目录一、机器学习k-means层次聚类密度聚类近邻传播算法(affinity propagation, AP)基于网格的STING(statistical information grid)算法密度峰值聚类(density peaksclustering, DPC)算法谱聚类总结各种算法的使用场景二、深度聚类2.1 基于自动编码器(AE)的深度聚类算法2.2 基于聚类深度神经网络(CDNN)的深
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2023-06-20 19:48:44
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目录动态聚类法一、K—均值算法(K-means)1.1 条件及约定1.2 基本思想：1.3 基于使聚类准则函数最小化准则函数聚类准则1.4 算法步骤1.5 讨 论1.6 例题1.7 类别数目未知情况下如何使用？1.8 如何避免初始聚类中心的影响？二、ISODATA算法2.1 ISODATA算法的提出2.2 ISODATA算法2.2.1基本步骤和思路 动态聚类法 两种常用算法：K-均值算法(K-m
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2023-08-28 15:23:18
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# 动态聚类在Python中的应用
## 引言
在数据科学和机器学习中，聚类是一个重要的无监督学习方法，它可以帮助我们将相似的数据点归类。在许多实际应用中，数据是动态变化的，这就要求我们能够进行动态聚类。动态聚类不仅需要处理不断变化的数据流，还要实时调整聚类结果。本文将介绍动态聚类的基本概念，并提供一个使用Python实现动态聚类的示例。
## 动态聚类的概念
动态聚类可以看作是一种自适应
动态聚类是一种用于数据分析和模式识别的技术，它可以帮助我们对大量数据进行分类和聚类。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现动态聚类，并提供代码示例。
动态聚类是一种基于时间的聚类方法，它考虑了数据的时序性。与静态聚类不同，动态聚类可以对数据进行实时处理，并根据数据的变化动态地调整聚类结果。
在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现动态聚类。首先，我们需要加载数据。下
原创
2023-12-09 06:05:50
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模糊动态聚类实验本实验所采用的模糊聚类分析方法是基于模糊关系上的模糊聚类法，也称为系统聚类分析法，可分为三步： 第一步：数据标准化，建立模糊矩阵 第二步：建立模糊相似矩阵 第三步：聚类 本程序读取Excel文件，再由程序读入，在数据标准化中采用了最大值规格法，然后通过夹角余弦法或最大最小法构造模糊相似矩阵，然后按lambda截集进行动态聚类，聚类完成后，采用Xie-Beni指标和F统计指标两种方式
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2024-01-30 00:11:42
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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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ISODATA聚类算法是k-means算法的改进。与k-means均值算法有两点不同：第一，它不是每调整一个样本的类别就重新计算一次各类样本的均值。而是在每次把全部样本都调整完毕之后才重新计算一次样本的均值，前者一般称为逐个样本修正法，后者称为成批样本修正法。第二，ISODATA算法不仅能通过调整样本所属类别完成聚类分析，而且还能自动地进行类的“合并”和“分裂”，从而得到类数较为合理的各个聚类。
1.算法概述在各种糊聚类算法中 ,模糊C -均值聚类算法FCM (FuzzyC MeanClusteringAlgorithm )的应用最为广泛.但在实际的应用中 ,FCM算法却容易陷入局部最优解.因此 ,提出了一种基于遗传算法GA(GeneticAlgorithm )的模糊聚类分析方法 ,它利用了遗传算法随机搜索的特点 ,可以避免陷入局部最优解.实验表明 ,将该遗传算法与FCM算法结合起来进行聚
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2023-06-21 21:55:39
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无监督学习（Unsupervised Learning）机器学习的一种方法，没有给定事先标记过的训练示例，自动对输入的数据进行分类或分群。优点：算法不受监督信息（偏见）的约束，可能考虑到新的信息不需要标签数据，极大程度扩大数据样本主要应用：聚类分析（clustering，应用最广）、关联规则、维度缩减聚类分析又称为群分析，根据对象某些属性的相似度，将其自动划分为不同类别。KMeans聚类：根据数据
如果不估计样本的概率分布，就无法从概率分布的角度来定义聚类，这时我们就需要有一种新的对聚类的定义，一般的，根据样本间的某种距离或某种相似性度量来定义聚类，即把相似的或距离近的样本聚为一类，而把不相似或距离远的样本聚在其他类，这种基于相似性度量的聚类方法在实际应用中非常常用，主要可以分为动态聚类法和分层聚类法，本篇博客我们主要来介绍常用动态聚类的方法。动态聚类方法是一中普遍被采用的方法，具有以下三个
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2024-01-24 19:28:14
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动态聚类是一种可以适应数据集变化的机器学习方法。在处理动态数据时，传统的静态聚类方法可能无法提供足够的灵活性，因此，我们需要利用 Python 实现动态聚类。本文将通过示例代码和详细的步骤，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案以及进阶指南，为您展示如何解决动态聚类问题。
## 环境配置
在开始编写代码之前，我们需要配置合适的开发环境。推荐使用 Python 3.x，并安装必要的
模糊动态聚类图是一种基于模糊聚类方法的可视化技术，能够有效地处理不确定性和模糊性。在这个博文中，我将与大家分享如何利用 Python 构建模糊动态聚类图。整个过程包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及性能优化等模块。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的环境所使用的技术栈兼容。Python 3.x 是完成此项目的基本要求，并且需要以下库：`numpy`、`pandas
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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菜鸟一枚，编程初学者，最近想使用Python3实现几个简单的机器学习分析方法，记录一下自己的学习过程。关于KMeans算法本身就不做介绍了，下面记录一下自己遇到的问题。一 、关于初始聚类中心的选取 初始聚类中心的选择一般有：（1）随机选取（2）随机选取样本中一个点作为中心点，在通过这个点选取距离其较大的点作为第二个中心点，以此类推。（3）使用层次聚类等算法更新出初
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2023-07-20 14:40:48
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尽管基于划分的聚类算法能够实现把数据集划分成指定数量的簇，但是在某些情况下，需要把数据集划分成不同层上的簇：比如，作为一家公司的人力资源部经理，你可以把所有的雇员组织成较大的簇，如主管、经理和职员；然后你可以进一步划分为较小的簇，例如，职员簇可以进一步划分为子簇：高级职员，一般职员和实习人员。所有的这些簇形成了层次结构，可以很容易地对各层次上的数据进行汇总或者特征化。另外，使用基于划分的聚类算法(
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2024-06-28 07:38:10
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下面是几个城市的GDP等信息，根据这些信息，写一个SOM网络，使之对下面城市进行聚类。并且，将结果画在一个二维平面上。 //表1中，X。为人均GDP(元)；X2为工业总产值(亿元)；X。为社会消费品零售总额(亿元)；x。为批发零售贸易总额(亿元)；x。为地区货运总量(万吨)，表1中数据来自2002年城市统计年鉴。//城市 X1 X2 X3 Xa X5 北京 27527 2738.30 1
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2023-06-20 14:47:21
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准备说明：Python代码运行，需要有数据集，文章最后有csv格式的数据集，请自行下载。理论知识讲解：模糊理论模糊控制是自动化控制领域的一项经典方法。其原理则是模糊数学、模糊逻辑。1965，L. A. Zadeh发表模糊集合“Fuzzy Sets”的论文， 首次引入隶属度函数的概念，打破了经典数学“非0即 1”的局限性，用[0,1]之间的实数来描述中间状态。很多经典的集合（即：论域U内的某个元素是
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2024-08-13 17:42:44
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一、python代码'''
Author: Vici__
date: 2020/5/14
'''
import math
'''
Point类，记录坐标x，y和点的名字id
'''
class Point:
'''
初始化函数
'''
def __init__(self, x, y, name):
self.x = x # 横坐标
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2023-08-20 10:00:57
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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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文章目录前言Scipy库简单入门1.cluster模块2. constants模块3. fftpack模块4. integrate 模块5. interpolate 模块6. linalg模块7. ndimage模块8. optimize模块9. stats模块10. ord模块总结 前言scipy是一个python开源的数学计算库，可以应用于数学、科学以及工程领域，它是基于numpy的科学计算
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2023-10-24 10:18:33
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