标记为离k个簇中心最近的类别。 （3）重新计算各簇中样本点的均值，并以均值作为新的k个簇中心。 （4）不断重复（2）和（3）
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2023-08-17 17:21:56
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聚类分析的定义：聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程，其目的是在相似的基础上收集数据来分类。传统的聚类算法可以被分为五类：划分方法、层次方法、基于密度方法、基于网格方法和基于模型方法。聚类算法一般有五种方法，最主要的是划分方法和层次方法两种。划分聚类算法通过优化评价函数把数据集分割为K个部分，它需要K作为 输人参数。典型的分割聚类算法有K-means算法, K-
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2023-09-04 17:05:55
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聚类算法 聚类算法，就是在一系列的已知样本点中，通过限制条件和要求，从一个随机的起始点开始不断在周围寻找合适的点当作同一个类。下面我先举一个列子方便大家理解 首先有四个样本点从左到右记作A,B,C,D。我们先随机取(1,1)(2,1)为两个分类中心点，两类分别为group1和group2。那么现在分为两类了。 分别计算四个点到分类中心点的距离：对比到两个中心点的距离可知：A距离group1近，B距
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2023-10-17 22:35:05
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1.java类集引出类集实际上就属于动态对象数组，在实际开发之中，数组的使用出现的几率并不高，因为数组本身有一个最大的缺陷:数组长度是固定的。由于此问题的存在，从JDK1.2开始，Java为了解决这种数组长度问题，提供了动态的对象数 组实现框架–Java类集框架。Java集合类框架实际上就是java针对于数据结构的一种实现。而在数据结构之中，最为基础的就是链表。下面我们一起来回顾下链表的特点：节点
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2024-06-08 09:52:41
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Kmeans 是一种动态聚类方法，其基本思想是：首先随机选取 K 个点作为初始凝聚点，按照距离最近原则划分为 K 类；然后重新计算 K 个类的重心作为新的凝聚点，再按照距离最近原则重新分类；重复这一过程，直到重心不再变化为止。下面是一个简单利用 kmeans 聚类分析的例子，数据为某一年全国31个省市的居民消费支出数据：食品衣着居住家庭设备交通通讯文教娱乐医疗保健其他北京4215.561184.1
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2023-08-18 15:07:09
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我们之前接触的所有机器学习算法都有一个共同特点，那就是分类器会接受2个向量：一个是训练样本的特征向量X，一个是样本实际所属的类型向量Y。由于训练数据必须指定其真实分类结果，因此这种机器学习统称为有监督学习。然而有时候，我们只有训练样本的特征，而对其类型一无所知。这种情况，我们只能让算法尝试在训练数据中寻找其内部的结构，试图将其类别挖掘出来。这种方式叫做无监督学习。由于这种方式通常是将样本中相似的样
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2023-11-26 07:54:17
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一、什么是聚类？聚类（Clustering）：聚类是一个人们日常生活的常见行为，即所谓“物以类聚，人以群分”，核心的思想也就是聚类。人们总是不断地改进下意识中的聚类模式来学习如何区分各个事物和人。同时，聚类分析已经广泛的应用在许多应用中，包括模式识别，数据分析，图像处理以及市场研究。通过聚类，人们能意识到密集和稀疏的区域，发现全局的分布模式，以及数据属性之间的有趣的相互关系。简单来说就是将给定的数
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2024-01-03 13:27:10
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K-means聚类算法零. 说在前面：什么是特征向量？ 用来描述样本点的一组数据，要和我们数学中的向量区别一下，本质来说就是个数组，数组中的每个元素代表从不同角度描述样本点的值。K-means 是我们最常用的基于欧式距离的聚类算法，其认为两个目标的距离越近，相似度越大。 聚类就是对大量末知标注的数据集，按照数据内部存在的数据特征将数据集划分为多个不同的类别，使类别内的数据比较相似，类别之间的数据相
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2024-05-14 14:51:54
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文章目录机器学习—python 实现网格聚类算法，子空间聚类 CLIQUE算法（pyclustering）一、基于网格聚类原理二、算法实现(一) CLIQUE 算法1. 前言2. 算法过程3. 示例代码参考资料 机器学习—python 实现网格聚类算法，子空间聚类 CLIQUE算法（pyclustering）聚类算法很多，包括基于划分的聚类算法（如：kmeans），基于层次的聚类算法（如：BIR
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2024-05-11 14:38:52
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