1、基本概念 （1）聚类的思想： 将数据集划分为若干个不想交的子集（称为一个簇cluster），每个簇潜在地对应于某一个概念。但是每个簇所具有现实意义由使用者自己决定，聚类算法仅仅会进行划分。 （2）聚类的作用： 1）可以作为一个单独的过程，用于寻找数据的一个分布规律 2）作为分类的预处理过程。首先对分类数据进行聚类处理，然后在聚类结果的每一个簇上执行分类过程。 （3）聚类
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2023-07-13 15:01:34
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相关数学概念协方差矩阵 多维高斯分布 其中k=n，即x的维度。GMM的原理GMM，高斯混合模型，是一种聚类算法。 1.GMM概念： -将k个高斯模型混合在一起，每个点出现的概率是几个高斯混合的结果。 -每个 Gaussian 称为一个“Component”，这
在数据分析和机器学习领域，GMM（高斯混合模型）聚类是一种强大且灵活的无监督学习技术。它可以在处理多模态数据时提供更好的聚类效果，常用于金融分析、图像处理和自然语言处理等多个领域。本文将详细介绍如何在Python中实现GMM聚类的过程。
### 背景描述
随着数据科学的快速发展，越来越多的企业开始重视数据分析。2015年，GMM聚类作为一种有效的概率模型，在数据分析领域逐渐崭露头角。此后，无论
在数据科学中，GMM（Gaussian Mixture Model）是一种强大的聚类算法。本文将详细介绍如何使用 Python 实现 GMM 聚类，包括必要的环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境中安装了必要的软件包。请确保你的机器上安装了 Python 和相关的库，如 `scikit-learn` 和 `matplotli
GMM聚类实践 GMM实例 GMM聚类
原创
2021-07-22 09:43:24
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在GMM中使用EM算法聚类我们使用k个多元高斯分布的混合高斯分布GMM来对数据进行聚类，其中每一个分布代表一个数据簇。首先，随机选择k个对象代表各个簇的均值（中心），猜测每一个簇的协方差矩阵，并假定初始状态 时每个簇的概率相等； 然后，根据多元高斯密度函数求出每一个对象属于每一个簇的概率，并求出数据的似然函数值；最后，根据每一个数据点属于每一个簇的概率，来更新每一个簇的均值，协方差矩阵，
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2023-08-02 23:25:26
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说一下另一个很流行的算法：Gaussian Mixture Model (GMM)。事实上，GMM 和 k-means 很像，不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来（所以 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 density estimation ），简单地说，k-means 的结果是每个数据点被 assign 到其中某一个 cluster 了，而 GMM 则给出这些数
PAM算法的原理： 选用簇中位置最中心的对象，试图对n个对象给出k个划分；代表对象也被称为是中心点，其他对象则被称为非代表对象；最初随机选择k个对象作为中心点，该算法反复地用非代表对象来代替代表对象，试图找出更好的中心点，以改进聚类的质量；在每次迭代中，所有可能的对象对被分析，每个对中的一个对象是中心点，而另一个是非代表对象。对可能的各种组合，估算聚类结果的质量；一个对
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2024-06-11 21:55:48
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一. 案例实现 这里不再赘述，详见第二篇文章，直接上代码，这是我的学生完成的作业。 数据集： 下载地址：KEEL-dataset - Basketball data set
下面是几个城市的GDP等信息，根据这些信息，写一个SOM网络，使之对下面城市进行聚类。并且，将结果画在一个二维平面上。 //表1中，X。为人均GDP(元)；X2为工业总产值(亿元)；X。为社会消费品零售总额(亿元)；x。为批发零售贸易总额(亿元)；x。为地区货运总量(万吨)，表1中数据来自2002年城市统计年鉴。//城市 X1 X2 X3 Xa X5 北京 27527 2738.30 1
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2024-04-19 16:22:00
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前言：这几天一直都在研究模糊聚类。感觉网上的文档都没有一个详细而具体的讲解，正好今天有时间，就来聊一聊模糊聚类。一：模糊数学我们大家都知道计算机其实只认识两个数字0,1。我们平时写程序其实也是这样if 1 then do.永远这种模式，在这种模式中，一个元素要么属于这个集合，要么不属于这个集合，但是对我们现在介绍的模糊集来说，某个元素可能部分属于这个集合，又可能部分属于另外的集合，显然，例如，一个
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2024-07-24 17:44:05
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在无监督学习领域中我们的数据集没有标签，在这情况下我们想对其分类，这就要引出聚类算法了，而今天所说的kmeans算法就是一种经典的无监督聚类算法。kmeans算法算法思想Kmeans算法是输入聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库，输出满足方差最小标准k个聚类的一种算法。k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高
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2024-02-12 20:27:56
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1.标准Kmeans经典的标准kmeans算法无需多言，每个无监督学习的开场白一般都是标准kmeans算法。具体的原理不再多言，可以参考之前的文章： 标准的kmeans的优缺点，上面的文章也有详细介绍，再详细说一说kmeans++对于初始中心点的优化kmeans++中心点初始化步骤 下面举个例子来说明怎么优化初始点。 数据集中共有8个样本，分布以及对应序号如图所示。 假设经过图2的步骤一后6号点被
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2024-05-06 17:00:42
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python 文本聚类分析案例说明摘要1、结巴分词2、去除停用词3、生成tfidf矩阵4、K-means聚类5、获取主题词 / 主题词团 说明实验要求：对若干条文本进行聚类分析，最终得到几个主题词团。实验思路：将数据进行预处理之后，先进行结巴分词、去除停用词，然后把文档生成tfidf矩阵，再通过K-means聚类，最后得到几个类的主题词。实验说明：如何用爬虫获取数据可以参考其他博客，这里我们直接
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2023-08-23 15:14:23
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话题模型topic model是自然语言处理领域里面热门的一个技术，可以用来做很多的事情，例如相似度比较，关键词提取，分类，还有就是具体产品业务上的事了，总之可以干很多的事情。今天不会讲LDA模型的很多细节和原理，没有满屏的数学公式，只讲一讲LDA模型是个什么东西，简单的原理，用什么技术实现的LDA，以及LDA能做什么开发和LDA在实现中的一些问题。什么是主题对于一篇新闻报道，看到里面讲了昨天NB
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2024-08-28 20:22:54
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1 实验环境部署1.1 主机环境 处理器 Intel(R) Core(TM)2 Duo CPU 2.80GHz内存 8.00GB操作系统 WIN7SP1 64bit1.2虚拟机环境VMware® Workstation 10.0.2 build-1744117处
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2023-12-15 15:38:31
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聚类算法相关：聚类算法（一）——DBSCAN聚类算法（二）—— 优缺点对比聚类算法（三）—— 评测方法1聚类算法（三）—— 评测方法2聚类算法（三）—— 评测方法3(代码）聚类算法（四）—— 基于词语相似度的聚类算法（含代码）聚类算法（五）——层次聚类 linkage （含代码）聚类算法（六）——谱聚类 （含代码） 写了那么多聚类文章，没写Kmeans感觉不太厚道， 
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2024-01-17 10:06:41
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# Python 文本聚类
在自然语言处理领域，文本聚类是一种将文本数据分成多个组或簇的方法。文本聚类可以帮助我们发现文本数据中的隐藏模式、主题和关联性。Python 提供了丰富的工具和库来实现文本聚类任务。
## 文本预处理
在进行文本聚类之前，首先需要对文本数据进行预处理。预处理步骤通常包括分词、去除停用词、词干提取和向量化等。
### 分词
分词是将文本数据划分为单个词或短语的过程
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2023-07-22 05:43:04
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目录1.聚类概念2.聚类结果的“好坏”评价指标2.1外部指标2.2内部指标2.3距离的计算3聚类类算法3.1 k均值算法3.2 LVQ学习向量量化算法3.3 高斯混合GMM3.3.1EM算法3.3.2 GMM中参数的求解3.4 DBSCAN 密度聚类3.5 AGNES层次聚类3.6 BIRCH层次方法的平衡迭代规约和聚类（Balanced Iterative Reducing
简介一 切词二 去除停用词三 构建词袋空间VSMvector space model四 将单词出现的次数转化为权值TF-IDF五 用K-means算法进行聚类六 总结简介查看百度搜索中文文本聚类我失望的发现，网上竟然没有一个完整的关于Python实现的中文文本聚类（乃至搜索关键词python 中文文本聚类也是如此），网上大部分是关于文本聚类的Kmeans聚类的原理，Java实现，R语言实现，甚至都
