学习笔记1：三大聚类方法：K-means聚类、层次聚类、DBSCAN聚类 文章目录前言一、K-means聚类操作过程二、层次聚类操作过程三、DBSCAN聚类操作过程总结 前言在样本数量较多的情况下，可以通过聚类将样本划分为多个类，对每个类中单独使用模型进行分析和相关运算，亦可以探究不同类之间的相关性和主要差异。 例如Mathor Cup 2022年D题 此外，可以借助https://www.naf
在上一篇文章中我们给大家介绍了聚类分析的知识以及聚类分析中的部分算法。当然，这些算法都是需要我们掌握的，在这篇文章中我们继续给大家讲解数据挖掘中聚类分析的算法，希望能够给大家带来帮助。聚类算法有很多，在这里我们给大家讲讲基于层次聚类算法内容，而基于层次的聚类算法有很多，聚类算法中的SBAC算法在计算对象间相似度时，考虑了属性特征对于体现对象本质的重要程度，对于更能体现对象本质的
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2024-09-12 06:23:26
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聚类算法研究@(聚类)[定义|常用算法|算法比较] 聚类算法研究1.聚类的基本概念1.1定义1.2聚类和分类的区别1.3聚类过程1.4衡量聚类算法优劣的指标2.聚类方法的分类2.1层次化聚类方法2.2 划分式聚类算法2.3 基于模型的聚类算法2.3.1SOM神经网络算法：3.常见聚类算法介绍： 1.聚类的基本概念1.1定义聚类是数据挖掘中的概念，就是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同
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2024-06-05 12:55:16
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《机器学习》实验五：实现K-means聚类《机器学习》实验五：实现K-means聚类实验目的实验原理实验内容与要求实验器材（设备、元器件）实验步骤心得体会 《机器学习》实验五：实现K-means聚类实验目的了解聚类的基本概念掌握K-means聚类算法的基本原理；实验原理聚类 将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个
【实验名称】 实验：聚类算法 【实验目的】 1.了解聚类算法理论基础 2.平台实现算法 3. 编程实现聚类算法 【实验原理】 聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。 【实验环境】 OS：Ubuntu16.04 PyCharm： 2017.3 【实验步骤】 开始实验之前，我们先安装实验所需依赖依赖库pip install sc
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2024-06-28 06:23:43
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本实验的目的是学习和掌握k-均值聚类算法。k-均值算法是一种经典的无监督聚类和学习算法，它属于迭代优化算法的范畴。本实验在MATLAB平台上，编程实现了k-均值聚类算法，并使用20组三维数据进行测试，比较分类结果。实验中初始聚类中心由人为设定，以便于实验结果的比较与分析。一、技术论述1.无监督学习和聚类在之前设计分类器的时候，通常需要事先对训练样本集的样本进行标定以确定类别归属。这种利用有标记样本
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2024-05-03 16:52:01
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这里写目录标题聚类分析的基本概念基本思想研究主要内容样本间距离的概念明考夫斯基距离马氏距离聚类方法系统聚类法基本思想基本步骤MATLAB实现动态聚类基本思想基本步骤MATLAB实现小结 聚类分析的基本概念基本思想聚类分析的基本思想：是根据一批样品的多个观测指标，具体地找出一些能够度量样品或指标之间相似程度的统计量，然后利用统计量将样品或指标进行归类。把相似的样品或指标归为一类，把不相似的归为其他
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2024-07-07 05:58:14
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K-means聚类 实验报告
1. 任务定义2. 实验环境3. 方法描述3.1 数据切分3.2 模型训练3.2.1 读取数据3.2.2 初始化K个中心点3.2.3 计算点到聚类中心点的距离3.2.4 模型训练3.2.5 绘制聚类图3.2.6 模型存储3.3 模型评估3.3.1 模型加载3.3.2 使用模型聚类3.3.3 sse计算评估4. 结果分析4.1 训练结果4.2 评估结
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2024-05-02 15:58:52
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参考文章：http://www.360doc.com/content/19/0623/20/99071_844396658.shtml 1. 分层聚类算法简介 分层聚类法就是对给定数据对象的集合进行层次分解，根据分层分解采用的分解策略，分层聚类法又可以分为凝聚的(agglomerative，即自上而下)和分裂的(divisive，即自下而上)分层聚类。其有点是可以将结果以树状图
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2023-08-08 13:24:05
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brief聚类分析是一种数据归约技术，旨在揭漏一个数据集中观测值的子类。子类内部之间相似度最高，子类之间差异性最大。至于这个相似度是一个个性化的定义了，所以有很多聚类方法。 最常用的聚类方法包括层次聚类和划分聚类。层次聚类，每一个观测自成一个类，然后这些类两两合并，直到所有的类都被合并为止。计算相似度的方法有单联动，全联动，平均联动，质心和ward法。划分聚类，首先指定子类个数K，然后观测被随机分
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2024-09-11 20:12:37
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北京电子科技学院（BESTI）实 验 报 告课程：Java程序设计 班级：1353 姓名：韩玉琪 学号：20135317成绩：  
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2023-07-23 20:12:57
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一、实验目的
(1)掌握类的继承方法；
(2)变量的继承和覆盖，方法的继承、重载和覆盖实现；二、实验内容1）实验代码import java.util.Scanner;
public class Circle{
private static double radius; //声明变量
private double perimeter;
private
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2023-07-31 19:25:58
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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）；
&
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2024-04-03 11:11:20
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详细文档：http://www.yiyehu.tech/archives/2019/05/26/isodata_report-2
ISODATA 算法汇报文档实验介绍实验：使用ISODATA聚类算法在IRIS数据上进行聚类分析 ISODATA(迭代自组织数据分析算法 )来自模糊数学领域 ,是统计模式识别 中非监督动态聚类算法的一种。算法基本思想可以通过类的自动合并（两 类合一）与分裂（一类分为
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2023-08-23 16:27:38
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机器学习实验报告一、实验目的与要求二、实验内容与方法2.1 聚类算法学习与回顾2.1.1 聚类任务1）聚类任务的概念2）符号定义3）性能度量2.1.2 K-means的算法模型1）优化问题2）迭代策略2.1.3 K-means的算法流程2.1.4 K-means的算法分析1）复杂度：2）优点：3）缺点：三、实验步骤与过程3.0 实验数据集与类标签对齐问题3.0.1 数据集3.0.2 类标签对齐问
今天是机器学习专题的第13篇文章，我们来看下Kmeans算法的优化。在上一篇文章当中我们一起学习了Kmeans这个聚类算法，在算法的最后我们提出了一个问题：Kmeans算法虽然效果不错，但是每一次迭代都需要遍历全量的数据，一旦数据量过大，由于计算复杂度过大迭代的次数过多，会导致收敛速度非常慢。想想看，如果我们是在面试当中遇到的这个问题，我们事先并不知道正解，我们应该怎么回答呢？还是老
目录kNN 算法的算法流程kNN 算法的优缺点 实现kNN算法kNN 算法的算法流程假设现在有这样的一个样本空间，该样本空间里有宅男和文艺青年这两个类别，其中红圈表示宅男，绿圈表示文艺青年。如下图所示：其实构建出这样的样本空间的过程就是 kNN 算法的训练过程。可想而知 kNN 算法是没有训练过程的，所以 kNN 算法属于懒惰学习算法。假设我在这个样本空间中用黄圈表示，如下图所示：现在使
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2024-07-24 20:33:43
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写在前面本人python菜鸟，最近在学习机器学习。因为实在太菜，代码里的有些函数不太懂，希望能够边写边加深理解吧。我用的学习资料是MLP_机器学习实战，资源放在下面，有需要的童鞋可以自行下载哈~~https://pan.baidu.com/s/1jbFZ2YMrC7X2ZvJJJbL0hA 提取码：gjif概述k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。优点：精度高、对异常值不敏感、无数
KNN工作原理假设有一个带有标签的样本数据集（训练样本集），其中包含每条数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较。计算新数据与样本数据集中每条数据的距离。对求得得所有距离进行排序（从小到大，越小表示越相似）。取前K（K一般小于等于20）个样本数据对应的分类标签。 3.求K个数据中出现次数最多的分类标
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2024-04-14 09:56:59
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并行计算实现KNN算法零.环境GPU型号为GTX1050,详细信息如下: Device 0: "GeForce GTX 1050"
CUDA Driver Version / Runtime Version 11.1 / 11.1
CUDA Capability Major/Minor version number: 6.1
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