评估聚类模型轮廓系数聚类评估：轮廓系数(Silhouette Coefficient)：https://www.jianshu.com/p/6352d9d468f8si接近1，则说明样本i聚类合理。si接近-1，则说明样本i更应该分类到另外的簇。若si近似为0，则说明样本i在两个簇的边界上。silhouette_score 返回的是平均轮廓系数# 评估聚类模型import nu...
原创
2022-07-18 14:52:45
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聚类有效性的评价可分为内部指标和外部指标，内部指标是一种无监督的评价方法，它对聚类结果的评价不需要借助样本集的真实标签，仅利用样本集自身 结构信息对聚类结果进行评价；而外部指标是一种有监督的评价方法，它通过对比聚类标签和真实标签之间的匹配程度来评价聚类效果。内部指标只是无法获取真实标签时的一种权宜之计，当真实标签存在时，显然外部指标更为客观和准确。（1）Purity（2）Cluster Simil
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2024-03-29 13:38:31
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好的聚类算法一般要求类簇具有高的类内（intra-cluster）相似度和低的（inter-cluster）相似度。聚类算法有外部（External）评价指标和内部（Internal）评价指标两种，外部评价指标需要借助数据真实情况进行对比分析，内部评价指标不需要其他数据就可以进行指标的评估。设有个维数据，真实数据共有簇，聚类算法将数据划分为簇 。Purity按照以下思路计算，对聚类算法得到的每一个
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2024-03-27 11:53:24
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前言 在前面的文章中，涉及到的机器学习算法均为监督学习算法。 所谓监督学习，就是有训练过程的学习。再确切点，就是有 "分类标签集" 的学习。 现在开始，将进入到非监督学习领域。从经典的聚类问题展开讨论。所谓聚类，就是事先并不知道具体分类方案的分类 (允许知道分类个数)。 本文将介绍一个最为经典的聚类算法 - K-Means 聚类算法以及它的两种实现。现实中的聚类分析问题 - 总统大选 假
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2024-03-18 06:51:17
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# Python 聚类性能评估指南
## 1. 引言
在机器学习和数据挖掘领域，聚类是一种常见的技术，它可以将数据集中的对象分组到相似的类别中。聚类算法可以帮助我们发现数据中的模式和结构。然而，对于聚类结果的评估是十分重要的，因为它可以帮助我们了解聚类算法的性能和效果。在本指南中，我们将讨论如何使用Python进行聚类性能评估。
## 2. 流程概述
为了实现聚类性能评估，我们需要经过以下几个
原创
2023-09-18 11:59:34
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1.聚类的概念：一种无监督的学习，事先不知道类别，自动将相似的对象归到同一个簇中K-Means算法是一种聚类分析的算法，主要是来计算数据聚类的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法如上图中，A,B,C,D,E是五个在图中点。灰色的为中心点。所以也就是有两个种子点。把五个图中点分别聚合到灰色的中心点。（假设A,B,C,D,E都为二维坐标点（x1，y1）…(x5,y5)）然后，K-Means的算
聚类（Clustering）简单来说就是一种分组方法，将一类事物中具有相似性的个体分为一类用的算法。具体步骤如下：从n...
原创
2022-12-18 01:06:50
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聚类算法的评估数据的聚类依赖于实际需求， 同时也依赖于数据的特征度量以及评估数据相似性的方法。相比于监督学习， 非监督学习通常没有标注数据，** 模型、 算法的设计**直接影响最终的输出和模型的性能。 为了评估不同聚类算法的性能优劣， 我们需要了解常见的数据簇的特点。以中心定义的数据簇：这类数据集合倾向于球形分布， 通常中心被定义为质心， 即此数据簇中所有点的平均值。 集合中的数据到中心的距离相比
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2024-04-29 17:49:49
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K-means聚类ng在coursera的机器学习课上已经讲过K-means聚类，这里不再赘述高斯混合模型问题描述聚类问题：给定训练集\(\{x^{(1)},\cdots,x^{(m)}\}\)，每个数据没有任何标签。这是一个无监督学习问题模型描述首先，我们认为每个数据所属的类别满足一定的概率分布。定义隐含随机变量(latent random variable)\(z^{(1)},\cdots,z
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2024-06-04 12:31:50
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算法笔记：Kmeans聚类算法简介1. Kmeans算法简介2. Kmeans算法细节3. Kmeans算法收敛性证明4. Kmeans算法的变体1. cosine距离变体2. 点积距离版本5. Kmeans算法实现1. 基于sklearn的kmeans算法2. python自实现6. 参考链接1. Kmeans算法简介Kmeans算是非常经典的一个聚类算法了，早已经被写到教科书里面了，不过很不幸
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2024-07-08 11:47:10
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# 聚类效果的评估Python指南
聚类是无监督学习的一种重要方法，用于将数据分为多个组。评估聚类效果则是检验聚类结果是否能够有效地反映数据的真实结构。在本文中，我们将详细介绍如何实现聚类效果的评估，并使用Python代码演示每一步。以下是整个流程的概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ----- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 执行聚类算法 |
| 3 | 选择评估指标
1. 密度聚类方法2. DBSCAN DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)。一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为
密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在有“噪声”的数据中发现任意形状的聚类。
2.1 DB
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2024-08-28 11:27:23
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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
聚类算法性能评估聚类性能评估（Clustering Evaluation and Assessment）——沙沙的兔子聚类模型评估——howhigh参照我的另一篇博文：第11章 K-means（文档聚类分析）分类问题，我们可以直接计算被错误分类的样本数量，这样可以直接算出分类算法的准确率。聚类问题，由于没有标记，所以不能使用绝对数量的方法进行性能评估。更典型地，针对k-均值算法，我们可以选择k的数
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2024-05-21 10:48:01
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1 ： 分类算法的评价标准 p准确率=tp/(tp+fp) 正类预测为正类/正类预测为正类+负类预测为正类 r召回率=tp/(tp+fn) 正类预测为正类/正类预测为正类+正类预测为负类 F1=2pr/(p+r
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2024-09-02 10:30:22
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在前面两篇文章中，笔者已经介绍了两种聚类算法，同时还通过sklearn完成相应的示例。但是，到目前为止笔者还没有介绍如何来聚类的经过进行评估。这接下来的这篇文章中，笔者将会介绍在聚类算法中几种常见的评估
原创
2021-12-28 16:27:45
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在前面两篇文章中，笔者已经介绍了两种聚类算法，同时还通过sklearn完成相应的示例
原创
2022-01-18 09:59:25
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聚类：分类（class）与聚类（cluster）不同，分类是有监督学习模型，聚类属于无监督学习模型。
聚类讲究使用一些算法把样本划分为n个群落。一般情况下，这种算法都需要计算欧氏距离。（用两个样本对应特征值之差的平方和之平方根，
即欧氏距离，来表示这两个样本的相似性）
1.K均值算法：
第一步：随机选择k个样
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2024-10-31 20:51:31
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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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