Matlab 代码：1 % GMM code
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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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文章目录关于聚类分析例题Matlab代码意义应用 关于聚类分析 （树状图） （冰状图）例题Matlab代码X=[20,7;18,10;10,5;4,5;4,3];
Y=pdist(X);
SF=squareform(Y);
Z=linkage(Y,'single');
dendrogram(Z);%显示系统聚类树
T=cluster(Z,'maxclust',3)意义1、与多元分析的其他方法相比
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2023-09-26 13:01:00
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Java堆空间：新生代&老年代转： 1.JVM中堆空间可以分成两个大区，新生代、老年代 2.新生代可以划分为三个区，Eden区，两个幸存区 在JVM运行时，可以通过配置以下参数改变整个JVM堆的配置比例1.JVM运行时堆的大小
-Xms堆的最小值
-Xmx堆空间的最大值
2.新生代堆空间大小调整
-XX:NewSize新生代的最小值
-XX:MaxNew
聚类分析是指将数据对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。基本概念聚类（Clustering）就是一种寻找数据之间内在结构的技术。聚类把全体数据实例组织成一些相似组，而这些相似组被称作簇。处于相同簇中的数据实例彼此相同，处于不同簇中的实例彼此不同。聚类技术通常又被称为无监督学习，与监督学习不同的是，在簇中那些表示数据类别的分类或者分组信息是没有的。数据之间的相似性是通过定义一个距离或者
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2023-07-11 14:00:01
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（2017-04-17 银河统计）聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种多元统计方法，也是数据挖掘技术的基本方法。所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。聚类分析起源于分类学，在考古的分类学中，人们主要依靠经验和专业知识来实现分类。随着生产技术和科学的发展，人类的认识不断加深，分类越来越细，要求也越来越高，有时光凭经验和专业知识是不能进行确切分类的，往往需要定性和定量分析结合起来
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2023-08-15 16:58:48
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聚类是数据挖掘描述任务的一个重要组成部分。数据挖掘任务包括描述性任务和预测性任务两种。描述性任务包括聚类、关联分析、序列、异常检测等，预测性任务包括回归和分类。聚类：将数据对象划分为若干类，同一类的对象具有较高的相似度，不同类的对象相似度较低。从这个简单的描述中，可以看出聚类的关键是如何度量对象间的相似性。较为常见的用于度量对象的相似度的方法有距离、密度等。1 基于距离度量对象相似性的思想凡是满足
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2023-12-03 20:33:30
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聚类就是将数据对象分组成多个类或者簇，划分的原则是在同一个粗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。属于一种无指导的学习方法。 好的聚类算法应该满足以下几个方面：（1） 可伸缩型：无论对小数据量还是大数据量应该都是有效的。（2）
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2023-08-10 01:49:55
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目录前言一、常用的数据分析库以及基本函数和相关概念的介绍聚类：无监督学习中对一组训练数据按照不同的特征进行分类，不给予相关的y，只有x，可以出现多个映射y二、Knn步骤1.导入数据集和相应的库函数2.可视化数据集，每一类随机选取7张图片3.随机采样数据集4.导入k近邻分类器模块 5.求解测试集和训练集欧式距离6.交叉验证个人心得：前言以完成iris的数据集的可视化分析及聚类分析和knn算
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2023-11-20 21:52:20
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聚类分析优缺点：优点：1.聚类是自动的不必带有方向性2.易于理解和实施缺点：1.有时候难以解读聚类的结果2.聚类结果对距离计算方式的算则和特征之间的权重十分敏感3.K-mean由K值主导4.K-means对初始中心的选择十分敏感5.异常值也会成为族群做聚类分析之前，我们要先对数据进行一些必要的处理：对于continuous变量：我们需要先rescale，把所有数据都化成同一口径，才能进行比较。re
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2023-12-09 10:01:30
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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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# Python实现聚类分析
在数据分析领域，聚类分析是一种常见的技术，用于将数据集中的样本分成不同的组，使得组内的样本彼此相似，而组间的样本相异。这种技术可以帮助我们发现数据中隐藏的模式和结构，从而更好地理解数据。
在本文中，我们将介绍如何使用Python实现聚类分析。我们将使用一个流行的机器学习库scikit-learn来进行聚类分析，同时提供代码示例和详细的解释。
## 什么是聚类分析
原创
2024-07-07 04:40:45
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1. 聚类分析的提出
物以类聚，人以群分！志同而道合，即具有相同特点的物体（或人类）往往更容易走近，从而形成自己的一个“圈子”。
在现代零售行业，顾客群细分是最为常见的一种业务需求，一般情况下，会从客户性别、年龄、职业、消费金额等一个变量进行分组，或者几个简单变量交叉分组。但这种传统的客户细分模式往往会体现以下弊端：
1）客户细分之前，需要人为指定分类变量，需要用几个变量
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2024-01-11 17:16:48
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文章目录一、定义二、聚类、分类区别分类三、聚类常用算法1.划分聚类 k-means、k-medoids、k-modes、k-medians、kernel k-means2.层次聚类 Agglomerative 、divisive、BIRCH、ROCK、Chameleon3.密度聚类 DBSCAN、OPTICS5.模型聚类 GMM6.图聚类 Spectral Clustering（谱聚类） 一、定
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2024-01-11 16:45:34
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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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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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# 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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聚类（Cluster analysis ）定义：根据数据的特征找出数据间的相似性，将相似的数据分成一个类。作用：作为一个独立的工具对数据分布进行分析 可以作为其他算法（如分类等）的预处理步骤 Pattern Recognition Spatial Data Analysis Image Processing Economic Science (espec
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2024-01-22 07:47:21
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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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✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志模糊均值聚类（FCM）是用隶属度确定每个数据点属于某个聚类的程度的一种聚类算法。1973年，Bezdek提出了该算法，作为早期硬均值聚类（HCM）方法的一种改进。FCM把 n 个向量 xi(i=1,2,…,n)分为 c 个模糊组,并求每组的聚类中心，使得非相似性指标的价值函数达到最
原创
2023-09-15 09:07:30
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