目录一、EM算法的步骤二、EM算法的工作原理三、在sklearn中创建GMM模型四、工作流程五、实战环节1. 导包2. 加载数据3. 数据可视化分析4. 特征工程5. 数据规范化6. 建模并产生结果，写入文件7. 显示聚类后的结果8. 聚类结果的评估本篇理论性不多，主要是部分总结及实战内容。一、EM算法的步骤EM算法（英文叫做Expectation Maximization，最大期望算法）三个主要
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2024-04-18 12:40:33
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EM 的英文是 Expectation Maximization，所以 EM 算法也叫最大期望算法。 举个栗子?：将一份炒菜等分给两个人，实际上最终我们想要的是碟子 A 和碟子 B 中菜的份量，你可以把它们理解为想要求得的模型参数。然后我们通过 EM 算法中的 E 步来进行观察，然后通过 M 步来进行调整 A 和 B 的参数，最后让碟子 A 和碟子 B 的参数不再发生变化为止。EM 算法可以理解成
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2024-06-22 20:28:21
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EM（“Expectation Maximization”）期望最大化算法：它是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，比如聚类算法中的高斯混合模型（GMM），隐式马尔科夫算法（HMM）， LDA主题模型的变分推断等等。一、EM算法小栗子：参考：https://www.jianshu.com/p/1121509ac1dc•（1）假设有两枚硬币1和2，,随机抛掷后正面朝上概率分别为P1，P2。每
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2023-08-24 17:11:22
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一、概念1.1相关概念 1.2基本思想1.3聚类对象 聚类分析根据分类对象的不同可分为Q型和R型两大类 1.4相似性度量对样品聚类时相似性通常用某种距离来表征，对于间隔尺度的变量，可以采用欧氏距离或者马氏距离（马氏距离不受指标量纲的影响，但某些情况下的值难以计算，故虽然欧氏距离表征效果没有马氏距离好，但在实际应用中仍多采用欧氏距离）。如果指标是有序尺度或者名义尺度，常
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2024-03-20 12:27:49
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Matlab 代码：1 % GMM code
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3 function varargout = gmm(X, K_or_centroids)
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5 % input X:N-by-D data matrix
6 % input K_or_centroids: K-by-D centroids
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8 % 阈值
9 threshold =
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2023-06-21 21:43:50
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聚类方法1、K-means（贪心算法的典型代表） &nb
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2023-12-21 05:33:34
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# 聚类分析 python代码
## 什么是聚类分析？
聚类分析是一种无监督学习的方法，它将数据分为不同的组或簇，使得同一组内的数据点更加相似，而不同组之间的数据点更加不同。聚类分析可以帮助我们发现数据中的隐藏模式，对数据进行有效的分类和理解。
在机器学习和数据挖掘领域，聚类分析经常用于市场细分、社交网络分析、图像分割等任务中。通过聚类分析，我们可以更好地理解数据，识别数据中的规律和关联性。
原创
2024-05-08 03:28:54
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目录一、背景二、系统聚类算法代码实现 三、K均值聚类算法代码实现四、结果对比和分析以全国各城市空气质量年度数据为例。分别应用系统聚类算法和K均值聚类法对数据进行分析一、背景系统聚类算法先将各个个体看作一类，根据个体间的相似程度（距离、相关系数）等合并出新类而后不断循环该过程直至达到事先确定的某些标准其度量相似度的方法有最小距离、最大距离、中间距离、重心距离、类平均、离差平均等（Q型聚类）
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2023-09-21 09:20:16
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聚类分析
R中有各种各样的聚类分析函数。本文主要介绍其中的三种方法:层次聚集、划分聚类、基于模型的聚类。数据准备聚类分析之前，可以对数据进行预处理，如包括缺失值的处理和数据的标准化。以鸢尾花数据集（iris）为例。# 数据预处理
mydata <- iris[,1:4]
mydata <- na.omit(mydata) # 删除缺失值
mydata <- sca
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2023-06-21 22:25:05
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文章目录关于聚类分析例题Matlab代码意义应用 关于聚类分析 （树状图） （冰状图）例题Matlab代码X=[20,7;18,10;10,5;4,5;4,3];
Y=pdist(X);
SF=squareform(Y);
Z=linkage(Y,'single');
dendrogram(Z);%显示系统聚类树
T=cluster(Z,'maxclust',3)意义1、与多元分析的其他方法相比
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2023-09-26 13:01:00
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SLS机器学习最佳实战：时序异常检测和报警前言第一篇文章SLS机器学习介绍（01）：时序统计建模上周更新完，一下子炸出了很多潜伏的业内高手，忽的发现集团内部各个业务线都针对时序分析存在一定的需求。大家私信问我业务线上的具体方法，在此针对遇到的通用问题予以陈述（权且抛砖引玉，希望各位大牛提供更好的建议和方法）：数据的高频抖动如何处理？在业务需求能满足的条件下，进可能的对数据做聚合操作，用窗口策略消除
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2023-08-24 22:55:45
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# R语言聚类分析代码实现指南
## 1. 流程概述
在进行R语言的聚类分析代码实现之前，我们需要明确整个流程。下面是聚类分析的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1. 数据准备 | 载入数据集，并进行必要的数据清洗和预处理 |
| 2. 距离计算 | 计算样本之间的距离 |
| 3. 聚类算法选择 | 选择合适的聚类算法，如K-means，层次聚
原创
2023-08-31 09:18:35
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针对教材P212页的表格7-5，用系统聚类和快速聚类做聚类分析。1.数据概况2.代码及运行结果2.1 系统聚类法2.2 快速聚类法3.链接 目的：1996年全国31个省、市、自治区城镇居民消费数据采用系统聚类及快速聚类做聚类分析 1.数据概况2.代码及运行结果2.1 系统聚类法#导包
library(xlsx)
#读取数据
data = read.xlsx("C:\\Users\\6\\Des
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2023-10-25 21:43:25
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一、实验目标1、使用 K-means 模型进行聚类，尝试使用不同的类别个数 K，并分析聚类结果。 2、按照 8:2 的比例随机将数据划分为训练集和测试集，至少尝试 3 个不同的 K 值，并画出不同 K 下 的聚类结果，及不同模型在训练集和测试集上的损失。对结果进行讨论，发现能解释数据的最好的 K 值。二、算法原理首先确定k，随机选择k个初始点之后所有点根据距离质点的距离进行聚类分析，离某一个
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2024-08-17 10:03:08
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一.聚类: 一般步骤: 1.选择合适的变量 2.缩放数据 3.寻找异常点 4.计算距离 5.选择聚类算法 6.采用一种或多种聚类方法 7.确定类的数目 8.获得最终聚类的解决方案 9.结果可视化 10.解读类 11.验证结果 1.层次聚类分析 案例:采用flexclust的营养数据集作为参考 1.基于5种营养
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2018-02-28 23:20:00
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聚类分析（Cluster Analysis）
是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法，它是在没有先验知识的情况下，对样本按各自的特性来进行合理的分类。
聚类分析被应用于很多方面，在商业上，聚类分析被用来发现不同的客户群，并且通过购买模式刻画不同的客户群的特征；在生物上，聚类分析被用来动植物分类和对基因进行分类，获取对种群固有结构的认识；在因特网应用上，聚类分析被用
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2023-10-20 21:10:51
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投资机构或电商企业等积累的客户交易数据繁杂。需要根据用户的以往消费记录分析出不同用户群体的特征与价值，再针对不同群体提供不同的营销策略。用户分析指标根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标 R-最近一次消费(Recency)
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2024-08-01 11:18:53
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## 教你实现SOM聚类分析的Python代码
SOM（自组织映射）是一种无监督学习的神经网络算法，适用于数据可视化和聚类分析。今天，我将带你一步步实现SOM聚类分析的Python代码。
### 整体流程
为便于理解，下面是一个SOM聚类分析的流程表：
| 步骤 | 说明 |
| ------- | ----------------
在本文中，我们将讨论“python 红酒品种聚类分析代码”的相关问题。红酒品种的聚类分析是一个有趣且具实践意义的机器学习应用，通过分析不同红酒之间的特征，帮助开发出更精确的推荐系统或市场分析工具。
背景定位
在日常的红酒消费中，消费者往往受到品牌、价格、口味、产地等多个因素的影响。然而，面对种类繁多的红酒，如何帮助消费者更快速地找到心仪的品种成为了一个关键问题。聚类分析恰好能够根据特征将红酒进
SPSS-聚类分析介绍具有较高的相似度，而不同类别之间具有较大的差异性。 我们可以对变量进行聚类，但是更常见的还是对个体进行聚类，也就是样本聚类。例如对用户、渠道、商品、员工等方面的聚类，聚类分析主要应用在市场细分、用户细分等领域。常用指标：距离和相似度。聚类分析时，将“距离”较小的 点或“相似系数”较大的点归为同一类。1.聚类分析总
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2024-04-28 19:00:04
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