聚类分析分为系统聚类，快速聚类和两步聚类到底应该聚成几类呢？ ①聚类结果一般要求各聚类组成员数目相差不大，除非目的是异常值的发现，比如本例。 ②如果规律是存在的，那么不同方法应该得到相似或一致的结果，意即可用不同聚类方法对数据进行聚类。 ③拆分验证：如果数据样本量较大，则可以将数据随机分为两个部分，对两部分分别进行聚类。因为数据为来自同一总体的2个部分，因此聚类得到的结果应该一致。 ④采用两步聚类
一家批发经销商想将发货方式从每周五次减少到每周三次，简称成本，但是造成一些客户的不满意，取消了提货，带来更大亏损，项目要求是通过分析客户类别，选择合适的发货方式，达到技能降低成本又能降低客户不满意度的目的。什么是聚类聚类将相似的对象归到同一个簇中，几乎可以应用于所有对象，聚类的对象越相似，聚类效果越好。聚类与分类的不同之处在于分类预先知道所分的类到底是什么，而聚类则预先不知道目标，但是可以通过簇识
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2023-08-26 17:40:25
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本系列所有的代码和数据都可以从陈强老师的个人主页上下载：Python数据程序参考书目：陈强.机器学习及Python应用. 北京：高等教育出版社, 2021.本系列基本不讲数学原理，只从代码角度去让读者们利用最简洁的Python代码实现机器学习方法。聚类分析也是无监督学习，从X里面寻找规律将样本分别归为不同的类。K均值聚类是最常见的聚类法，它运行速度快，适合大数据。分层聚类得到的结果更清晰，但是不合
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2023-07-29 19:58:02
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1 基础算法 (1) K-means算法：对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。 (2) K-means算法是局部最优解，初始聚类中心一般是随机选择，有可能运行两次的结果稍有不同。 (3) 距离公式常采用欧式距离和余弦相似度公式，前者越小代表距离越小，后者越大代表越相似。2 算法实现import numpy as np
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2023-06-21 21:47:55
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聚类分析数据聚类理论理论一、聚类定义二、聚类与分类区别三、聚类分析的目的四、聚类主要方法 数据聚类理论理论一、聚类定义数据聚类 ( Cluster analysis )是指根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类，每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类之间的特性差别尽可能大。聚类分析是研究“物以类聚”的一种科学有效的方法，由实验测试得到的数据是原始数据，原始数据是没有进行分类的、无规律
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2023-08-30 08:43:16
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一、算法概述DBSCAN是一个出现得比较早（1996年），比较有代表性的基于密度的聚类算法，DBSCAN是英文Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise 的缩写，意思为：一种基于密度，同时对于有噪声（即孤立点或异常值）的数据集也有很好的鲁棒的空间聚类算法。DBSCAN将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的
判别与聚类的比较：聚类分析和判别分析有相似的作用，都是起到分类的作用。判别分析是已知分类然后总结出判别规则，是一种有指导的学习；聚类分析则是有了一批样本，不知道它们的分类，甚至连分成几类也不知道，希望用某种方法把观测进行合理的分类，使得同一类的观测比较接近，不同类的观测相差较多，这是无指导的学习。 所以，聚类分析依赖于对观测间的接近程度（距离）或相似程
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2023-12-03 13:46:39
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聚类分析是一个迭代的过程对于n个p维数据，我们最开始将他们分为n组每次迭代将距离最近的两组合并成一组若给出需要聚成k类，则迭代到k类是，停止 计算初始情况的距离矩阵一般用马氏距离或欧式距离个人认为考试只考 1,2比较有用的方法是3,4,5,8 最喜欢第8种 距离的计算 欧式距离 距离的二范数 马氏距离 对于X1, X2 均属于N(u, Σ)
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2023-10-12 16:02:46
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在 Python 中，聚类分析是一种无监督机器学习方法，旨在将数据分成若干个群集。它通常用于发现数据中的潜在结构或模式，并将数据分组为具有共同特征的群集。聚类分析有许多不同的算法，如 k-均值聚类、层次聚类和密度聚类。每种算法都有自己的优缺点，因此在使用时应根据数据特点和分析目标选择合适的算法。Python 中有许多机器学习库可用于聚类分析，如 scikit-learn、pandas 和 scip
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2023-06-05 11:30:15
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# Python使用聚类分析如何输出
在机器学习领域，聚类分析是一种常用的无监督学习方法，用于将数据点分组为具有类似特征的簇。Python提供了许多优秀的机器学习库，如scikit-learn，可以帮助我们实现聚类分析并输出结果。
## 聚类分析基本流程
聚类分析的基本流程如下：
1. 准备数据集：首先需要准备要进行聚类分析的数据集。
2. 选择合适的聚类算法：根据数据的特点选择合适的聚类
原创
2024-06-30 06:26:47
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如何使用Python进行聚类分析
# 介绍
聚类分析是将一组数据划分为不同的组，使得同一组内的数据相似度较高，不同组之间的数据相似度较低。它是无监督学习中的一种常用方法，可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和结构。Python提供了许多强大的库和工具，如scikit-learn和numpy，可以用于进行聚类分析。
本文将介绍如何使用Python进行聚类分析，包括数据准备、选择聚类算法、模型训练和结
原创
2023-10-04 08:41:17
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如果把机器学习归为两大类，那么主要的工作可以分为：分类和聚类。而分类任务基本上占整个机器学习或者是数据挖掘领域的70%,可见我们遇到的很多问题，都可以用分类的算法进行解决。机器学习发展到现在，许多被证实有效的分类算法被提出，例如我们经常会用到的K-近邻分类器、朴素贝叶斯分类器、支持向量机(SVM)、决策树算法等。大家平时在用的时候可能并不太清楚每种分类算法适合哪种类型的数据，因为对于不同的数据集，
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2023-07-11 16:38:55
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这是 python 数据分析案例系列的第二篇，主要是聚类分析，实现起来较为简单。在处理实际的数据分析案例时，我们面临的往往是比较复杂的研究对象，如果能把相似的样品(或指标)归成类，处理起来大为方便。聚类分析目的就是把相似的研究对象归成类先贴上总结的聚类分析基本步骤：算法过程如下：1)从N个文档随机选取K个文档作为 质心2)对剩余的每个文档测量其到每个 质心 的距离，并把它归到最近的质心的类3)重新
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2023-10-12 11:50:45
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Python数据挖掘实例：K均值聚类任务任务要求数据预览分析代码实现结果分析数据文件链接 任务任务要求数据文件链接在全文的最后 借助Python软件进行上市公司财务状况数据挖掘与统计分析。 已知：132只股票、32个因素变量的4个日期数据记录（共528条记录）。要求用数据挖掘软件分析如下问题：抽取132只股票公司的财务指标数据中无缺失的指标变量数据，形成数据集X。所给数据已作一致化和无量纲化处理
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2024-02-28 21:33:44
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# 聚类如何确定个数 Python
在聚类分析中，确定聚类的个数是一个关键问题。聚类的个数决定了结果的质量和有效性。本文将介绍几种常用的方法来确定聚类的个数，并提供Python代码示例。
## 聚类评估指标
在选择聚类的个数之前，我们首先需要了解一些聚类评估指标。以下是常用的聚类评估指标：
1. **轮廓系数（Silhouette Coefficient）**：该指标度量了样本与其自身簇内
原创
2023-10-15 05:58:04
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本文通过K均值算法作为例子研究数据聚类分析一、无监督学习概念无监督学习可以从给定的数据集中找到感兴趣的模式。无监督学习，一般不给出模式的相关信息。所以，无监督学习算法需要自动探索信息是怎样组成的，并识别数据中的不同结构。二、什么是聚类聚类就是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小。 聚类中没有任何指导信息，完全按
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2024-03-18 08:13:56
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目录理论部分K-means原理实现部分实验环境K-means聚类实现测试部分导入 Python 库提取数据使用 K-means 进行测试结果展示 声明：本人小白，文章作为自己的学习参考资料，供大家学习交流 理论部分K-means原理（这部分感觉 csuldw 大神写的很好，所以直接拿来用了，想了解详情请访问上面 Github 的链接） 创建 k 个点作为 k 个簇的起始质心（经常随机选择）分别计
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2023-10-27 13:20:18
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用python绘制二维数据的散点图一 绘制散点图脚本import matplotlib.pyplot as plt #需要安装该 matplotlib库
import pandas as pd #需要安装pandas库
#读入文件
file_path = "data.txt"#存放二维数据的txt文件，换成自己的路径下
df = pd.read_table(file_path, header=N
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2023-06-21 09:51:18
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聚类分析优缺点：优点：1.聚类是自动的不必带有方向性2.易于理解和实施缺点：1.有时候难以解读聚类的结果2.聚类结果对距离计算方式的算则和特征之间的权重十分敏感3.K-mean由K值主导4.K-means对初始中心的选择十分敏感5.异常值也会成为族群做聚类分析之前，我们要先对数据进行一些必要的处理：对于continuous变量：我们需要先rescale，把所有数据都化成同一口径，才能进行比较。re
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2023-12-09 10:01:30
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以下内容为聚类介绍，除了红色的部分，其他来源百度百科，如果已经了解，可以直接忽略跳到下一部分。聚类概念 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
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2023-09-29 23:38:22
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