武汉理工大学资源 郭志强 层次聚类算法：首先每个样本自成一类，然后再让样本与样本之间通过它的相似度进行合并，减少类别数目，最终使分类模型达到一个比较稳定的状态。基于阈值的阈值聚类法：首先找出聚类中心， 然后再把各个样本，根据与各个聚类中心的欧式距离进行归类的。 这个矩阵类似多点的图的邻接矩阵，记录每两个点之间的距离关系。D(0)表示初始分类情况，D(1)表示第一次减
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2024-01-04 14:07:08
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前面博文介绍了两种常用基于划分的聚类算法K-means聚类、K-Medoids聚类，还有有序样品聚类。本篇博文介绍基于层次的聚类算法，层次聚类主要有两种类型：合并的层次聚类和分裂的层次聚类。合并的层次聚类是一种自底向上的聚类算法，从最底层（即每个数据点为一类）开始，每一次合并最相似的类，直到全部数据点都合并到一类时或者达到某个终止条件时停止，大部分层次聚类都是采用这种方法处理。分裂的层次聚类是一种
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2023-11-15 17:08:35
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## R语言层次聚类分析
### 简介
层次聚类是一种常见的聚类分析方法，它通过计算样本之间的相似性或距离来将样本分组。R语言是一种广泛使用的数据分析和统计编程语言，它提供了丰富的函数和包来进行层次聚类分析。本文将向你介绍如何在R语言中实现层次聚类分析。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[计算距离矩阵]
B --> C[
原创
2023-08-30 10:45:28
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层次聚类分析 在层次聚类中，起初每一个实例或观测值属于一类。聚类就是每一次把两类聚成新的一类，直到所有的类聚成单个类为止，算法如下： (1) 定义每个观测值（行或单元）为一类； (2) 计算每类和其他各类的距离； (3) 把距离最短的两类合并成一类，这样类的个数就减少一个； (4) 重复步骤(2)和 ...
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2021-08-13 16:53:00
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层次聚类（划分聚类）聚类就是对大量未知标注的数据集，按照数据内部存在的数据特征将数据集划分为多个不同的类别，使类别内的数据比较相似，类别之间的数据相似度比较小；属于无监督学习。算法步骤1.初始化的k个中心点2.为每个样本根据距离分配类别3.更新每个类别的中心点（更新为该类别的所有样本的均值）4.重复上面两步操作，直到达到某个中止条件 层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解，直到满足某种
一、实验目的如果您以前从未使用过树状图，那么使用树状图是查看多维数据如何聚集在一起的好方法。在这本笔记本中，我将简单探索通过层次分析，借助树状图将其可视化。二、层次分析层次分析是聚类分析的一种，scipy有这方面的封装包。linkage函数从字面意思是链接，层次分析就是不断链接的过程，最终从n条数据，经过不断链接，最终聚合成一类，算法就此停止。dendrogram是用来绘制树形图的函数。三、实验数
原创
2021-01-03 22:39:12
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层次聚类算法使用数据的联結规则，对数据集合进行层次似的聚类。层次聚类可以分为两大类，自顶向下的分裂聚类和自顶而上的合并聚类。分裂聚类是将所有的对象看成一个聚类，然后将其不断分解直至满足终止条件。后者与前者相反，它先将每个对象各自作为一个原子聚类，然后对这些原子聚类逐层进行聚类，直至满足终止条件。代表算法有：CURE、CHAMELEON、ROCK
一、实验目的如果您以前从未使用过树状图，那么使用树状图是查看多维数据如何聚集在一起的好方法。在这本笔记本中，我将简单探索通过层次分析，借助树状图将其可视化。二、层次分析层次分析是聚类分析的一种，scipy有这方面的封装包。linkage函数从字面意思是链接，层次分析就是不断链接的过程，最终从n条数据，经过不断链接，最终聚合成一类，算法就此停止。dendrogram是用来绘制树形图的函数。三、实验数
原创
2021-01-03 22:35:31
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1、python语言from scipy.cluster import hierarchy # 导入层次聚类算法
import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
# 生成示例数据
np.random.seed(0)
data = np.random.random((20,1))
# 使用树状图找到最佳聚类数
Z = hierarchy.lin
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2024-06-19 19:51:22
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系统（层次）聚类解决了K-均值聚类的一个最大的问题：聚类的个数需要自己给定。一、系统聚类的定义系统聚类的合并算法通过计算两类数据点间的距离，对最为接近的两类数据点进行组合，并反复迭代这一过程，直到将所有数据 点合成一类，并生成聚类谱系图。我们可以根据这个图来确定聚类的个数。二、具体步骤介绍：系统（层次）聚类的算法流程：将每个对象看作一类，计算两两之间的最小距离；将距离最小的两个类合并成一个新类；重
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2023-11-28 00:49:31
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层次聚类（hierarchical clustering）算法极为简单：有N多节点，最开始认为每个节点为一类，然后找到距离最近的节点“两两合并”，合并后的两个节点的平均值作为新的节点，继续两两合并的过程，直到最后都合并成一类。下图表明了聚类的过程，距离最近的节点合并（第一步中，如果有两对节点距离一样，那就同时合并） 层次聚类过程如果用数据挖掘工具来做（如SPSS），一般会生成一个树形图，
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2024-04-14 20:30:44
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文章目录基本原理绘图层次定义距离 基本原理和Birch聚类相似，层次聚类也是一种依赖树结构实现的聚类方法，其核心概念是相似度。根据相似度，可以将所有样本组织起来，从而构建一棵层次聚类树。其中Birch算法的核心，叫做聚类特征树(Clustering Feature Tree)，简称CF树。CF树由CF构成，每个CF都是三元组，表示为(N, LS, SS)，其中N表示点数；LS表示点的向量和；SS
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2023-12-17 09:16:34
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定义：聚类分析或聚类是对一组对象进行分组的任务，使得同一组（称为集群）中的对象（在某种意义上）彼此之间比其他组（集群）中的对象更相似（在某种意义上）。应用领域：模式识别，图像分析，信息检索，生物信息学，数据压缩，计算机图形学和机器学习。内涵：聚类分析并不是一种特定的算法，而是要解决的一般任务，这些算法在理解什么构成集群以及如何有效地找到它们存在的显著差异。集群成员之间距离较小的组，数据空间的密集区
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2023-12-29 16:47:07
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零碎知识很多数据分析技术，如回归和PCA，都具有O(m2)或更高的时间或空间复杂度（m为对象个数）不同类型的聚类：层次（嵌套）/划分（非嵌套）聚类，互斥/重叠/模糊聚类，完全/部分聚类。层次聚类：允许簇有子簇划分聚类：得到不重叠子簇互斥聚类：各个簇互斥重叠聚类：如既是学生又是员工，同属于多个簇模糊聚类：每个对象用0和1之间的隶属权值属于每个簇【即 簇被视为模糊集——模糊集中，每个对象以0和1之间的
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2024-07-28 14:37:38
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聚类分析是一种常见的数据挖掘技术，可用于将数据集划分为具有相似特征的群组。聚类分析在许多领域都有广泛的应用，例如市场分析、社交网络分析、医学图像处理等。本文将介绍使用Java进行聚类分析的基本概念和实现方法，并提供一个代码示例。
## 什么是聚类分析？
聚类分析是一种无监督学习方法，它通过将数据集中的对象划分为具有相似特征的群组来揭示数据集中的内在结构。聚类分析的目标是使同一群组内的对象相似度
原创
2023-09-10 18:18:44
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# Java聚类分析简介和实现步骤
## 简介
聚类分析是一种将数据分为不同类别的技术，它能够根据数据的特征将相似的数据点聚集在一起。Java是一种功能强大的编程语言，提供了很多用于实现聚类分析的库和工具。本文将介绍如何使用Java实现聚类分析，并向刚入行的开发者解释整个流程。
## 流程概述
下面的表格展示了实现聚类分析的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
|
原创
2023-08-26 03:48:58
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# 聚类分析Java
## 聚类分析简介
聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据分成不同的组或簇。聚类分析的目的是发现数据集内部的隐藏结构，以便能够更好地理解和解释数据。对于没有标签或类别信息的数据，聚类分析是一种常用的数据探索和分析方法。在Java中，有很多开源的库和算法可用于聚类分析。
## 聚类分析的应用
聚类分析在各种领域都有广泛的应用。以下是一些常见的应用场景：
- 金融行
原创
2023-08-21 09:33:44
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Matlab 代码：1 % GMM code
2
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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聚类一：聚类分析概述简单来说，聚类（Cluster Analysis）是将数据集划分为若干个相似对象组成的多个组（group）或簇（cluster）的过程。使得同一组对象之间的相似度最大化，不同组之间对象的相似度最小化。或者说一个簇就是由彼此相似的一组对象所构成的集合。不同簇中的对象不相似，或者相似度很低很低。1.聚类分析的定义聚类分析（Cluster Analysis）是一个
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2023-11-15 19:53:57
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聚类分析是将样本个体或指标变量按其特有的特性进行分类的一种统计分析方法。我们所研究的样本或指标（变量）之间存在着程度不同的相似性（亲疏关系），于是可根据一批样品的多个观测指标，具体找出一些能够度量样品或指标之间相似程度的统计量，以这些统计量为划分类型的依据，把一些相似程度较大的样品（或指标）聚合为一类，把另外一些彼此之间相似程度较大的样品（或指标）又聚合为另一类，关系密切的聚合到一个
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2023-06-21 22:02:54
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