# 用Java进行聚类分析的科普文章
聚类分析是一种无监督学习的方法，用于将数据集中的样本划分为若干个组（即簇），使得同一组内的样本相似度更高，而不同组间的样本相似度更低。聚类在数据挖掘、模式识别和图像处理等领域有着重要的应用。
本文将重点介绍如何使用Java语言实现一个简单的聚类分析，并配合示例代码加以说明。
## 聚类算法简介
常用的聚类算法有K均值聚类和层次聚类等。在这里，我们主要介
不管是GMM，还是k-means，都面临一个问题，就是k的个数如何选取？比如在bag-of-words模型中，用k-means训练码书，那么应该选取多少个码字呢？为了不在这个参数的选取上花费太多时间，可以考虑层次聚类。 假设有N个待聚类的样本，对于层次聚类来说，基本步骤就是： 1、（初始化）把每个样本归为一类，计算每两个类之间
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2024-01-22 11:27:01
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前言：以前只是调用过谱聚类算法，我也不懂为什么各家公司都问我一做文字检测的这个算法具体咋整的，没整明白还给我挂了哇擦嘞？讯飞还以这个理由刷本宝，今天一怒把它给整吧清楚了，下次谁再问来！说不晕你算我输！一、解释： 谱聚类是一种基于图论的算法，主要思想是把所有的数据看做空间中的点，这些点之间用带权边连接，距离越近权重越大，通过对这些点组成的图进行切割，让切图后的子图间的权重和尽
关键技术上篇文章对图像聚类与检索的总体设计方案进行了描述，本篇将对基本的关键技术进行阐述。 1 直方图特征： 对颜色特征的表达方式有许多种，我们采用直方图进行特征描述。常见的直方图有两种：统计直方图，累积直方图。我们将分别实验两种直方图在图像聚类和检索中的性能。l &n
# 使用 MySQL 进行聚类分析
聚类分析是一种常见的数据分析技术，旨在将数据集划分成若干个簇（Cluster），使得同一簇内的数据点相似度大，而不同簇的相似度小。这种技术在市场细分、图像处理、社交网络分析等领域得到了广泛应用。尽管大多数聚类算法是在 Python、R 等编程语言中实现，但我们同样可以利用 MySQL 的功能进行聚类分析，特别是使用 SQL 的聚合函数、窗口函数等。
## 聚
原创
2024-08-24 06:21:37
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第1关：外部指标任务描述 本关任务:填写 python 代码，完成 calc_JC 函数、calc_FM 函数和 calc_Rand 函数分别实现计算 JC系数、FM 指数 和 Rand 指数 。相关知识 为了完成本关任务，你需要掌握：JC 系数； FM 指数； Rand 指数。 外部指标 聚类的性能度量大致分为两类：一类是将聚类结果与某个参考模型作为参照进行比较，也就是所谓的外部指标；另一类则是
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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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
近期做图像的时候，突然有个idea，须要进行聚类，事实上算法非常easy，可是当时非常急。就直接使用了scipy的cluster。使用起来事实上非常easy，可是中文的文章非常少，所以就简单的介绍一下。感兴趣的也能够自己去看一下英文的文档：http://docs.scipy.org/doc/scip...
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2016-01-04 18:05:00
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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
聚类的解释说明 聚类分析 什么是聚类分析？ 聚类 (Clustering) 就是将数据对象分组成为多个类或者簇 (Cluster)，它的目标是：在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。所以，在很多应用中，一个簇中的数据对象可以被作为一个整体来对待，从而减少计算量或者提高计算质量。 其实聚类是一个人们日常生活的常见行为，即所谓“物以类聚，人以
聚类算法KMeans是以一个值为中心, 然后所有其他点到该点距离最小值的累积和 DBSCAN算法是以某点为起始点, 如果到该点距离的附近点的数量达到一定数量就可以进入该集合, 类似传销 agg是先找距离最近的点, 再根据距离的远近进行不断聚合1.1、聚类作用知识发现 发现事物之间的潜在关系异常值检测特征提取 数据压缩的例子1.2、有监督与无监督学习有监督：给定训练集 X 和 标签Y选择模型
# 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
本科毕业设计，在此总结。1. 聚类概念如今，学术界并未对聚类作出一个具体定义。目前，认可度最高的观点是：聚类是一种无监督的分类手段。无标签的数据集可通过聚类分析中设定的相似性度量进行分类，形成多个类簇，满足实验的分析需要。因聚类本身是一种具有主观性且能获得良好效果的研究手段，无严格意义上的对错之分，只有“类内的相似和类它的排斥”这一基本准则。1974年，Everitt对聚类作出基础定义：基于任一相
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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图形设置par(ask=TRUE)opar <- par(no.readonly=FALSE)输入flexclust包自带数据nutrient，是27个不同种类的肉的5个成分含量install.packages(“flexclust”)data(nutrient, package=“flexclust”)row.names(nutrient) <- tolower(row....
原创
2021-06-09 17:32:17
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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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谱聚类是一种将数据的相似矩阵的谱应用于降维的技术。它是有用且易于实现的聚类方法。 什么是谱聚类？给你若干个博客，让你将它们分成K类，你会怎样做？想必有很多方法，本文要介绍的是其中的一种——谱聚类。聚类的直观解释是根据样本间相似度，将它们分成不同组。谱聚类的思想是将样本看作顶点，样本间的相似度看作带权的边，从而将聚类问题转为图分割问题：找到一种图分割的方法使得连接不同组的边的权
输入分析： mahout下处理的文件必须是SequenceFile格式的，所以需要把txtfile转换成sequenceFile，而聚类必须是向量格式的，mahout提供下面两个命令来将文本转成向量形式 1.mahout seqdirectory：将文本文件转成SequenceFile文件，SequenceFile文件是一种二制制存储的key-value键值对,http://www.dongtai
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2023-12-28 15:53:32
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