R 聚类分析1 常规聚类过程2 变量的相似度计算方法1 连续型属性的相似度计算方法2 二值离散型属性的相似度计算方法3 多值离散型属性的相似度计算方法4 混合类型属性的相似度计算方法3、 k平均（k-means）聚类算法4 层次聚类方法5 聚类之EM算法6 R 实践**K-means聚类**层次聚类 1 常规聚类过程• 1、首先用dist()函数计算变量间距离 dist.r = dist(dat
转载
2024-07-11 17:31:28
139阅读
层次聚类(Hierarchical Clustering)，计算不同类别数据点间的相似度创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。创建聚类树有自下而上合并和自上而下分裂两种方法。凝聚的层次聚类：AGNES算法(AGglomerative NESting) → 自底向上 的策略。初始每个对象为一个簇，这些簇根据某些准则合并，两个簇
转载
2024-10-21 08:06:47
59阅读
CURE算法是一种层次聚类算法。 层次聚类方法(Hierarchical Clustering Method) 是一种发展比较早、应用广泛的聚类方法，按采用“自顶向下(Top—Down)”和“自底向上(Bottom—Up)”两种方式，分别被称为分解型层次聚类法(Divisive Hierarehieal Clustering)和聚结型层次聚类法 (Agglomerative Hierarchi
转载
2024-07-08 17:21:31
27阅读
近年来随着基因芯片和DNA微阵列等高通量检测技术的发展，产生了众多的基因表达数据。对这些数据进行有效的分析已经成为后基因组时代的研究重点。一般的聚类是根据数据的全部属性将数据聚类，这种聚类方式称为传统聚类。传统聚类只能寻找全局信息，无法找到局部信息，而大量的生物学信息就隐藏在这些局部信息中。为了更好地在数据矩阵中搜索局部信息，人们提出双聚类概念，目前这种聚类方法得到了越来越广泛的应用。 本文对双
转载
2024-09-25 17:50:27
82阅读
聚类(Clustering)：按照某个特定标准(如：距离)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，不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大；聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。聚类一般过程：数据准备：特征标准化、降维特征选择：从最初的特征中选择最有效的特征，并将其存储在向量中特征提取：通过对选择的特征进行转换形成新的突出特征聚类：基于某种距
转载
2024-03-07 14:44:32
358阅读
1、vagrant为了模拟集群效果，使用vagrant。1.1、首先下载vagranthttps://www.vagrantup.com/downloads.html说明：浏览器下载可能比较慢，可以通过迅雷下载。1.2、下载之后，安装vagrantmac中下一步到底就可以。说明：虽然vagrant需要依赖于virtualbox，需要事先安装。1.3、打开终端，启动vagrant1.3.1、初始化：
假设检验是什么？百度百科-定义：假设检验 (hypothesis testing)又称统计假设检验，是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。显著性检验 是假设检验中最常用的一种方法，也是一种最基本的统计推断形式，其基本原理是先对总体的特征做出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。常用的假设检验方法有 Z检验、t检验、
测试标准 p值 We have all used this is in our stats classes: the null hypothesis is rejected if p<0.05. This short blog is about an explanation of p-value, and how it is connected to the confidence inte
转载
2024-02-28 13:48:30
237阅读
SOMSOM算法是一种无监督学习的神经网络算法。由输入层和竞争层（输出层）组成。SOM是一种聚类方法。算法步骤初始化竞争层；竞争层一行代表一个坐标点（x，y）。根据竞争层的尺寸初始化权重矩阵；权重矩阵一行代表竞争层中一个点的权重，一列代表样本的一个属性。对样本集进行归一化处理从样本集中选取一个样本作为输入的向量，然后计算该输入向量与权重矩阵中的哪个权重向量距离最小（使用欧氏距离）。距离最小的向量所
转载
2023-08-09 17:11:11
301阅读
K 值聚类理解 K 值聚类目标 • 本节我们要学习 K 值聚类的概念以及它是如何工作的。原理 我将用一个最常用的例子来给大家介绍 K 值聚类。T 恤大小问题 话说有一个公司要生产一批新的 T 恤。很明显他们要生产不同大小的 T 恤来满足不同顾客的需求。所以这个公司收集了很多人的身高和体重信息，并把这些数据绘制在图上，如下所示： 肯定不能把每个大小的 T 恤都生产出来，所以他们
转载
2024-08-01 12:46:15
170阅读
系统聚类又名“分层聚类法”。聚类分析的一种方法。其做法是开始时把每个样品作为一类，然后把最靠近的样品（即距离最小的群品）首先聚为小类，再将已聚合的小类按其类间距离再合并，不断继续下去，最后把一切子类都聚合到一个大类。我们首先来简单举个例子这是生成的一个聚类图，这是聚类分析的核心内容，由聚类图来观察如何聚类。步骤以n个样本为例： 定义以变量或指标的个数为维度的空间里的一种距离； 计算n个样本两两之间
转载
2024-06-20 08:45:16
193阅读
We used the Kolmogorov–Smirnov test 检验方法1、t -test 检验；检验两组之间的 均值 是否存在显著性差异；具体怎么做？2、Anova 检验；检验多组中，的均值 是否存在显著性差异；具体怎么做？3、卡方检验；检验两个变量是否独立。4、f test干什么的？怎么做？以上的参数检验方法， 都有 正态分布的假设，来源：5、Kolmogorov–Smir
转载
2024-07-23 13:36:50
88阅读
聚类分析又称聚类，是把一个数据集合划分为多个集群（cluster）的过程，使得相同集群内的数据之间具有相似性，不同集群的数据之间具有差异性。聚类是数据挖掘、统计分析的主要任务之一，应用于机器学习、模式识别、图像处理、信息检索、生物信息、数据压缩和计算机图像等领域。（From 维基百科）1 聚类算法总结常用的聚类算法包括： （1）启发式分割算法：起始确定K个中心点，用距离公式来判断数据点归属，用代价
转载
2024-02-22 16:22:32
38阅读
聚类分析是数据挖掘方法中应用非常广泛的一项，而聚类分析根据其大体方法的不同又分为系统聚类和快速聚类，其中系统聚类的优点是可以很直观的得到聚类数不同时具体类中包括了哪些样本，而Python和R中都有直接用来聚类分析的函数，但是要想掌握一种方法就得深刻地理解它的思想，因此自己从最底层开始编写代码来实现这个过程是最好的学习方法，所以本篇前半段是笔者自己写的代码，如有不细致的地方，望指出。一、仅使用num
转载
2024-08-22 14:17:30
51阅读
1.改变目录的用户组和所有者chown 命令如下图：可以看到test1与test2的的所有者和所属组都是root，其中第三个字段是说明目录拥有者，第四个字段是文件拥有者所在的组，第五个字段是指明文件或者目录的大小（以字节为单位），第六，七，八个字段是文件创建的时间，最后一个字段，文件名字 现在用chown修改文件的用户组和用户chown hadoop：hadoop test*
分布式计算题目解析填空题1、名字按结构可分为（）和（）（绝对名字）和（相对名字）绝对名字：这是完全确定的路径名字,也就是从根目录开始的完整路径。例如在文件系统中，“/usr/local/bin” 就是一个绝对名字，它明确指向系统上的一个特定位置。无论你当前在哪个位置，使用同一个绝对名字都可以找到相同的位置或者资源。相对名字：这是相对于某个参考点（通常是当前路径）的路径名字。例如，当你在"/usr/
转载
2024-08-18 10:03:37
118阅读
? 一、聚类的基本概念定义1.m=32.k=23. x1——>1 x2——>2 x3——>1 (1,2指的是簇的标签）
更简单
转载
2024-05-21 10:28:28
141阅读
机器学习 Python实验 聚类算法实现-性能度量机器学习 Python实验实验内容一、编程实现变量：a, b, c, d二、Jaccard系数（Jaccard Coefficient, JC）三、常用距离四、聚类性能度量五、DB指数（Davies-Bouldin Index, DBI）六、Value Difference Metric, VDM（处理无序属性）：七、MinkovDMp（处理混合属
转载
2024-04-05 10:22:55
38阅读
聚类的解释说明 聚类分析 什么是聚类分析？ 聚类 (Clustering) 就是将数据对象分组成为多个类或者簇 (Cluster)，它的目标是：在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。所以，在很多应用中，一个簇中的数据对象可以被作为一个整体来对待，从而减少计算量或者提高计算质量。 其实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
层次聚类分析作者：小明
本文主要针对层次聚类算法做一个详解，并使用代码进行复述，可供大家理解一下什么是层次聚类分析算法哈！算法定义：层次聚类算法的定义为：通过某种可计算方法的相似度测度计算节点（分析对象）之间的相似性，并按相似度由高到低排序，逐步重新连接个节点，得到一个单聚类结果。简单描述就相当于：三角形的重点、中点、及内心这种点也属于不断地聚类结果。思考：当一个无限大的多散点聚类之后，结果是什么
转载
2024-03-29 10:33:19
321阅读
