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
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。
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
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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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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谱聚类(SpectalClustering)算法是聚类算法的一种，比起传统的K-Means聚类算法，谱聚类算法的效果更优秀，其计算量也小很多，除了谱聚类和K-Means聚类算法，另外还有密度聚类和层次聚类算法，本节主要讨论谱聚类算法，预备知识：最好有K-Means聚类算法的基础。谱聚类是一种不断发展的聚类算法，在很多情况下都优于传统的聚类算法，它将每个数据点视为一个图节点，从而将聚类问题转化为图分
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2024-02-05 12:08:04
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图聚类基于图的聚类。注意这里的图指的不是图片，而是顶点+边构成的图。将样例用图表示，则通过对图中顶点的划分完成聚类。图的表示顶点：样本点聚类：顶点的划分边：样本点的相似度 表示无向图，为点的集合，E为边集，W为权重，表示节点 、 之间相似度图的划分图的划分是将图完全划分成若干个子图，个子图无交集。 划分要求同子图内的点相似度高不同子图间的点相似度低损失函数由
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2023-09-23 15:41:17
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python绘制聚类树状图import pandas as pd
import plotly.figure_factory as ff
import chart_studio.plotly as py
import chart_studio
chart_studio.tools.set_credentials_file(username="用户名", api_key='秘钥')
data = pd
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2023-06-16 21:14:06
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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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### 聚类图与数据可视化：Python 实践
在数据科学中，聚类是一种常用的无监督学习方法，用于将数据分组到不同类别中。通过聚类，我们可以为数据提供更深刻的洞察。在本文中，我们将使用 Python 中的一些流行库，如 `Pandas`、`Matplotlib` 和 `Scikit-Learn`，来实现数据的聚类并进行可视化。
#### 为什么要使用聚类
聚类能够帮助我们识别数据中的模式和
原创
2024-10-12 05:52:39
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聚类热图可以简单理解为:使用距离算法将距离相近的东西成簇聚为一类。 本篇使用python中 seaborn.clustermap绘制聚类热图（clustermap）。 本文将了解到什么？欢迎随缘关注@pythonic生物人
1、成品聚类热图（clustermap）展示
2、绘图数据集准备 3、 seaborn.clustermap绘制聚类热图（clustermap
图像聚类（一）K-means聚类（K均值聚类）（1）Scipy聚类包（2）图像聚类（3）在主成分上可视化图像（4）像素聚类（二）层次聚类（三）谱聚类 聚类可以用于识别、划分图像数据集，组织与导航。还可以对聚类后的图像进行相似性可视化。所谓聚类，就是将相似的事物聚集在一起，而将不相似的事物划分到不同的类别的过程，是数据分析之中十分重要的一种手段。在数据分析的术语之中，聚类和分类是两种技术。分类是指
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2023-09-21 14:33:12
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如何绘制模糊动态聚类树状图python
在数据科学领域，动态聚类树状图是一种有效的可视化工具，它能够展示数据集的聚合结构。尤其在分析模糊数据时，使用这种图表可以帮助我们理解样本之间的关系。本文将逐步介绍如何实现模糊动态聚类树状图，尤其是在Python环境下的操作流程。
### 问题背景
在一个用户的项目中，他们需要对市场调研数据进行深入分析。数据集包含了模糊信息，用户希望将这些信息进行聚类，
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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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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系统聚类又名“分层聚类法”。聚类分析的一种方法。其做法是开始时把每个样品作为一类，然后把最靠近的样品（即距离最小的群品）首先聚为小类，再将已聚合的小类按其类间距离再合并，不断继续下去，最后把一切子类都聚合到一个大类。我们首先来简单举个例子这是生成的一个聚类图，这是聚类分析的核心内容，由聚类图来观察如何聚类。步骤以n个样本为例： 定义以变量或指标的个数为维度的空间里的一种距离； 计算n个样本两两之间
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2024-06-20 08:45:16
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文章目录第 6 章 图像聚类引言6.1 K-means聚类SciPy聚类包图像聚类在主成分上可视化图像像素聚类6.2 层次聚类图像聚类6.3 谱聚类6.4 小结 第 6 章 图像聚类引言本章将介绍几种聚类方法，并展示如何利用它们对图像进行聚类，从而寻找相似的图像组。聚类可以用于识别、划分图像数据集，组织与导航。此外，我们还会对聚类后的图像进行相似性可视化。6.1 K-means聚类K-means
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2023-09-25 16:29:48
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文章目录第六章——图像聚类K-means聚类层次聚类谱聚类 第六章——图像聚类介绍聚类方法，展示如何利用它们对图像进行聚类，从而寻找相似的图像组。聚类可以用于识别、划分图像数据集，组织与导航。第三节会对聚类后的图像进行相似性可视化。先来大致了解一下本章的聚类方法：聚类方法定义思想优点缺点K-means聚类将输入数据划分成K个簇反复提炼初始评估的类中心适用情形广泛不能保证得到最优结果；需预先设定聚
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2023-09-05 13:47:14
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