聚类聚类算法 kmeans原理：1、随机选取k个中心点；2、在第i次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类； 3、更新中心点为每类的均值； 4、i<-i+1 ,重复(2)(3)迭代更新，直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步数，误差不变.在每次迭代之后，误差变小过程就是趋于收敛的过程；达到一定程度，误差不变，已经完成分类K-means优化函数不同的初始化中心点对聚类结果影响较大，
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2024-04-18 10:01:56
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目录 二、Spectral Clustering 三、 Agglomerative Clustering (Hierarchical) -- Connectivity models四、 DBSCAN五、BIRCH 无监督聚类是一种机器学习技术，用于将数据分组成不同的类别，而无需提前标记或指导。在无监督聚类中，算法通过分析数据之间的相似性
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2024-07-10 18:52:44
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聚类和分类算法的区别学习方式不同聚类是一种非监督式学习算法，而分类是监督式学习算法。对源数据集要求不同，有无目标值应用场景不同聚类一般应用于数据探索性分析、数据降维、数据压缩等探索性、过程性分析和处理分类更多地用于预测性分析和使用。解读结果不同。聚类算法的结果是将不同的数据集按照各自的典型特征分成不同类别，不同人对聚类的结果解读可能不同；而分类的结果却是一个固定值（例如高、中、低、是、否等），不存
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2024-08-09 11:14:10
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KMeansKMeans属于无监督（即无标签）聚类算法，在不知道数据没有具体的划分标准时，通过物以类聚的方法，将相似数据放在一起。一、源码流程（一）首先随机生成一堆数据 ，尝试将这些数据进行聚类import random
import matplotlib.pyplot as plt
points_num = 100
random_x = [random.randint(-100, 100) f
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2024-03-15 20:07:51
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聚类与分类的区别 分类：类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。属于监督学习。聚类：事先不知道数据会分为几类，通过聚类分析将数据聚合成几个群体。聚类不需要对数据进行训练和学习。属于无监督学习。关于监督学习和无监督学习，这里给一个简单的介绍：是否有监督，就看输入数据是否有标签，输入数据有标签，则为有监督学习，否则为无监督学习。更详尽的解释会
机器学习应用分析–有监督算法-分类算法 ### 按学习方式分类：监督学习无监督学习半监督学习强化学习①监督学习数据集中的每个样本有相应的“正确答案”， 根据这些样本做出预测， 分有两类： 回归问题和分类问题。（ 1） 回归问题举例例如： 预测房价， 根据样本集拟合出一条连续曲线。（ 2） 分类问题举例例如： 根据肿瘤特征判断良性还是恶性，得到的是结果是“良性”或者“恶性”， 是离散的。监督学习：从
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2024-05-10 20:17:06
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聚类通常作为其他数据挖掘或建模的前奏一.特征认知1.有监督无监督分类: 有监督学习（有标签学习）数据特征聚类: 无监督学习（没有标签）数据特征2.聚类概念聚类是把各不相同的个体分割为有更多相似性子集合的工作。聚类生成的子集合称为簇3.聚类要求生成的簇内部的任意两个对象之间具有较高的相似度属于不同簇的两个对象间具有较高的相异度二.相似度衡量度量关键: 距离1.变量分类1.定量变量：连续变量2.定性变
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2024-03-18 21:21:32
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看周志华老师写的机器学习，看的头都要掉了，记下笔记给自己点耐心接着看下去，希望能够有所收获，第13章：半监督学习 的部分内容。13.1 未标记样本unlabeled sample(1)主动学习active learning：数据集：一部分已标记样本Dl；一部分未标记样本Du。 进行如下过程： 1.使用Dl训练一个模型 2.拿已训练的模型挑选样本，并询问相关专家标记 3.把新获得标记的样本放入Dl中
首先我们要解决几个问题聚类算法主要包括哪些算法？主要包括：K-means、DBSCAN、Density Peaks聚类（局部密度聚类）、层次聚类、谱聚类。什么是无监督学习？• 无监督学习也是相对于有监督学习来说的，因为现实中遇到的大部分数据都是未标记的样本，要想通过有监督的学习就需要事先人为标注好样本标签，这个成本消耗、过程用时都很巨大，所以无监督学习就是使用无标签的样本找寻数据规律的一种方法•
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2024-05-30 13:32:49
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python数据分析之聚类模型与半监督学习-第八次笔记1.聚类模型–*1.1基于切割的—K-means算法 –*1.2基于密度的—DBSCAN算法 –*1.3基于层次的聚类算法 –*1.4基于图裂法的—-Split算法2.关联，序列模型–*2.1关联规则—Apriori算法 –*2.2序列规则3.半监督学习–*3.1标签传播算法1.聚类模型导入模块import numpy as np
im
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2023-12-31 14:42:50
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半监督模糊聚类算法FCM，SFCM，SSFCM理论和代码关于上述三个模型的理论介绍请参考论文《半监督模糊聚类算法的研究与改进》（白福均，高建瓴，宋文慧，贺思云）FCM模型` 目标方程： – uij表示隶属度矩阵（样本j对于类别i的隶属度，取值0~1） – dij表示样本j与类心i的距离隶属度矩阵与类心的更新公式：具体的代码如下：`function [center, U, obj_fcn] = FC
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2023-11-11 11:33:47
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论文地址：https://arxiv.org/pdf/1712.04440.pdf1. 论文与摘要 《Data Distillation: Towards Omni-Supervised Learning》 摘要：作者提出一种特殊的半监督学习方法，取名为数据精馏。该方法通过利用标注的数据和未标注的数据一起
简介首先必须明确，分类和聚类是两个不同的东西。分类的目的是确认数据属于哪个类别。分类必须有明确的边界，或者说分类是有标准答案的。通过对已知分类数据进行训练和学习，找出已知分类特征，再对未知分类的数据进行分类。因此分类通常是有监督学习。聚类的目的是找出数据间的相似之处。聚类对边界的要求不是很高，是开放性命题。聚类只使用无标签数据，通过聚类分析将数据聚合成几个，因此采用无监督学习算法。 现
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2023-08-10 10:03:27
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在这篇博文中，我将介绍如何使用Python进行半监督聚类算法的实现和应用。半监督聚类是一种结合有标签和无标签样本的数据挖掘方法，广泛应用于图像处理、文本分类等领域。
## 背景描述
近年来，数据量急剧增加，传统的无监督学习方法在处理大规模、复杂数据时显得捉襟见肘。尤其是在缺乏标注的情况下，如何有效地对数据进行聚类成为研究的热点。半监督聚类算法正是为了解决这个问题而产生的。它能够利用有限的标签信
半监督聚类算法是一种结合了带标签和不带标签数据的聚类算法，广泛应用于数据挖掘和机器学习中。相比于完全监督学习，半监督学习在标签样本不足的情况下表现出更好的学习能力，从而帮助我们更有效地发现数据的结构和潜在的模式。
以下是关于“半监督聚类算法Python”的详细记录和阐述。
## 背景描述
随着大数据时代的到来，单纯依赖于标注数据进行学习的成本逐渐增加，而不带标签的数据通常占据了数据集的绝大部
首先我们要解决几个问题聚类算法主要包括哪些算法？主要包括：K-means、DBSCAN、Density Peaks聚类（局部密度聚类）、层次聚类、谱聚类。什么是无监督学习？• 无监督学习也是相对于有监督学习来说的，因为现实中遇到的大部分数据都是未标记的样本，要想通过有监督的学习就需要事先人为标注好样本标签，这个成本消耗、过程用时都很巨大，所以无监督学习就是使用无标签的样本找寻数据规律
文章目录0 本文简介1 无监督学习概述2 数据集变换2.1 预处理和缩放2.2 程序实现2.3 降维、特征提取与流形学习2.3.1 主成分分析2.3.2 非负矩阵分解2.3.3 用t-SNE进行流形学习3 聚类3.1 K均值聚类3.2 凝聚聚类3.3 DBSCAN3.4 聚类算法的对比与评估4 聚类分析小结4 聚类分析小结 0 本文简介本文根据Andreas C.Muller的《Introduc
一、非监督学习在有监督学习中，我们通过一个有标签的训练集，找到能够区分正样本和负样本的决策边界，通过一系列标签拟合一个假设函数。而非监督学习中，数据没有附带任何标签，我们要将一系列无标签的训练数据，输入到一个算法中，然后我们告诉这个算法，快去为我们找找这个数据的内在结构给定数据。这就需要某种算法帮助我们寻找这种结构。而能够把一个区域内的数据圈出一个个点集(簇)的算法，就是聚类算法。二、 K-均值算
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2024-08-15 10:47:38
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层次聚类算法1.定义2. 自底向上的合并算法2.1 计算过程2.2.两个组合数据点间的距离2.3实例 1.定义层次聚类(Hierarchical Clustering)属于聚类算法，通过计算不同类别数据点间的相似度来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。基于层次的聚类算法（Hierar
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2023-11-07 06:34:52
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、ROC-AUC等等，但聚类方法在大多数情况下数据是没有标签的，这些情况下聚类就不能使用以上的评价指标了。 聚类有自己的评价指标，大多数聚类的评价指标是通过紧凑性和可分性来定义的。紧凑性基本上是衡量一个聚类中的元素彼此之间的距离，而可分性表示不同聚类之间的距离，总的来说聚类的评价指标有以下三个类型：1､外部指标：这是处理有标签数据时使用的评分，可以说监督学习的评价指标都是外部指标。2､内部指标
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2023-09-18 06:36:18
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