前言kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。本文记录学习kmeans算法相关的内容，包括算法原理，收敛性，效果评估聚，最后带上R语言的例子，作为备忘。 算法原理kmeans的计算方法如下：1 随机选取k个中心点2 遍历所有数据，将每个数据划分到最
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2023-12-28 13:36:49
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聚类评价指标最近在做聚类的项目，聚类得到结果后我们需要知道聚类的好坏，用哪个算法效果比较好。肯定要选择那个最好评价的算法。今天我们就不谈算法只谈算法结果的评价。 我也从网上看了很多的别人写的东西，总之是五花八门的。那下面我们言归正传。 聚类算法是机器学习算法中的一种无监督算法。那么在生活中我们大多数做项目的话其实数据集都是为标定的。我看到许多人有写到通过有label的样本，计算它的混淆矩阵。这不乏
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2024-02-02 07:48:30
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聚类就是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小。属于一种无监督算法。
小小：机器学习理论（十三）Kmeans聚类zhuanlan.zhihu.com
一、相似度/距离计算方法总结1、闵可夫斯基距离（Minkowski）：
2、杰卡德相似系数（Jaccard）：
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2024-09-04 19:57:01
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目录1 Kmeans模型理论1.1 K-均值算法(K-means)算法概述1.2 距离度量1.3 K-means算法流程1.4 K值的选择1.5 K-means的优点1.6 K-means的缺点1.7 聚类的评价指标2 代码解释3 实操 3.1 构建聚类数目为3的KMeans模型3.2 占比饼图3.3 轮廓系数值3.4 使用fo
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2023-12-21 09:30:40
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聚类分析的评价指标也称为：性能度量指标聚类算法聚类后，如何评价聚类结果，如何确定各聚类算法结果的优劣，如何确定聚类算法的参数值，可以通过聚类性能度量指标从一个侧面说明聚类算法和算法参数的选择。、聚类性能度量指标分为外部指标和内部指标。外部指标，也就是有参考标准的指标，通常也可以称为有监督情况下的一种度量聚类算法和各参数的指标。具体就是聚类算法的聚类结果和已知的（有标签的、人工标准或基于
聚类的介绍……………………………………………………………………………………案例——商场客户聚类目录聚类的介绍案例——商场客户聚类一、读取数据二、聚类KMeans函数的参数讲解：KMeans属性列表KMeans接口列表三、查看数据及可视化sort_values（）方法groupby（）的常见用法 groupby（）的配合函数 四、聚类评价指标。计算聚簇数量从2到19时的轮廓系数。
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2024-09-05 16:44:35
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原创
2022-11-16 19:46:52
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Ci 的所有样本的平均距离 bij，称为样本i 与簇 Ci 的不相似度。定义为样本 i 的簇间不相似度：bi=min{bi1, bi2, …其他样本的平均
原创
2024-06-16 21:26:34
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【火炉炼AI】机器学习024-无监督学习模型的性能评估--轮廓系数(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )前面我们学习过监督学习模型的性能评估，由于数据集有标记，所以我们可以将模型预测值和真实的标记做比较，计算两者之间的差异，从而来评估监督学习模型的好坏。但是，对于无监督学习模型，
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2024-01-26 09:43:53
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目录前言介绍局部聚类系数全局聚类系数 前言在GraphSage论文的理论分析部分，涉及到一个概念叫做“Clustering coefficient”，直译过来就是聚类系数，解释为“节点的一跳邻域内封闭的三角形的比例”，本文对其做一个简单的介绍。本文参考了 Wiki百科-Clustering coefficient。更：关于GraphSage论文详解，请参见博文《GraphSage-《Induct
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2023-10-11 22:29:28
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本文实例为大家分享了python opencv识别图像轮廓的具体代码，供大家参考，具体内容如下要求：用矩形或者圆形框住图片中的云朵（不要求全部框出）轮廓检测Opencv-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。
import cv2
img = cv2.imread('cloud.jpg')
# 灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img,
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2024-08-05 13:55:46
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霍普金斯系数目的：在进行数据聚类时，我们要进行评估数据集的聚类趋势，因为我们希望数据是非均匀分布的(均匀分布没有聚类的意义)，因此采用霍普金斯统计量，用于检验空间分布的变量的空间随机性，从而判断数据是否可以聚类霍普金斯系数的计算步骤：第一步：从所有样本中随机找n个样本点，然后为每一个点在整个样本空间(除了自己)中找到一个离他最近的点，并将并计算它们之间的距离xi,从而得到距离向量x1,x2,…,x
在数据分析挖掘过程中常用的聚类算法有1.K-Means聚类,2.K-中心点,3.系统聚类.1.K-均值聚类在最小误差基础上将数据划分为预定的类数K(采用距离作为相似性的评价指标).每次都要遍历数据,所以大数据速度慢2.k-中心点,不采用K-means中的平均值作为簇中心点,而是选中距离平均值最近的点最为簇中心点.3.系统聚类又叫多层次聚类,分类是由高到低(可以想象下二叉树这种结构),越靠后,包含的
轮廓系数（Silhouette Coefficient）是聚类分析中用来评估聚类效果的一个重要指标，能够帮助我们理解数据的分布特征。在 Python 中，计算和分析轮廓系数提供了丰富的工具和函数，使得数据分析师和机器学习工程师能够更有效地评估其算法性能和数据划分结果。
### 协议背景
轮廓系数的计算是基于数据点间距离的一个度量，其值范围在 -1 到 1 之间。数值越高，代表数据点被正确地聚类，
# 如何实现聚类系数计算的Python教程
聚类系数是一种描述节点在网络中聚集程度的重要指标，它反映了一组节点之间的连接性。在图论中，聚类系数用于衡量一个节点的邻居之间是否彼此相连。本文将指导你如何使用Python来计算聚类系数。
## 任务流程
以下是实现聚类系数计算的步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------------
轮廓系数确定kmeans的K值方法： 1，计算样本i到同簇其他样本的平均距离ai。ai 越小，说明样本i越应该被聚类到该簇。将ai 称为样本i的簇内不相似度。 簇C中所有样本的a i 均值称为簇C的簇不相似度。 2，计算样本i到其他某簇Cj 的所有样本的平均距离bij，称为样本i与簇Cj 的不相似度。定义为样本i的簇间不相似度：bi =min{bi1, bi2, …, bik} bi越大，说明样本
原创
2022-07-18 19:14:28
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1.聚类 聚类算法是监督学习中的一个典型的代表 典型的聚类算法有：K-Means、DBSCAN、层次聚类、光谱聚类。 聚类算法的目的就是让组内差距小 组间差距大，这个目的是样本点到质心的距离来衡量的。距离的衡量方法如下： 欧式距离:欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。 曼哈顿距离: 曼哈顿距离也称为街区距离，计算公式如下： 切比雪夫距离： 闵可夫斯基距离: 式中
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2024-07-16 17:21:28
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K均值算法K均值算法是一个经典的，被广泛使用的聚类算法。算法过程K均值算法中首先选择K个初值。K是用户指定的参数，即希望聚成的簇的个数。每个点指派到最近的质心，指派到一个质心的点集为一个簇。然后更新每个簇的质心，直到簇不发生变化，或质心不发生变化（二者等价），结束算法。算法： K均值
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选择K个点作为初始质心。 （STEP 1）
repeat
将每
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2024-03-21 10:07:56
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K-means算法的主要思想就是以空间中的K个点为中心进行聚类，对最靠近它的对象进行归类。通过迭代的方法不断的更新各聚类中心的值，直到最好的聚类结果。K的取值： 确定聚类数K没有最佳的方法，通常需要根据具体的问题由人工进行选择。非监督聚类没有比较直接的聚类评估方法，但是可以从簇内的稠密程度和簇间的离散程度来评估聚类的效果。最常见的方法有轮廓系数Silhouette Coefficient和Cali
# 全局聚类系数的Python实现指南
## 引言
在网络科学中，聚类系数是用来衡量网络中节点之间的密集程度的重要指标。全局聚类系数描述的是网络中节点的连接性和局部结构特性。本文将为你提供一个简明的流程与代码实例，以帮助你实现全局聚类系数的计算。
## 流程概述
以下是实现全局聚类系数计算的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-08-28 06:24:23
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