一、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3.1、分类3.2、计算步骤3.3、lance-williams3.4、层次问题四、密度(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
(Clustering)简单来说就是一种分组方法,将一事物中具有相似性的个体分为一用的算法。具体步骤如下:从n...
原创 2022-12-18 01:06:50
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上一篇博文中介绍了算法中的kmeans算法.无可非议kmeans因为其算法简单加之分类效率较高。已经广泛应用于应用中.然而kmeans并不是十全十美的.其对于数据中的噪声和孤立点的带来的误差也是让人头疼的.于是一种基于Kmeans的改进算法kmediod应运而生.kmediod和Kmeans算法核心思想大同小异,可是最大的不同是在修正中心的时候,kmediod是计算簇中除开
转载 4月前
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鸢尾花(Iris)数据集是一个经典的数据集
本文主要讲述一个层次实例,使用层次算法将相似图书的目录进行。由于不知道要为多少,所以Kmeans算法不适用,而层次由于不需要设置中心数,只要传递一个阈值即可,所以正好适合于这个问题。本文将结合层次算法的原理以及其Java代码实现来展现文本的一个实现方式。具体代码见我的GitHub(层次 层次方法对给定的数据集进行层次的分解,直到某种条件满足为止。具体
      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
文章目录初步认识初值选取小批 初步认识k-means翻译过来就是K均值算法,其目的是将样本分割为k个簇,而这个k则是KMeans中最重要的参数:n_clusters,默认为8。下面做一个最简单的import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklear
LVQ与k-means不同之处在于,它是有标记的。基本思想:初始化q个原型向量(q代表需要的类别数),每个原型向量也初始化其标签(标签与样本标签取值范围相同),如果原型向量的标签与某样本标签相同/不同,则使用两者间距离更新原型向量(相同时靠近更新,不同时远离更新)。因此,原型向量将反映一个标签的样本与其他标签的样本间的“边界”。训练完毕后,根据样本到原型向量的距离,对样本进行团簇划分。
在GMM中使用EM算法我们使用k个多元高斯分布的混合高斯分布GMM来对数据进行,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,
1、输入原始图片 2、代码实现:#include<opencv2\opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat src = imread("C:/Users/lzg/Desktop/opencv_test/Project1/1
      考虑到学习知识的顺序及效率问题,所以后续的几种方法不再详细讲解原理,也不再写python实现的源代码,只介绍下算法的基本思路,使大家对每种算法有个直观的印象,从而可以更好的理解函数中参数的意义及作用,而重点是放在如何使用及使用的场景。     (题外话: 今天看到一篇博文:刚接触机器学习这一个月我都做了什么?&nb
前面做过一个神经网络的分类器 现在有一些数据需要做处理。 那什么
原创 6月前
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层次 1、层次的原理及分类 1)层次法(Hierarchicalmethods)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。然后,再计算之间的距离,将距离最近的合并为一个大类。不停的合并,直到合成了一个。其中的距离的计算方法有:最短距离法,最长距离法,中间距离
原创 2021-07-08 16:42:33
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菜鸟一枚,编程初学者,最近想使用Python3实现几个简单的机器学习分析方法,记录一下自己的学习过程。关于KMeans算法本身就不做介绍了,下面记录一下自己遇到的问题。一   、关于初始中心的选取 初始中心的选择一般有:(1)随机选取(2)随机选取样本中一个点作为中心点,在通过这个点选取距离其较大的点作为第二个中心点,以此类推。(3)使用层次等算法更新出初
鸢尾花(Iris)数据集是一个经典的数据集,用于机器学习和统计学习中的分类和问题。该数据集包含了三种不同类型的鸢尾花(山鸢尾、变色鸢尾
鸢尾花(Iris)数据集是一个经典的数据集,用于机器学习和统计学习中的分类和问题。该数据集包含了三种不同类型的鸢尾花(山鸢尾
PythonGMM(高斯混合模型)是一种常用的算法,用于将数据集划分为多个类别。在本文中,我将向你详细介绍如何使用Python的scikit-learn库来实现GMM,并获取中心。 整体流程如下所示: 步骤|操作 -|- 第一步|导入所需的库和数据集 第二步|创建GMM模型 第三步|训练模型并进行预测 第四步|获取中心 接下来,让我们逐步进行操作。 第一步:导入所需
原创 1月前
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划分Kmeans原理(1)任意选择k个对象作为初始的簇中心;(2)根据距离(欧式距离)中心最近原则,将其他对象分配到相应中;(3) 更新簇的质心,即重新计算每个簇中对象的平均值;(4) 重新分配所有对象,直到质心不再发生变化  调包实现import time import pandas as pd from sklearn import preprocessing da
1、的定义:是机器学习中的无监督学习,目标是通过对无标记训练样本的学习来解释数据的内在性质以及规律,为进一步的数据分析提供基础。试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集,每个子集称为一个“簇”2、常见算法3、原型原型亦称为“基于原型的”(prototype-based clustering),这一算法假设结构能通过一组原型刻画,在现实中很常用。其统一
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