算法思想聚类是针对给定的样本，依据它们特征的相似度或距离，将其归并到若干个类或簇的数据分析问题。聚类属于无监督学习，因为只是根据样本的相似度或距离将其进行归并，而类或簇实现不知道。聚类算法有很多，这里主要介绍K均值聚类（K-means）。聚类的分类通过聚类得到的簇或类，本质是样本的子集。如果一个聚类方法假定一个样本只能属于一个类，那么该方法称为硬聚类，如果一个样本可以属于多个类，那么该方法称为软聚
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2023-08-19 21:58:25
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最近使用MDTraj对分子动力学轨迹进行聚类分析，接触到了python中的聚类实现，故将CSDN上一篇关于聚类的博客搬运至此，以作备忘：scipy cluster库简介scipy.cluster是scipy下的一个做聚类的package, 共包含了两类聚类方法:矢量量化(scipy.cluster.vq:支持vector quantization 和 k-means 聚类方法层次聚类(scipy.
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2023-10-16 06:15:08
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目录0.层次聚类的概念0.1 聚合层次聚类0.2 分裂层次聚类1.凝聚层次聚类算法步骤1.1 算法过程1.2算法案例0.层次聚类的概念 层次聚类和k-means一样都是很常用的聚类方法。层次聚类是对群体的划分，最终将样本划分为树状的结构。他的基本思路是每个样本先自成一类，然后按照某种规则进行合并，直到只有一类或者某一类的样本只有一个点。层次聚类又分为自底而上的聚合层次聚类和自顶而下的分裂
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2023-10-05 13:38:47
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# 使用R语言绘制聚类树的步骤
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用R语言绘制聚类树。聚类树是一种可视化工具，用于将数据分组为具有相似性的簇。我们将使用R中的`stats`包中提供的`hclust`函数来执行聚类分析，并使用`plot`函数来可视化结果。
## 步骤
下面是绘制聚类树的步骤的概览，我们将在接下来的部分中逐步详细解释每个步骤。
```mermaid
graph TD
原创
2023-11-21 09:04:35
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# 圆层次聚类树及其实现
聚类分析是一种无监督学习的方式，旨在将数据集分组，尽可能让同组内的数据相似，不同组之间则具有显著差异。近年来，层次聚类作为一种有效的聚类算法，得到了越来越广泛的应用。本文将深入探讨圆层次聚类树（又称为圆形聚类树）及其在Python中的实现，并附上相应的示例代码和图形可视化。
## 什么是层次聚类？
层次聚类是一种通过构建一个树状结构（树形图或聚类树），来表现聚类之间
# Python画层次聚类树的实现指南
层次聚类是一种聚类分析方法，它通过将数据分层组织来帮助我们理解数据的结构。在Python中，我们可以使用`scipy`和`matplotlib`这两个库来实现层次聚类树（又称为树状图）。本文将逐步引导你如何实现这一过程，并附上相应的代码示例和解释。
## 1. 整体流程
在实现层次聚类树时，我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
BAFIMINARMTOBA0662877255412996FI6620295468268400MI8772950754564138NA2554687540219869RM4122685642190669TO9964001388696690这是一个距离矩阵。不管是scipy还是fastcluster，都有一个计算距离矩阵的步骤(也可以不用)。距离矩阵是冗余的，因为它是对称的。scipy里面的文档好
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2024-03-04 02:41:09
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决策树分类分类是指根据样本数据的特征将其类型确定为某一已有的类别。分类是一种监督学习方法，必须事先明确知道各个类别的信息。 在面向海量数据进行分类时，为了降低使数据满足分类算法要求而所需的预处理代价，可以选择用聚类算法。决策树决策树是一种依托策略抉择而建立起来的树。是一种代表对象属性与对象值之间映射关系的预测模型。树中每个节点用于表示某个对象，每个分叉路径用于表示某个可能的属性值，从根节点到某叶节
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2024-04-29 23:42:44
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对于同一问题同一算法，如果选择不同的编程语言来实现，则编写的代码各不相同，这是因为：每种编程语言都有独特的编码规则。
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2023-05-22 22:00:13
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R语言样本层级聚类树的分析与实现
在数据科学的世界中，层级聚类是一种常用的聚类分析方法，用于根据样本间的相似性将样本分组。利用R语言进行样本层级聚类树的构建，不仅帮助数据科学家更好地理解数据结构，也为后续的数据分析工作奠定基础。以下是我在2023年进行的相关研究和实践的复盘记录。
### 背景描述
在2023年3月至6月，我负责一个项目，旨在从多个数据源提取信息并进行分析。这个过程中，我发现
前面和大家分享的分类算法属于有监督学习的分类算法，今天继续和小伙伴们分享无监督学习分类算法---聚类算法。聚类算法也因此更具有大数据挖掘的味道,话不多说，先贴张图，让大家对聚类有个大概的印象：上图可明显看出店群被分为3个组（类），接下来让我们来瞧瞧聚类是啥玩意聚类算法本质上是基于几何距离远近为标准的算法，最适合数据是球形的问题，首先罗列下常用的距离：绝对值距离（又称棋盘距离或城市街区距离）Eucl
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2023-08-03 12:47:35
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## Python用层次聚类对鸢尾花数据集进行聚类并绘制聚类树
### 概述
本文将引导你使用Python的层次聚类算法对鸢尾花数据集进行聚类，并使用绘图工具绘制聚类树。层次聚类是一种无监督学习算法，用于将数据集分成不同的簇或群组，每个簇内的样本具有相似的特征。
### 步骤
下面是实现这个任务的几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 导入需要的
原创
2023-09-11 07:14:12
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使用Python进行层次聚类 使用 scipy.cluster.hierarchy.linkage进行层次聚类from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage,fcluster
from matplotlib import pyplot as plt
X = [[i] for i in [0.5
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2023-06-12 10:16:40
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# R语言聚类树改纵坐标实现流程
## 介绍
在R语言中，聚类树是一种可视化工具，用于呈现数据集中的样本之间的相似性。聚类树通常以横向显示样本，但有时我们可能需要改变聚类树的纵坐标，以满足特定的需求。本篇文章将介绍如何使用R语言实现“聚类树改纵坐标”的功能。
## 实现步骤
首先，让我们来看看实现“聚类树改纵坐标”的步骤。下表展示了整个流程的步骤及其对应的代码。
| 步骤 | 代码 |
|
原创
2023-08-20 03:23:21
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一、聚类分类二、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、层次聚类3.1、分类3.2、计算步骤3.3、lance-williams3.4、层次聚类问题四、密度聚类（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
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2023-06-21 22:09:52
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引用:Core Concepts — gensim<<自然语言处理入门>>一、简介 文本聚类( text
clustering
，也称文档聚类或
document
clustering
)指的是对文档进行的聚类分
析，被广泛用于文本挖掘和信息检索
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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上一篇博文中介绍了聚类算法中的kmeans算法.无可非议kmeans因为其算法简单加之分类效率较高。已经广泛应用于聚类应用中.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聚类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聚类中心的时候,kmediod是计算类簇中除开聚类中
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2023-10-10 09:34:12
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一.本周分享内容 决策树 随机决策森林 K-MEANS聚类分析二.个人见解1.决策树1.1决策树主要思想决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是
鸢尾花（Iris）数据集是一个经典的数据集
原创
2023-05-06 00:54:57
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