前言前面文章给大家介绍了 关于层次聚类算法的实现，那么本文给大家继续介绍层次聚类的优化算法 BIRCH 。大家都知道像 K-means 这样的聚类算法比较有局限性，而且在大数据场景下很难处理，特别是在有限的内存和较慢的CPU硬件条件下。我相信这样的情况常规的聚类算法都没有办法确保随着数据量的不断增加而保证很好的聚类的质量和高效的运行时间。于是 BIRCH 应运而生： Balanced Iterat
今天这篇文章写一下层次聚类，这也是除了k-means之外较为常用的另一种聚类方法。 假设有N个待聚类的样本，对于层次聚类来说，步骤： 1.（初始化）把每个样本归为一类，计算每两个类之间的距离，也就是样本与样本之间的相似度 2.寻找各个类之间最近的两个类，把他们归为一类（这样类的总数就少了一个）； 3.重新计算新生成的这个类与各个旧类的相似度； 4.重复2和3直到所有样本点归为一类，结束 比如在以上
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2024-05-16 10:21:42
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聚类9.1 常用的聚类划分方式有哪些？列举代表算法。答：原型聚类：代表算法：K-means、K-中心点、高斯混合聚类密度聚类：代表算法：DBSCAN、OPTICS、CURE层次聚类：代表算法：HAC、BIRCH、DIANA9.2 Kmeans初始类簇中心点的如何选取？答： 理论上初始中心点可以随机选取，但为了提高效率，并获得更好的结果，我们希望选取初
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2024-06-25 19:09:31
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一、简要介绍聚类概念聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。聚类和分类的区别聚类技术通常又被称为无监督学习，因为与监督学习不同，在聚类中那些表示数据类别的分类或者分组信息是没有的。 Clustering (聚类)，简单地说
层次聚类算法介绍1层次聚类的定义思考示例问题：2距离与相似性2.1常用的计算距离的方法2.2计算指标相似性的方法1)余弦计算公式：是聚类分析的一种方法。层次化聚类的策略通常分为两种：凝聚法（Agglomerative)：这是一种自底向上的方式，开始时把每一个元素当作一个单个的簇，在沿着层次结构向上移动过程中，合并成对的簇。分裂法（Divisive)：这是一种自上向下的方式，开始时将所有所有元素当成
机器学习 聚类算法 层次聚类 Hierarchical Clustering
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2022-05-24 20:57:07
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聚类算法，不是分类算法。分类算法是给一个数据，然后判断这个数据属于已分好的类中的具体哪一类。聚类算法是给一大堆原始数据，然后通过算法将其中具有相似特征的数据聚为一类。这里的k-means聚类，是事先给出原始数据所含的类数，然后将含有相似特征的数据聚为一个类中。所有资料中还是Andrew Ng介绍的明白。首先给出原始数据{x1,x2,...,xn}，这些数据没有被标记的。初始化k个随机数据u1,u2
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2024-06-05 09:50:19
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聚类（Clustering）分析有一个通俗的解释和比喻，那就是“物以类聚，人以群分”。针对几个特定的业务指标，可以将观察对象的群体按照相似性和相异性进行不同群组的划分。经过划分后，每个群组内部个对象间的相似度会很高，而在不同群组之间的对象彼此间将具有很高的相异度。 聚类技术一方面本身就是一种模型技术，通过有效聚类后的结
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2024-05-16 03:32:03
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一文搞懂 层次聚类算法
原创
精选
2024-04-11 15:26:24
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一、KNN简述KNN是比较经典的算法，也是是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。KNN的核心思想很简单：离谁近就是谁。具体解释为如果一个实例在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最近邻）的实例中的大多数属于某一个类别，则该实例也属于这个类别。换个说法可能更好理解，比如一个一定范围的平面随机分布着两种颜色的样本点，在这个平面内有个实例点不知道它是什么颜色，因此通过它周边的不同颜色的点分布
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2024-09-13 19:20:52
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什么是聚类聚类简单的说就是要把一个文档集合根据文档的相似性把文档分成若干类，但是究竟分成多少类，这个要取决于文档集合里文档自身的性质。下面这个图就是一个简单的例子，我们可以把不同的文档聚合为3类。另外聚类是典型的无指导学习，所谓无指导学习是指不需要有人干预，无须人为文档进行标注。 聚类的评价既然聚类是把一个包含若干文档的文档集合分成若干类，像上图如果聚类算法应该把文档集合分成3类，而不是
层次聚类-概念全解需求分析： 之前学习的划分方法把对象集划分成一些互斥的群组，满足了聚类的基本要求。但在某些情况下，我们想把数据划分成不同层上群组，具有层次性。于是，层次聚类方法将数据对象组成层次结构或簇的树也称聚类树。根据层次分解是以自底向上（合并），还是自顶向下（分裂）方式，层次聚类方法可以进一步分为凝聚的和分裂的。纯粹的层次聚类方法的质量受限于：一旦合并或分裂执行，就不能修改。也就是说，如
聚类算法实践（一）——层次聚类、K-means聚类摘要: 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。比如古典生物学之中，人们通过物种...
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2016-08-05 11:09:00
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聚类算法简介、API、实现流程、算法优化和模型评估
原创
2022-03-11 11:35:53
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无监督模型。聚类算法需要度量样本间的距离，距离度量的方式可以参考【机器学习】一般会使用欧氏距离。起步层次聚类( Hierarchical Clustering )是聚类算法的一种，通过计算不同类别的相似度类创建一个有层次的嵌套的树。（分为凝聚的和分裂的两种方式，常用的方式是凝聚的方式）层次聚类算法介绍假设有 n 个待聚类的样本，对于层次聚类算法，它的步骤是：步骤一：（初始化）将每个样本都视为一个聚
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2023-12-27 13:09:06
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一、聚类算法的介绍1.什么是聚类算法聚类算法是一类无监督学习算法，用于将数据集中的对象分组（或聚类）成具有相似性的集合。聚类算法不依赖于预定义的类别标签，而是根据数据的内在特点将相似的数据点聚集在一起。聚类算法的目标是通过最大化组内的相似性和最小化组间的差异来实现聚类。聚类算法可以帮助我们发现数据中的潜在结构、识别相似的数据点、进行数据压缩和预处理等。2.聚类算法在现实中的应用市场细分：聚类算法可
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2023-11-02 21:11:08
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# 随机森林算法实现指南
随着机器学习的普及，随机森林算法以其强大的性能和易用性受到了广泛关注。在这篇文章中，我们将详细介绍如何实现随机森林算法，从数据准备到模型训练和评估的全过程。我们首先将学会流程，然后逐步实现代码。
## 流程概览
以下是实现随机森林的主要步骤：
| 步骤 | 说明 |
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# 随机森林算法：深入了解机器学习中的强大工具
在现代数据科学和机器学习领域，随机森林算法因其高效性和准确性而受到广泛使用。本文将系统地介绍随机森林算法的基本概念、应用场景、优缺点，并提供实现代码示例。同时，我们还将用可视化工具展示相关信息，帮助理解这一算法的内部机制。
## 一、随机森林算法概述
随机森林是一种集成学习方法，通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果来提高整体模型的准确性。其主
