目录一、储备知识（1）何为聚类分析：（2）分类方法：二、聚类分析的一般步骤三、聚类实操——python实现四、代码总结一、储备知识（1）何为聚类分析： 聚类分析又称为群分析，是研究问题的一种多元统计方法。聚类，就是聚集具有相似元素的集合成之为一类。一般来说存在着定性研究和定量研究以及相融汇的三种分析方法。
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2023-08-30 07:22:57
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# 词语聚类的实现流程
## 一、准备工作
在开始实现词语聚类之前，我们需要先安装一些必要的Python库，以及准备好处理的数据集。具体步骤如下：
1. 安装所需的Python库：
- `nltk`：用于自然语言处理任务，包括分词、词性标注等。
- `gensim`：用于实现词向量模型和聚类算法。
- `matplotlib`：用于可视化聚类结果。
使用以下命令安装这
原创
2023-11-09 14:02:11
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# 如何在 Python 中实现词语聚类
词语聚类是一种自然语言处理的技术，旨在将相似的词语归为一类。在这篇文章中，我将引导你通过一个实际的项目步骤来实现“词语聚类”，并介绍所需的 Python 代码。无论你是刚入行的小白还是希望深入了解词语处理的开发者，希望这篇材料能对你有所帮助。
## 整体流程
以下是实现词语聚类的步骤，我们将逐步进行每一项。
| 步骤编号 | 步骤描述
原创
2024-10-29 06:59:42
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本例中，使用用户注册时间（注册天数reg_length）、活跃（最近活跃间隔天数rec_act_length、近7日活跃天数act_days）和变现（近7日日均广告点击量ad_pd、近7日日均阅读量read_pd）三个维度进行聚类。库导入在这里用到了os用来处理路径，numpy、pandas都是数据分析处理的常用库，matplotlib作简单的图形看指标分布，重头戏就是sklearn啦，用来完成我
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2024-03-04 01:25:34
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# NLP词语聚类
自然语言处理（NLP）是计算机科学与语言学的交叉学科，研究计算机与人类语言之间的互动。在NLP中，词语聚类是将相似意义的词组合在一起的一种技术，广泛应用于信息检索、语义分析等领域。本文将探讨词语聚类的基本概念，并提供Python代码示例。
## 词语聚类的基本概念
词语聚类是将具有相似特征的单词或短语分到同一个集合（或簇）中的过程。其核心目标是识别不同词语之间的相似性，以
Python之数据聚合与分组运算1. 关系型数据库方便对数据进行连接、过滤、转换和聚合。2. Hadley Wickham创建了用于表示分组运算术语“split-apply-combine”（拆分-应用-合并）。3. GroupBy的size方法，它可以返回一个含有分组大小的Series。4. gorupby对分组进行迭代，可以产生一组二元元组（由分组名和数据块组成）。5. 选取一个或以组列对于由
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2023-08-02 09:32:33
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谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图，使子图内部尽量相似，而子图间距离尽量距离较远，以达到常见的聚类的目 的。其中的最优是指最优目标函数不同，可以是割边最小分割——如图1的Smallest cut(如后文的Min cut)， 也可以是分割规模差不多且割边最小的分割——如图1的Best cut(如后文的Norm
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
1.Hashtable和HashMap不同点总结如下① Hashtable是Dictionary的子类，实现了Map接口；HashMap是AbstractMap的子类，是Map接口的一个实现类；② Hashtable中的方法是同步的，大多数方法如put, get都用用synchronized关键字修饰。而HashMap是线程不安全的。在多线程程序中，可以不添加额外操作就可以安全的使用Hashtab
目录1.导入原始数据集 2.首次计算中心点3.进行迭代循环，不断优化样本中心点和聚类结果4.聚类可视化通过手动书写k-means聚类算法的逻辑实现聚类（而非使用python内置的sklearn）不了解k-means聚类算法的话可以先去了解以下这种算法的原理，下面就直接进入正题啦~1.导入原始数据集首先我们导入原始样本点，这里我们通过execl表记录原始数据，原始数据为假设为某班学术的平时
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2023-06-21 21:53:09
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10 种 Python 聚类算法及python实现10 种 Python 聚类算法及python实现聚类分析的定义聚类分析是一种无监督的机器学习任务，从现有的数据实现对数据的自然分组，在特征空间中找到群组，只解释输入变量，不对数据进行预测。 聚类的结果往往是特征空间的密度区域，来自于群组的示例比其他样本点更接近于质心，可以有边界或者范围。聚类分析解决的问题1、基于行为发现客户群； 2、将正常数据与
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2023-06-16 09:27:05
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在数据挖掘和机器学习中，聚类是一种常见的数据分析技术，它将数据分组成具有相似特征的类别。k均值（k-means）是一种常用的聚类算法，它通过迭代将数据点分配到K个类别中，并且通过更新聚类中心来优化类别的划分。
另一种常见的聚类算法是高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM），它假设数据是由多个高斯分布组成的混合模型。在实际应用中，有时候我们可以利用k均值的聚类中心作为G
原创
2024-05-02 07:53:09
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官方参考文档：https://docs.python.org/zh-cn/3/glossary.html当然，这里列出的很多术语不是 Python 专用的，不过某些术语的定义对 Python 社区有特殊的意义，此外，也可以参阅官方的 Python 词汇表，ABC（编程语言）Leo Geurts、Lambert Meertens 和 Steven Pemberton 创造的一门编程语言。20 世纪
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2023-08-01 18:01:20
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俗话说“外行看热闹，内行看门道“，作为一个机器学习的门外汉，刚研究python机器学习scikit-learn两周时间，虽然下面这段程序可能对于那些专研算法或机器学习的人来说非常简单，但对于一些入门的同学和我自己还是非常有帮助的。如果文章中有错误或不足之处，还请你微微一笑，原谅之；当然也非常欢迎你提出建议或指正~基本步骤包括：  
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2023-11-07 15:03:35
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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
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2024-08-22 14:17:30
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一旦我们的聚类算法确定了聚类和原型轨迹，在这种情况下，每个具有三个原型轨迹的三个群集，我们可以开始对在路上遇到的车辆进行在线预测。首先，我们观察了车辆的部分轨迹。接下来我们比较一下每个集群原型轨迹的相应部分。这个比较是使用完成的这是我们之前用来执行聚类的相同度量。每个群集的信念基于更新，部分轨迹与原型轨迹的相似程度如何。最后，我们计算每个群集的预测轨迹。例如，通过采取最相似的原型轨迹。让我们通过跟
# 使用Python进行多维聚类的教程
在数据科学中，多维聚类是一个重要的技术，它可以帮助我们从数据中识别出不同的组。对于刚入行的小白开发者，理解多维聚类的基本流程是至关重要的。本文将详细介绍如何使用Python进行多维聚类，包括整个流程、使用的代码及其注释。
## 多维聚类的流程
以下是进行多维聚类的一般步骤：
| 步骤 | 描述
使用Python进行层次聚类 使用 scipy.cluster.hierarchy.linkage进行层次聚类from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage,fcluster
from matplotlib import pyplot as plt
X = [[i] for i in [0.5
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2023-06-12 10:16:40
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目录1 介绍2 原理3 代码实现 1 介绍聚类算法是机器学习中经典的无监督学习算法，聚类算法有多种：Kmeans、Kmedians、Mean-shift、DBSCAN、层次聚类、EM等。 本文只介绍Kmeans原理及代码，之后会陆续更新其他聚类算法的文章。2 原理Kmeans聚类原理比较简单，在一些简单的聚类任务中也能达到不错的效果。算法步骤：1 随机初始化几个聚类质心点，聚类中心的个数需自己估
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2023-10-11 19:24:56
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## Python用层次聚类对鸢尾花数据集进行聚类并绘制聚类树
### 概述
本文将引导你使用Python的层次聚类算法对鸢尾花数据集进行聚类，并使用绘图工具绘制聚类树。层次聚类是一种无监督学习算法，用于将数据集分成不同的簇或群组，每个簇内的样本具有相似的特征。
### 步骤
下面是实现这个任务的几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 导入需要的
原创
2023-09-11 07:14:12
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