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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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
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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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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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
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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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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本文从互联网搬运，只用于本人学习记录。 聚类算法KMeans1. 算法1.1. 算法步骤1.2. 复杂度2. 优缺点3. 算法调优 & 改进3.1. 数据预处理3.2. 合理选择 K 值3.3. 采用核函数3.4. K-Means++3.5. KMeans代码3.6. ISODATA4. 收敛证明 K-means 是我们最常用的基于欧式距离的聚类算法，其认为两个目标的距离越近，相似度越大。
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2024-01-08 19:19:18
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一、简介一、社区的定义 Newman第一次提出模块度定义就是在2004年发表的这篇文章“fast algorithm for community structure in networks”，第一次用量化的公式来确定社区划分。
原创
2021-07-09 13:49:31
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DBSCAN属于无监督学习算法，无监督算法的内涵是观察无标签数据集自动发现隐藏结构和层次，在无标签数据中寻找隐藏规律。聚类模型在数据分析当中的应用：既可以作为一个单独过程，用于寻找数据内在规律，也可以作为分类等其他分析任务的前置探索。内容什么是DBSCANDBSCAN算法实现原理算法优缺点DBSCAN 数据分析实战案例本文技术来自技术群小伙伴的推荐，加入按照如下方式
原创
2022-10-03 08:31:27
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第七章 聚类
原创
2022-02-19 10:46:38
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## 基因时序数据分析 mfuzz 聚类的实现流程
### 1. 数据准备
首先，我们需要准备好基因时序数据，这些数据可以是从实验室中获取的基因表达数据。可以使用常见的数据分析工具（如Excel）将数据整理成表格形式，其中每一行代表一个样本，每一列代表一个基因。确保数据中没有缺失值，并将基因表达值进行标准化，以便后续的聚类分析。
### 2. 安装 R 语言和相关包
为了进行基因时序数据分析，
原创
2023-09-02 13:41:23
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尽量让自己快乐聚类分析即使很小的孩子也能很快将图片上的对象划分为车、人、建筑等，聚类就是利用机器模拟人类实现这样的划分。其目标是：聚类分析将数据划分成有意义或者有用的组（簇），组内的对象尽可能相似，组间（不同组）之间的对象差别尽可能大。 聚类：刚开始对数据集所属组（类别）并不清楚，利用每个对象个体的属性之间区别去区分所有样本所属组。聚类应用聚类分析利用数据分布进行独立划分，现实生活中： * 商务
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2024-05-16 22:23:38
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目录项目背景原始数据情况挖掘目标分析方法与过程加载数据数据预处理构建模型项目背景在企业的客户关系管理中，对客户分类，区分不同价
原创
2024-05-24 10:17:42
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ERP系统是什么 很多人对其深意都不了解，与我而言，ERP系统就是整合了企业管理理念、业务流程、基础数据、人力物力、计算机硬件和软件于一体的企业资源管理系统。 是一个公司在发展过程中必不可少的管理软件。 ERP系统的定义
ERP系统（Enterprise Resource Planning）是企业资源计划的简称，是集物资资源管理、人力资源管理、财务资源管理、信息资源管理一体化的企业管理软
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2024-01-18 15:54:45
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在机器学习中，有两种算法是比较常见的，分别是K-Means聚类和排序算法，在这篇文章中我们就简单给大家介绍一下关于这两种算法的优缺点，方便大家能够更好了解这两种算法。首先给大家介绍一下K-Means聚类算法，其实这是一种简单的聚类算法，具体就是把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k< n。 算法的核心就是要优化失真函数J,使其收敛到局部最小值但不是全局最小值。那么这种算
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2023-12-19 15:04:11
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分类与聚类
一次偶然的报告，老师无意的一句“不知道是聚类还是分类”，猛然发现自己对分类与聚类也不能分的很清楚。把分类与聚类区别整理了下: 分类(classification )：找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数)，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。分类分析在数据挖掘中是一项比较重要的任务,目前在商业上应用最多。分类的目的是学会一个
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2023-06-21 22:06:37
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分类与聚类 定义及区别分类方法聚类方法分类与聚类 定义及区别分类：是一种有指导（有监督）的学习（Supervised Learning），即每个训练样本的数据对象已经有类标识，通过学习可以形成表达数据对象与类标识间对应的知识。即根据样本数据形成的类知识对源数据进行分类，进而预测未来数据的归类…2分聚类：属于无指导学习，聚类是把一组个体按照相似性归成若干类别，它的目的是使得属于同一类别的个体之间的差
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2023-11-26 19:54:11
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