文章目录前言一、常见的聚类算法简介二、两种聚类的数学原理1. K-MEANS聚类a、样本点分类b、质心更新迭代2. DBSCAN聚类3. 两种评估指标三、Python实现聚类算法1. K-MEANS聚类和评估2. K-MEANS聚类对比DBSCAN聚类3. K-MEANS图像分割总结 前言机器学习中有大量的分类任务，除了常见的分类算法能解决这些问题，还有经典的聚类算法来添砖加瓦，聚类和分类其实差
转载
2024-09-28 14:08:02
165阅读
一、聚类1.准备工作（1） 研究目的聚类分析是根据事物本身的特性研究个体分类的方法，聚类分析的原则是同一类别的个体有较大相似性，不同类别的个体差异比较大。（2） 数据类型1）定量：数字有比较意义，比如数字越大代表满意度越高，量表为典型定量数据。2）定类：数字无比较意义，比如性别，1代表男，2代表女。PS：SPSSAU会根据数据类型自动选择聚类方法。K-modes聚类：数据类
转载
2023-08-27 18:24:26
243阅读
目录kmeans案例分析kmeans具体流程案例讲解 生成的数据代码结果聚类中心数的确定肘部法手肘法案例分析生成的数据代码 结果kmeans案例分析kmeans具体流程第一步：指定聚类类数k（文章后面会讲解k的选择方法）第二步：选定初始化聚类中心。随机或指定k个对象，作为初始化聚类中心第三步：得到初始化聚类结果。计算每个对象到k个聚类中心的距离，把每个对象分配给离它最近的聚类中
转载
2024-01-02 10:19:29
340阅读
# 聚类如何确定个数 Python
在聚类分析中，确定聚类的个数是一个关键问题。聚类的个数决定了结果的质量和有效性。本文将介绍几种常用的方法来确定聚类的个数，并提供Python代码示例。
## 聚类评估指标
在选择聚类的个数之前，我们首先需要了解一些聚类评估指标。以下是常用的聚类评估指标：
1. **轮廓系数（Silhouette Coefficient）**：该指标度量了样本与其自身簇内
原创
2023-10-15 05:58:04
366阅读
原标题：机器学习之确定最佳聚类数目的10种方法 雷锋网(公众号：雷锋网) AI科技评论按，本文作者贝尔塔，原文载于知乎专栏数据分析与可视化，雷锋网 AI科技评论获其授权发布。 在聚类分析的时候确定最佳聚类数目是一个很重要的问题，比如kmeans函数就要你提供聚类数目这个参数，总不能两眼一抹黑乱填一个吧。之前也被这个问题困扰过，看了很多博客，大多泛泛带过。今天把看到的这么多方法进行汇总以及代码实现
转载
2024-01-22 11:26:38
564阅读
说明：如果是要用matlab做kmeans聚类分析，直接使用函数kmeans即可。使用方法:kmeans(输入矩阵，分类个数k)。转载一：MATLAB提供了两种方法进行聚类分析：1、利用 clusterdata 函数对数据样本进行一次聚类，这个方法简洁方便，其特点是使用范围较窄，不能由用户根据自身需要来设定参数，更改距离计算方法；2、分步聚类：（ 1）用 p
转载
2023-12-15 08:50:00
55阅读
【机器学习】确定最佳聚类数目的10种方法 在聚类分析的时候确定最佳聚类数目是一个很重要的问题，比如kmeans函数就要你提供聚类数目这个参数，总不能两眼一抹黑乱填一个吧。之前也被这个问题困扰过，看了很多博客，大多泛泛带过。今天把看到的这么多方法进行汇总以及代码实现并尽量弄清每个方法的原理。数据集选用比较出名的wine数据集进行分析 library(gclus)
data(wine)
head
通用论坛正文爬取这是今年和队友一起参加第五届泰迪杯的赛题论文，虽然最终只获得了一个三等奖。但是在这个过程中和队友也一起学到了不少东西，特此记录。1、 简单介绍赛题的目的，是让参赛者对于任意 BBS 类型的网页，获取其 HTML 文本内容，设计一个智能提取该页面的主贴、所有回帖的算法。2、 前期准备由于之前没有接触过爬虫，我和队友首先了解了目前主流的用于爬虫的语言和框架，最终
21/7/15 读书笔记目录21/7/15 读书笔记数据挖掘导论 聚类分析的基本概念数据挖掘导论 K均值二分K均值动态分裂与合并（用后处理）K均值算法的优缺点数据挖掘导论 凝聚的层次聚类方法（凝聚的）层次聚类方法的优缺点数据挖掘导论 DBSCANDBSCAN的优缺点数据挖掘导论 聚类分析的基本概念聚类分析，就是将数据划分为多个具有一定意义的子集（称为簇）。与分类问题不同，聚类分析中“类标签”的概念
1:什么是文本聚类先说说聚类的概念,聚类又称群分析,是数据挖掘的一种重要的思想,聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。(以上来自百度百科).再说到文本聚类,文本聚类其实也就是在文本方向上的应用,首先我们要
原文链接：http://tecdat.cn/?p=7275确定数据集中最佳的簇数是分区聚类（例如k均值聚类）中的一个基本问题，它要求用户指定要生成的簇数k。一个简单且流行的解决方案包括检查使用分层聚类生成的树状图，以查看其是否暗示特定数量的聚类。不幸的是，这种方法也是主观的。我们将介绍用于确定k均值，k medoids（PAM）和层次聚类的最佳聚类数的不同方法。这些方法...
原创
2021-05-12 14:16:02
1558阅读
确定数据集中最佳的簇数是分区聚类（例如k均值聚类）中的一个基本问题，它要求用户指定要生成的簇数k。一个简单且流行的解决方案包括检查使用分层聚类生成的树状图，以查看其是否暗示特定数量的聚类。不幸的是，这种方法也是主观的。我们将介绍用于确定k均值，k medoids（PAM）和层次聚类的最佳聚类数的不同方法。这些方法...
原创
2021-05-19 23:42:49
1762阅读
1.概述好的聚类算法,一般要求类簇具有：高的类内 (intra-cluster) 相似度低的类间 (inter-cluster) 相似度 评价一个聚类算法的指标不像有监督的分类算法计算其精确率，召回率等指标那样简单。聚类评估中不应该将标注结果作为聚类结果的评价指标，除非我们有相关的先验知识或某种假设，知道评估的这种标准或相似性度量下其簇内差距更小。对于聚类算法大致可分为 外部评价标准和内部评价标准
# Python层次聚类算法：如何确定类数
层次聚类是一种广泛使用的聚类算法，它通过构建一个树状图来表达数据点之间的相似性关系。根据不同的需求，层次聚类可以产生不同数量的聚类。然而，在实际应用中，确定最佳的类数是一项挑战。本文将探讨层次聚类的基本概念，使用Python进行实现，并介绍几种确定类数的方法。
## 一、层次聚类算法概述
层次聚类主要分为两类：自底向上的凝聚方法和自顶向下的划分方法
# Python聚类分析：如何应对不确定的聚类个数
在数据科学和机器学习的领域，聚类 (Clustering) 是一种重要的无监督学习方法。聚类的目的是将数据集分成几个组（或称为簇），其中同一组内的数据点相似度较高，不同组之间的数据点相似度较低。然而，实际应用中，聚类的个数往往是未知的，这给数据分析带来了一定的挑战。本文将探讨在Python中如何进行聚类分析，特别是如何处理未知的聚类个数，并提供
原创
2024-10-29 05:25:47
126阅读
聚类是一种无监督机器学习方法，可以从数据本身中识别出相似的数据点。对于一些聚类算法，例如 K-means，需要事先知道有多少个聚类。如果错误地指定了簇的数量，则结果的效果就会变得很差（参见图 1）。这种情况下，s 变为负数，接近 -1。在许多情况下，不知道数据中有多少个簇。但是弄清楚有多少簇可能是我们首先要执行聚类操作的原因。如果有数据集相关的领域内知识可能有助于确定簇的数量。但是这假设需要知道目
1. 层次聚类1.1 层次聚类的原理及分类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。不停的合并，直到合成了一个类。其中类与类的距离的计算方法有：最短距离法，最长距离法，中间距离法，类平均法等。比如最短距离法，将类与类的距离定义为类与类之间样本的最短距离。层次聚类算法根据层
转载
2023-10-26 16:11:58
258阅读
前言用python实现基于自媒体数据的人群聚类分析是帮一个同学他要完成毕业设计嘛，说不会python，其实我也不怎么会，但是毕业设计又必须要完成，然后我们收集了不少资料，经历了近两个月的时间，才完成了这篇毕业设计——《用python实现基于自媒体数据的人群聚类分析》，项目中完成并整理了如下资料，如果需要的同学可以参考：python爬虫数据，python源代码，词频矩阵，高频词，聚类分析结果，谱系，
K-means++算法是K-means算法的改进，与原算法不通的地方仅在于初始化K个聚类中心上，算法的主要思想如下。 这里主要详细的介绍下Step2中的新的聚类中心选择算法。 假设有如下8样本： Step1:首先随机选择第一个聚类中心，假设我们选到了6号。 Step2:我们计算剩下的点到6号点的距离，如下，P其中 D(x),为样本到聚类中心的距离，Sum 为概率和越大，对应的概率值越。就相当于一条
机器学习算法与Python实践(13) - 均值漂移聚类 Mean-Shift Clustering其实相信很多人多少都已经接触过这种聚类的方法，这篇文章也是参考别人的做的总结，也算是加深自己印象的一个笔记。一、算法概述Mean Shift算法，又称为均值漂移算法，Mean Shift的概念最早是由Fukunage在1975年提出的，在后来由Yizong Cheng对其进行扩充，主要提出了两点的改
转载
2024-05-29 00:54:30
124阅读
