聚类算法属于无监督学习，它将相似的对象归到同一个簇中。K-Means算法是聚类算法中最常用到算法；1. 预备知识点距离计算闵可夫斯基距离点
之间的闵可夫斯基距离为
欧式距离点
之间的欧氏距离为：
曼哈顿距离（Manhattan Distance ） 图中红线代表曼哈顿距离，绿线代表欧式距离，也就是直线距离，而蓝色和黄色
最近正式进入到机器学习的理论学习中啦，准备写一些笔记来加深我对机器学习算法的理解~所谓聚类在我的理解中是： 将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集，每个子集即为一个簇： 它可用于寻找数据内在的分布结构，也可作为其它学习任务的前驱过程，来提炼数据以下是聚类算法涉及的两个基本问题：性能度量和距离计算：聚类是将样本划分为若干互不相交的子集（样本簇），当然我们希望是簇内相似度高
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2021-08-31 13:36:24
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聚类分析中如何度量两个对象之间的相似性呢？一般有两种方法，一种是对所有对象作特征投影，另一种则是距离计算。前者主要从直观的图像上反应对象之间的相似度关系，而后者则是通过衡量对象之间的差异度来反应对象之间的相似度关系。 如图（1）所示：假设X坐标轴为时间，Y坐标轴为
1. K-Means 算法 此算法是很常用的一个算法，也是基于向量距离来做聚类。算法步骤： （1） 从 n 个向量对象任意选择 k 个向量作为初始聚类中心 （2） 根据在步骤（1）中设置的 k 个向量（中心对象向量），计算每个对象与这 k 个中心对象各自的距离 &nbs
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2022-12-10 16:10:52
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文章目录四种基本算法以及如何选择基于连通性的聚类或层次聚类基于质心的聚类期望最大化算法基于数据密度的聚类 这里介绍四种基本的聚类算法—层次聚类、基于质心的聚类、最大期望算法和基于密度的聚类算法， 并讨论不同算法的优缺点。聚类算法十分容易上手，但是选择恰当的聚类算法并不是一件容易的事。数据聚类是搭建一个正确数据模型的重要步骤。数据分析应当根据数据的共同点整理信息。然而主要问题是，什么一般性的参数可
聚类是数据挖掘很重要的组成部分.而大多数聚类算法都需要事先确定分类数目K.而本文是在实际情况下确定分类数目K的上限.进而对数据样本进行自动分类.首先介绍下最大最小距离算法：设样本集为X{x(1),x(2).......}1.选取任意一个样本作为第一个聚类中心 如z(1)=x(1)2.选取距离z(1)最远的样本点作为第二个聚类中心,设为z(2)3.计算每个样本到z(1),z(2)的距离D(i,1),
本文是“漫谈 Clustering 系列”中的第 8 篇，参见本系列的其他文章。系列不小心又拖了好久，其实正儿八经的 blog 也好久没有写了，因为比较忙嘛，不过觉得 Hierarchical Clust...
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2016-08-05 11:12:00
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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
一、你知道聚类中度量距离的方法有哪些吗？ 1）欧式距离 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。即两点之间直线距离，公式比较简单就不写了 应用场景：适用于求解两点之间直线的距离，适用于各个向量标准统一的情况 2）曼哈顿距离(Manhattan Distance) 从名字就可以猜出这种距离的计算方法了。想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，实
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2023-06-21 21:59:26
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聚类问题是无监督学习的问题，算法的思想就是“物以类聚，人以群分”。聚类算
法感知样本间的相似度，进行类别归纳，对新的输入进行输出预测，输出变量取有限个
离散值。 ...
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2021-07-26 20:27:00
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根据上面第二个数据集的簇的形状比较怪异，分簇结果应该是连起来的属于一个簇，但是k-means结果分出来很不如人意，所以这里介绍一种新的聚类方法，此方法不同于上一个基于划分的方法，基于划分主要发现圆形或者球形簇；为了发现任意形状的簇，用一个基于密度的聚类方法，这类方法将簇看做是数据空间中被低密度区域分割开的稠密对象区域，这一理念刚好也符合数据集的特征。&nbs
代码示例
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Sep 21 15:37:26 2018
@author: zhen
"""
from PIL import Image
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib
import matplotlib
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2021-02-20 16:23:00
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目录1 认识聚类算法1.1 聚类算法在现实中的应用1.2 聚类算法的概念1.3 聚类与分类最大的区别1.4 小结2 聚类算法api初步使用2.1 api介绍2.2 案例2.2.1流程分析2.2.2 代码实现
原创
2022-10-08 09:10:06
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# 机器学习聚类用途实现流程
## 1. 简介
在机器学习中，聚类是一种将数据集中的样本划分为多个类别或群组的方法。聚类有广泛的应用，例如市场分析、社交网络分析、图像处理等等。本文将介绍如何使用机器学习算法实现聚类，并给出相应的代码示例和解释。
## 2. 实现步骤
为了让小白更好地理解整个实现流程，我们将使用表格展示步骤和相应的代码示例。
步骤 | 描述 | 代码示例
--- | --
原创
2023-09-12 11:29:29
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聚类，就像回归一样，有时候人们描述的是一类问题，有时候描述的是一类算法。聚类算法通常按照中心点或者分层的方式对输入数据进行归并。所以的聚类算法都试图找到数据的内在结构，以便按照最大的共同点将数据进行归类。 常见的聚类算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法 (1) 首先我们选择一些类/组，并随
原创
2021-07-23 15:34:38
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聚类问题是无监督学习的问题，算法的思想就是“物以类聚，人以群分”。聚类算
法感知样本间的相似度，进行类别归纳，对新的输入进行输出预测，输出变量取有限个
离散值。 ...
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2021-07-26 20:27:00
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K-means聚类算法 K-means聚类算法 测试： 测试： DBSCAN密度聚类 DBSCAN密度聚类 测试 测试 基于聚类的图像分割 基于聚类的图像分割 测试 测试
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2017-08-31 15:00:00
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聚类概念：无监督问题：我们手里没有某一个数据属于某一个标签聚类：将相似的东西分到一组难点：不像有监督问题有标签 评估难度大 没有标准答案调参难
K-MEANS算法基本概念:要得到簇的个数，需要制定K值质心：数据的均值，即向量各维取平均即可距离的度量：常用欧式距离和余弦相似度（先标准化）优化目标：使得每个簇当中，所有样本点到质心的距离越小越好
mini=1∑kxϵCi∑dict(Ci,
原创
2022-03-23 13:49:28
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文章目录初识聚类算法聚类算法api初步聚类算法实现流程特征降维初识聚类算法聚类算法一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到
原创
2022-06-17 16:53:43
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## 机器学习 文本聚类的实现流程
### 步骤概览
下面是机器学习 文本聚类的实现流程概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤 1 | 数据预处理 |
| 步骤 2 | 特征提取 |
| 步骤 3 | 模型训练 |
| 步骤 4 | 聚类分析 |
| 步骤 5 | 结果评估 |
接下来，我们将详细介绍每个步骤以及所需的代码。
### 步骤 1：数据预处理
原创
2023-09-10 07:01:42
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