在之前的文章中了解一些基本的聚类分析知识后，现在我们来看看用代码怎么实现它吧。 （在jupyter notebook中实现；其中使用的数据集均从UCI上下载）层次聚类 1、需要导入pandas库，用于读取文件。 （这里使用的是有关心脏病的数据集，现在取患者年龄和对应的静息血压两列进行分析）import pandas as pd
#这两行表示在jupyter中显示所有行和列
pd.set_opti
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2023-08-14 18:52:00
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聚类算法优缺点总结目录K均值算法二分K-均值算法Min单链凝聚层次聚类Max全链凝聚层次聚类组平均凝聚层次聚类Ward方法质心方法Lance-Williams公式DBSCAN密度聚类聚类算法分析的角度数据具有大小很不同的簇 高维数据 具有离群点的数据 具有高度不规则区域的数据 具有球形簇的数据 具有很不相同的密度的数据 具有少量噪声点的数据 非欧几里得数据 欧几里得数据 具有许多属性和混合属性的数
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2023-11-10 20:47:28
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（2017-05-01 银河统计）系统聚类 系统聚类，即层次聚类法。先计算样本之间的距离，每次将距离最近的点合并到同一个类。然后，再计算类与类之间的距离，将距离最近的类合并为一个大类。最终经过不停的合并，直到合成了一个类。 正如样本之间的距离可以有不同的定义方法一样（欧氏距离、曼哈顿距离、马氏距离等），类与类之间的距离也有各种定义。例如可以定义类与类之间的距离为两类之间最近样本的距离，或者定义
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2024-05-17 17:30:55
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前言在前面介绍的线性回归, 岭回归, Lasso回归, 逻辑回归均是监督学习, 下面将要介绍一种无监督学习—“聚类"目录正文“物以类聚，人以群分”, 所谓聚类就是将相似的元素分到一"类"(有时也被称为"簇"或"集合"), 簇内元素相似程度高, 簇间元素相似程度低. 常用的聚类方法有划分聚类, 层次聚类, 密度聚类, 网格聚类, 模型聚类等. 我们这里重点介绍划分聚类.1. 划分聚类划分聚类, 就是
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2023-09-05 19:03:34
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之前项目有聚类的一些需求，现大致对一些聚类算法总结下：聚类是对一系列事物根据其潜在特征按照某种度量函数归纳成一个个簇的动作，使得簇内数据间的相似度尽可能大，不同簇的数据相似度尽可能小。通常聚类流程如下：数据获取-数据预处理-模型选型-模型聚类调参-输出结果。其中数据预处理、模型选型是流程中较为重要部分。数据预处理将杂乱无章的数据处理为具备某些共同点的特征，从而模型能更好地拟合数据，很经典的一句话：
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2023-10-02 19:10:50
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一、聚类分类二、k-means2.1、基本算法2.2、 算法流程2.3、算法分析2.4、结束条件2.5、散度2.6、时间和空间复杂度2.7、常见问题2.8、SAE和SAE三、层次聚类3.1、分类3.2、计算步骤3.3、lance-williams3.4、层次聚类问题四、密度聚类（DBSCAN）4.2、解释4.2、算法步骤4.3、DBSCAN优缺点4.4、变密度的簇4.5、簇评估分类4.5.1、图
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2023-06-21 22:09:52
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一.系统聚类法 1.基本思想
将模式样本按距离准则逐步分类，类别由多到少，直到获得合适的分类要求为止。算法：第一步：设初始模式样本共有N个，每个样本自成一类，即建立N类，。计算各类之间的距离（初始时即为各样本间的距离），得到一个N*N维的距离矩阵D(0)。这里，标号(0)表示聚类开始运算前的状态。第二步：假设前一步聚类运算中已求得距离矩阵D(n)，n为逐次聚类合并的次数，则求D(n)中的
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2023-12-15 23:00:14
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在不断发展变化的 IT 领域，“系统聚类 python”是一个热门话题。对复杂数据进行聚类分析，能够帮助我们更好地理解数据结构和模式。这篇文章将为你详细介绍如何进行“系统聚类 python”的操作。
### 环境预检
首先，我们需要确定环境支持和兼容性。下面是一个四象限图，展示了不同环境的适用性：
```mermaid
quadrantChart
title 环境预检
x-a
# Python中的系统聚类指南
在数据挖掘和机器学习中，聚类是一种将数据点分组的技术，系统聚类（Hierarchical Clustering）是常用的一种聚类方法。本文将指导你如何在Python中实现系统聚类，我们将逐步完成整个流程。以下是整个过程的概览。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-24 04:50:17
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作者：俊欣。分享一篇关于聚类的文章，10种聚类介绍和Python代码。聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。相反，最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置。在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。完成本教程后，你将知道：聚类是在输入数据
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2024-04-30 11:11:54
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在进行机器学习时，我们往往要对数据进行聚类分析，聚类，说白了就是把相似的样品点/数据点进行归类，相似度高的样品点会放在一起，这样一个样本就会被分成几类。而聚类分析也有很多种方法，比如分解法、加入法、有序样品的聚类、模糊聚类法以及系统聚类法等。而本文要介绍的就是系统聚类法，以及如何用python来进行系统聚类分析。首先来看一下系统聚类法的定义。系统聚类法（hierarchical clusterin
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2023-08-14 15:25:04
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数据分析1480今天给大家分享一篇关于聚类的文章，10种聚类介绍和Python代码。聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。相反，最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置。在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。完成本教程后，你将知道：聚
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2023-09-07 11:30:11
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Spark作为一种开源集群计算环境，具有分布式的快速数据处理能力。而Spark中的Mllib定义了各种各样用于机器学习的数据结构以及算法。Python具有Spark的API。需要注意的是，Spark中，所有数据的处理都是基于RDD的。首先举一个聚类方面的详细应用例子Kmeans： 下面代码是一些基本步骤，包括外部数据，RDD预处理，训练模型，预测。#c
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2023-07-17 16:37:22
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重点介绍下K-means聚类算法。K-means算法是比较经典的聚类算法，算法的基本思想是选取K个点(随机)作为中心进行聚类，然后对聚类的结果计算该类的质心，通过迭代的方法不断更新质心，直到质心不变或稍微移动为止，则最后的聚类结果就是最后的聚类结果。下面首先介绍下K-means具体的算法步骤。K-means算法在前面已经大概的介绍了下K-means，下面就介绍下具体的算法描述：1)选取K个点作为初
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2023-09-06 19:58:30
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聚类就是将一个对象的集合（样本集合）分割成几个不想交的子集（每个子集所代表的语义需要使用者自己进行解释）,每个类内的对象之间是相似的,但与其他类的对象是不相似的. 分割的类的数目可以是指定的（例如k-means），也可以是有算法生成的(DBSCAN).聚类是无监督学习的一个有用工具。1原型聚类：原型聚类是指聚类结构能够通过一组原型刻画，即样本空间中具有代表性的点。也就是说聚类是通过具有代
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2024-05-14 22:08:38
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算法思想聚类是针对给定的样本，依据它们特征的相似度或距离，将其归并到若干个类或簇的数据分析问题。聚类属于无监督学习，因为只是根据样本的相似度或距离将其进行归并，而类或簇实现不知道。聚类算法有很多，这里主要介绍K均值聚类（K-means）。聚类的分类通过聚类得到的簇或类，本质是样本的子集。如果一个聚类方法假定一个样本只能属于一个类，那么该方法称为硬聚类，如果一个样本可以属于多个类，那么该方法称为软聚
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2023-08-19 21:58:25
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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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聚类的意思很明确，物以类聚，把类似的事物放在一起。 聚类算法是web智能中很重要的一步，可运用在社交，新闻，电商等各种应用中，我打算专门开个分类讲解聚类各种算法的java版实现。 首先介绍kmeans算法。 kmeans算法的速度很快，性能良好，几乎是应用最广泛的，它需要先指定聚类的个数k，然后根据k值来自动分出k个类别集合。 举个例子，某某教练在得到全队的数据后，想把这些球员自动分成不
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2023-10-05 12:34:22
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一、层次聚类1)距离和相似系数r语言中使用dist(x, method = “euclidean”,diag = FALSE, upper = FALSE, p = 2) 来计算距离。其中x是样本矩阵或者数据框。method表示计算哪种距离。method的取值有：euclidean 欧几里德距离，就是平方再开方maximum 切比雪夫距离manhattan 绝对值距离canber
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2023-09-03 15:47:56
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## Java 聚类实现流程
### 1. 理解聚类分析
在开始实现Java聚类之前，首先要理解聚类分析的概念和目的。聚类分析是一种无监督学习方法，用于将相似的数据点组合到同一类别或簇中。聚类分析可以帮助我们理解数据集中的内在结构，发现相似的数据点并进行数据分组。
### 2. 聚类算法选择
接下来，我们需要选择合适的聚类算法。常见的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。不
原创
2023-11-10 08:00:25
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