无监督学习(部分代码有错误更改中)着重于发现数据本身的分布特点 （不需要对数据进行标记）节省大量人力 数据规模不可限量1 发现数据群落 数据聚类 也可以寻找 离群样本 2 特征降维 保留数据具有区分性的低维特征 这些都是在海量数据处理中非常实用的技术 数据聚类K均值算法（预设聚类的个数 不断更新聚类中心 迭代 ，是所有数据点到其所属聚类中心距离平方和趋于稳定）过程①首先 随机
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2024-06-25 17:28:40
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距离度量需求：计算两点间的欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、堪培拉距离实现：利用commons.math3库相应函数 1 import org.apache.commons.math3.ml.distance.*; 2 3 public class TestMetrics { 4 public static void main(String[] args) { 5
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2021-04-25 19:34:25
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简单实现了Bavota的模块划分算法。论文有两篇：Using structural and semantic measures to improve software modularizationSoftware remodularization based on structural and semantic metrics方法是计算一个结合了结构和语义信息的相似度矩阵，
原创
2015-07-10 19:43:00
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聚类是一种无监督学习的手段，其目的是使相似数据点分布在同一类中，而不同数据点处于不同类中或者噪声中。但是在现实生活中，数据的维度属性可以高达几十，几百甚至上万维。高维数据对传统的聚类算法提出了新的挑战，这是因为传统的距离度量，密度度量，相似性度量均需要针对高维数据的特点做出调整。一 维度灾难 维度灾难最早由理查德 贝尔曼提出，它是指在优化问题中随着空间维度的增加，分析和组织高维空间
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2023-05-25 17:13:42
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K-means聚类算法（事先数据并没有类别之分！所有的数据都是一样的）1、概述K-means算法是集简单和经典于一身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。2、核心思想通过迭代寻找k个类簇的一种划分方案，使得用这k个类簇的均值来代表相应各类样本时所得的总体误差最小。k个
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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文章目录相似性测度1.距离测度1.1 欧式距离1.2 街坊距离（Manhattan距离）1.3切式(Chebyshev)距离1.4明氏(Minkowski)距离1.5 马氏(Mahalanobis)距离1.6 Camberra距离2.相似测度2.1角度相似系数（夹角余弦）2.2指数相似系数3.类间距离测度方法3.1最短距离法3.2 最长距离法3.3 中间距离法3.4 重心法3.5平均距离法聚类准
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2023-06-21 21:50:44
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典型应用场景目标用户的群体分类：根据运营或商业目的挑选出来的变量，对目标群体进行聚类，将目标群体分成几个有明显的特征区别的细分群体，在运营活动中为这些细分群体采用精细化、个性化的运营和服务，提升运营的效率和商业效果不同产品的价值组合：按特定的指标变量对众多产品种类进行聚类。将产品体系细分成具有不同价值、不同目的、多维度产品组合，在此基础上制定相应的产品开发计划、运营计划和服务计划探索、发现孤立点及
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2024-07-25 09:02:30
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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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之前章节讲到的算法都是有监督学习方法， 在建模之前需要训练（样本）数据集，模型根据样本数据集的结果，训练得到某些参数，形成分类器。无监督学习没有训练数据集，在数据集上根据某种规则完成模型建立； 算法描述所谓物以类聚-人以群分，“类”指的是具有相似性的集合，聚类是指将数据集划分为若干类，使得各个类之内的数据最为相似，而各个类之间的数据相似度差别尽可能的大。聚类分析就是以相似性为基础，在一个
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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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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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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在开始k-means算法之前，我们先了解一下什么是聚类分析？聚类分析就是将数据划分成有意义或有用的组（簇），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。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。所以很明确，这个算法是为了分类数据的，一般适用于市场细分、目标顾客定位、生物种群划分等邻域所以，k-means算法怎么理解呢？其中的k是聚类算法当中类的个数。 means
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2023-08-14 23:00:23
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聚类热图是生物医学论文中最常见的一类图。一般情况下我们认为cluster（聚类）、 heatmap（热图）两个词表达的是同一个意思，往往相互替代。然而这两个词还是有区别的，cluster是数据处理，heatmap是数据展示。其过程是：用我们拿到的表达矩阵根据不同的聚类方法和不同的距离算法算出另外一个矩阵，然后对这个矩阵进行上色，以heatmap的形式展示出来，类似excel中的色阶功能。图1. 聚
高维数据的聚类分析高维聚类研究方向高维数据聚类的难点在于： 1、适用于普通集合的聚类算法，在高维数据集合中效率极低 2、由于高维空间的稀疏性以及最近邻特性，高维的空间中基本不存在数据簇。 在高维聚类的研究中有如下几个研究重点：1）维度约简，主要分为特征变换和特征选择两大类。前者是对特征空间的变换映射，常见的有PCA、SVD等。后者则是选择特征的子集，常见的搜索方式有自顶向下、随机搜索
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2024-05-13 17:35:32
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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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2024-07-02 19:49:15
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在对数据集进行聚类分析时，选择最优的类簇个数是至关重要的问题。例如，使用K-means算法聚类时，用户需要指定聚类生成类簇的个数k。我们可以将常用的聚类算法(如K-means，K-medoids/PAM和层次聚类等)分为两类进行讨论。 (1)直接检验：通过优化某个指标，例如簇内平方和或平均轮廓系数之和。相应的方法分别称为手肘法(El
1 聚类分析相关概念 1.1 聚类与分类 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。这是因为在点选的过程中，其实是给每一条邮件
回顾上几次推文： CiteSpace关键词共现图谱含义详细解析 CiteSpace关键词聚类图谱含义详细解析 CiteSpace的时区图谱含义详细解读 CiteSpace关键词时间线图谱含义详细解析 CiteSpace关键四张表解读 CiteSpace文献共被引图谱含义详细解析 CiteSpace同义词、同机构异名批量合并功能 CiteSpace文献共被引聚类的标签究竟是来源哪里？+含义解读 Ci
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2024-03-19 23:03:45
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