该博客配套代码、数据及PPT见百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1j1iWnhXmQiAnQ7VnfsCIrQ 提取码：6666算法实战数据为31个省份的出生率和死亡率，文件名为Province.xlsx在密度聚类算法的实战部分，我们将使用国内31个省份的人口出生率和死亡率数据作为分析对象。首先，将数据读入到Python中，并绘制出生率和死亡率数据的散点图，
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2023-07-10 14:01:08
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划分聚类Kmeans原理(1)任意选择k个对象作为初始的簇中心；(2)根据距离（欧式距离）中心最近原则，将其他对象分配到相应类中；(3) 更新簇的质心，即重新计算每个簇中对象的平均值；(4) 重新分配所有对象，直到质心不再发生变化 调包实现import time
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
da
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2023-07-28 13:11:42
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1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 """
3 Created on Wed Jan 10 19:18:56 2018
4
5 @author: markli
6 """
7 import numpy as np;
8 '''
9 kmeans 算法实现
10 算法原理
11 1、随机选择k个点作为聚类中心点，进行聚类
12 2、求出聚类后的各类的 中心点
1
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2023-06-21 21:57:49
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k-means算法原理上可以说蛮简单的，面试上也会经常问到，但一旦面试官问到如何用python写出来，有些同学可能一时半会还不知道咋下手，导致写的磕磕绊绊，影响面试体验。今个我们就来彻底学懂它！先介绍原理：
先给定样本data和聚类数k；
（1） 初始化。随机选取k个样本点作为初始聚类中心；
（2）对样本进行聚类。计算样本
到每个聚类中心的距离，将该样本指派到与
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2023-08-31 20:49:58
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题记：最近有幸参与了一个机器学习的项目，我的主要工作是帮助进行数据预处理，期间用Python实现了K-means聚类算法，感觉收获很多特此记录下来和大伙儿分享。 一
机器学习项目的主要流程
机器学习项目的主要流程有五步： 1.数据提取 2.数据清洗 3.特征工程 4.训练模型 5.验证模型并优化 之前讲到的PYTHON爬虫可以算是第一步数据提取里面的内容，
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2024-08-30 21:20:39
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PythonGMM（高斯混合模型）聚类是一种常用的聚类算法，用于将数据集划分为多个类别。在本文中，我将向你详细介绍如何使用Python的scikit-learn库来实现GMM聚类，并获取聚类中心。
整体流程如下所示：
步骤|操作
-|-
第一步|导入所需的库和数据集
第二步|创建GMM聚类模型
第三步|训练模型并进行预测
第四步|获取聚类中心
接下来，让我们逐步进行操作。
第一步：导入所需
原创
2024-01-05 10:10:05
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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
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2023-08-09 17:11:11
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FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进，普通C均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM则是一种柔性的模糊划分。在介绍FCM具体算法之前我们先介绍一些模糊集合的基本知识。1 模糊集基本知识 首先说明隶属度函数的概念。隶属度函数是表示一个对象x隶属于集合A的程度的函数，
# Python 聚类中心点的实现指南
在数据分析和机器学习领域，聚类是常用的无监督学习技术之一。聚类能够帮助我们发现数据中的模式以及相似性。在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 实现聚类，并集中于如何找到聚类的中心点。
## 一、流程概述
首先，我们需要了解整个实现的流程。以下是实现聚类中心点的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 |
最近看到Andrew Ng的一篇论文，文中用到了Kmeans和DL结合的思想，突然发现自己对ML最基本的聚类算法都不清楚，于是着重的看了下Kmeans，并在网上找了程序跑了下。kmeans是unsupervised learning最基本的一个聚类算法，我们可以用它来学习无标签的特征，其基本思想如下： 首先给出原始数据{x1
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2024-04-27 08:31:00
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# 密度聚类（DBSCAN）解决异常点检测问题
在数据挖掘和异常点检测领域，密度聚类（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，DBSCAN）是一种非常常用的算法。DBSCAN算法将数据点分为核心点、边界点和噪声点，并根据每个核心点的密度将其聚类在一起。
## 算法原理
DBSCAN算法的核心思想是通过在数据空间中
原创
2023-08-02 10:26:33
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K中心点算法（K-medoids）前面介绍了k-means算法，并列举了该算法的缺点。而K中心点算法（K-medoids）正好能解决k-means算法中的 “噪声”敏感这个问题。如何解决的呢？首先，我们得介绍下k-means算法为什么会对“噪声”敏感。还记得K-means寻找质点的过程吗？对某类簇中所有的样本点维度求平均值，即获得该类簇质点的维度。当聚类的样本点中有“噪声”（离群点）时，
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2024-09-18 22:30:40
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一、划分聚类 1.K-means 经典算法，指定k为最后分裂保留的簇的个数。 ①n个样本，随机选择k个样本作为初始簇的中心。 ②计算每个样本距离k个簇中心的距离，把它加入到距离自己最近的簇中去。(如果相同，考虑优先级等合并规则) ③重新计算每个簇的平均值，更新为新的簇中心。 ④重复②③，直到簇稳定或者到达迭代上限次数。优点: 可以处理规模较大的数据、时间复杂度低、空间复杂度低缺点: k值需要人为指
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2024-07-09 05:17:35
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kmeans聚类 迭代时间远比层次聚类的要少，处理大数据，kmeans优势极为突出.。对博客数据进行聚类，实验测试了: 层次聚类的列聚类（单词聚类）几乎要上1小时，而kmeans对列聚类只需要迭代4次！！ 快速极多。如图：包含两个聚类的kmean聚类过程：总思路：将所有要聚类的博客，全部用word表示成一个向量，即每篇博客都是由单词组成的，然后形成了一个单词-博客 的矩阵，矩
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2024-09-19 07:37:17
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K均值聚类是基于原型的、划分的聚类方法。聚类数K由用户指定，初始的K个聚类中心随机选取，然后将每个点分派到最近的聚类中心，形成K个簇，接下来重新计算每个簇的聚类中心，重复上一步，直到簇不发生变化或达到最大迭代次数为止。距离度量有欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、余弦距离等。欧式距离容易受指标不同单位刻度的影响，值越大，个体间差异越大；而余弦距离不受指标刻度的影响，值越大，差异越小。簇的最小化误差
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2023-06-21 21:56:26
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# Python学习
# 文件名称： recursive_function.py
# 学习时间: 2022/7/11 17:30
# 什么是递归函数
# 如果在一个函数的函数体内调用了该函数本身，这个函数就称为递归函数，
# 递归的组成部分
# 递归调用与递归终止条件
# 递归的调用过程
# 每递归调用一次函数，都会在栈内存分配一个栈帧
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2023-07-10 14:07:31
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K-medoids中心聚类算法K-medoids聚类算法的基本思想K-medoids算法步骤实验源码结果展示 Medoid在英文中的意思为“中心点” 所以，K-Medoids算法又叫K-中心点聚类算法 与K-means有所不同的是：K-medoids算法不采用簇中对象的平均值作为参照点，而是选用簇中位置最中心的对象，即中心点作为参照点那么问题来了，该怎么找聚类对象中的代表对象，也就是中心点呢？首
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2024-04-07 11:41:49
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参考url:https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.11-k-means.html聚类算法直接从数据的内在性质中学习最优的划分结果或者确定离散标签类型。1、k-means简介 k-means算法在不带标签的多维数据集中寻找确定数量的簇。 最优的聚类结果需要符合以下两个假设： （１）'簇中心点'（cluster center
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2023-06-19 13:40:30
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目录1 DBSCAN聚类算法2 参数选择3 步骤4 实例5 常用的评估方法：轮廓系数6 DBSCAN 算法评价及改进 基于密度的聚类是根据样本的密度分布来进行聚类。通常情况下，密度聚类从样本密度的角度出来，来考查样本之间的可连接性，并基于可连接样本不断扩展聚类簇，以获得最终的聚类结果。其中最著名的算法就是 DBSCAN 算法
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2023-10-07 12:17:10
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聚类分析是没有给定划分类别的情况下，根据样本相似度进行样本分组的一种方法，是一种非监督的学习算法。聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度划分为若干组，划分的原则是组内距离最小化而组间距离最大化，如下图所示： 常见的聚类分析算法如下：K-Means：K-中心点：K-均值算法对孤立点的敏感性，K-中心点算法不采用簇中对象的平均值作为簇中心，而选用簇中离平均值最近的对象作为簇
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2023-11-12 12:56:54
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