聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地大；不同类对象之间的相似度尽可能地小。目前聚类的方法很多，根据基本思想的不同，大致可以将聚类算法分为五大类：层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法。摘自 数据挖掘中的聚类分析研究综述 这篇论文。1、层次聚类算法1.1聚合聚类1.1.1相似度依据距离不同：Single-Link:最近距离、Complete-L
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2024-04-13 17:02:55
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层次聚类大致步骤（仅供参考）：将各个数据按“距离大小”合并成一个大类，在冰状图中显示再在冰状图中按照一定方式进行分割，分割成多个类层次聚类(Hierarchical Clustering)是聚类算法的一种，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。创建聚类树有自下而上合并和自上而下分裂两种方法。作为一家公
在机器学习中，无监督学习一直是我们追求的方向，而其中的聚类算法更是发现隐藏数据结构与知识的有效手段。目前如谷歌新闻等很多应用都将聚类算法作为主要的实现手段，它们能利用大量的未标注数据构建强大的主题聚类。本文从最基础的 K 均值聚类到基于密度的强大方法介绍了 6 类主流方法，它们各有擅长领域与情景，且基本思想并不一定限于聚类方法。 本文将从简单高效的 K 均值聚类开始，依次
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2024-08-26 14:07:26
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K-means算法的优点是：首先，算法能根据较少的已知聚类样本的类别对树进行剪枝确定部分样本的分类；其次，为克服少量样本聚类的不准确性，该算法本身具有优化迭代功能，在已经求得的聚类上再次进行迭代修正剪枝确定部分样本的聚类，优化了初始监督学习样本分类不合理的地方；第三，由于只是针对部分小样本可以降低总的聚类时间复杂度。K-means算法的缺点是：首先，在 K-means 算法中 K 是事先给定的，这
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2023-09-21 07:37:32
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这篇论文介绍了谱聚类方法，即利用相似矩阵的光谱（特征值）来对数据降维。 【论文链接】ON spectral clustering:analysis and an algorithm,Andrew Y.Ng .et al,总结下谱聚类算法的优点：1）谱聚类只需要数据之间的相似度矩阵，因此处理稀疏数据的聚类很有效;传统聚类算法比如K-Means很难做到z这点。
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2024-03-13 10:29:44
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EM聚类同K-Means一样，EM算法也是用于聚类应用，但是相比于K-Means算法，EM聚类更加灵活。 为什么呢，因为它们的区别就在于K-Means是通过距离来划分样本之间的差别，并且每一个样本在计算的时候只能属于一个分类，叫做硬聚类算法；而在EM，实际上每个样本都有一定的概率与每个聚类相关，因此，也叫作软聚类算法。EM中的E相当于通过初始化的参数来估计隐藏变量，而M就是相当于通过这些隐藏变量反
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2024-04-08 13:10:47
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K均值聚类是一种应用广泛的聚类技术，特别是它不依赖于任何对数据所做的假设，比如说，给定一个数据集合及对应的类数目，就可以运用K均值方法，通过最小化均方误差，来进行聚类分析。 因此，K均值实际上是一个最优化问题。在一些已知的文献中论述了K均值聚类的一下一些缺点： K均值假设每个变量的分布是球形的；所有的变量具有相同的方差；类具有相同的先验概率，要求每个类拥有相同数量的观测
以上任一个条件不满足时
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2024-05-23 20:36:33
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K均值（K-means）算法——非监督、聚类
1、K均值（K-means）算法K均值算法，是一种广泛使用的非监督聚类算法。该算法通过比较样本之间的相似性，将较为相似的样本划分到同一个类别中。由于K均值算法简单、易于实现的特点而得到广泛应用。K均值算法的缺点： K值是用户给定的，在进行数据处理前，K值未知，不同的K值得到的结果也不一样；对初始簇
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2023-06-21 22:18:00
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目录一. 前言二. 典型的聚类算法1. 聚类算法的选择2. K-Means（K均值）（1）原理（2）示意图（3）算法优缺点（4）注意事项（5）示例代码（6）算法拓展--Mini Batch K-Means（7）模型评估3. Mean-shift（均值偏移）（1）原理（2）示意图（3）算法优缺点（4）示例代码4. DBSCAN（1）原理（2）示意图（3）算法优缺点（4）示例代码5. 层次聚类（Hi
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2024-03-28 17:15:22
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1 K-Means聚类K-Means聚类是最常用的聚类算法，最初起源于信号处理，其目标是将数据点划分为K个类簇，找到每个簇的中心并使其度量最小化。该算法的最大优点是简单、便于理解，运算速度较快，缺点是只能应用于连续型数据，并且要在聚类前指定聚集的类簇数。下面是K-Means聚类算法的分析流程，步骤如下：第一步，确定K值，即将数据集聚集成K个类簇或小组。
第二步，从数据集中随机选择K个数据点作为质心
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2024-04-03 20:19:28
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在前面的文章中我们给大家介绍了很多关于机器学习的算法，这些算法都是能够帮助大家更好地理解机器学习，而机器学习的算法各种各样，要想好好地使用这些算法就需要对这些算法一个比较透彻的了解。我们在这篇文章中接着给大家介绍一下机器学习中涉及到的算法的最后一部分内容。 首先说一下聚类算法，聚类算法是指对一组目标进行分类，属于同一组的目标被划分在一组中，与其他组目标相比，同一组目标更加彼此相
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2024-01-31 06:30:07
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[聚类算法]K-means优缺点及其改进 K-means聚类小述大家接触的第一个聚类方法，十有八九都是K-means聚类啦。该算法十分容易理解，也很容易实现。其实几乎所有的机器学习和数据挖掘算法都有其优点和缺点。那么K-means的缺点是什么呢?
总结为下：
(1)对于离群点和孤立点敏感；
(2)k值选择;
(3)初始聚类中心的选择；
(4)只能发现球状簇。
对于这4点呢的原因，读
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2023-07-05 22:36:42
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各种聚类算法介绍和比较一、简要介绍1、聚类概念聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地
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2024-05-02 22:56:46
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本文从互联网搬运，只用于本人学习记录。 聚类算法KMeans1. 算法1.1. 算法步骤1.2. 复杂度2. 优缺点3. 算法调优 & 改进3.1. 数据预处理3.2. 合理选择 K 值3.3. 采用核函数3.4. K-Means++3.5. KMeans代码3.6. ISODATA4. 收敛证明 K-means 是我们最常用的基于欧式距离的聚类算法，其认为两个目标的距离越近，相似度越大。
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2024-01-08 19:19:18
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分级聚类的缺点此前学习的分级聚类、与列聚类，有二个缺点：计算量大，数据越大运行越缓慢。没有确切的将数据分成不同的组，只是形成了树状图。虽然我倒觉得如果写过多的代码这一点还是可以搞定的。 k均值聚类可以应对上述两种缺点，我们会预先告诉算法生成的聚类数量，也就是我要产生几个类。 原理 如下图所示，对于5个数据项和两个聚类 过程是这样的，先随机产生两个聚类点，那么每一个数据项都会离一其中一个最近，那么
1、k-mean算法步骤欧氏距离K-means的优缺点优点： 1.算法快速、简单; 2.对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的; 3.时间复杂度近于线性，而且适合挖掘大规模数据集。K-Means聚类算法的时间复杂度是O(n×k×t) ,其中n代表数据集中对象的数量，t代表着算法迭代的次数，k代表着簇的数目缺点： 1、在k-measn算法中K是事先给定的，但是K值的选定是非常难以估计的。 2、在 K
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2024-05-12 13:33:25
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参考：欧式聚类是一种基于欧氏距离度量的聚类算法。基于KD-Tree的近邻查询算法是加速欧式聚类算法的重要预处理方法。1. KD-Tree最近邻搜索Kd-树是K-dimension tree的缩写，是对数据点在k维空间中划分的一种数据结构。Kd-树是一种平衡二叉树。为了能有效的找到最近邻，Kd-树采用分而治之的思想，即将整个空间划分为几个小部分。k-d树算法的应用可以分为两方面，一方面是有关k-d树
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2024-03-26 10:49:09
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1.谱聚类概述谱聚类(Spectral clustering)是利用矩阵的特征向量进行聚类的一种方法，其本质上是矩阵特征分解进行降维的一种方法。它一般由两部分组成，第一部分是对数据进行变换，第二部分再使用传统的kmeans等方法对变换以后的数据进行聚类。 谱聚类是从图论中演化出来的算法，后来在聚类中得到了广泛的应用。它的主要思想是把所有的数据看做空间中的点，这些点之间可以用边连接起来。距离较远的两
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2024-03-18 19:44:58
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文章目录1、谱聚类概览2、谱聚类构图3、拉普拉斯矩阵4、切图聚类4.1RatioCut4.2Ncut5、总结流程 1、谱聚类概览谱聚类演化于图论，后由于其表现出优秀的性能被广泛应用于聚类中，对比其他无监督聚类（如kmeans），spectral clustering的优点主要有以下：1.过程对数据结构并没有太多的假设要求，如kmeans则要求数据为凸集。
2.可以通过构造稀疏similarity
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2024-04-30 18:38:56
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1.原理K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。 2、api 3、性能评估 越接近1越好，一般不超过0.74、优缺点优点 1）原理比较简单，实现也是很容易，收敛速度快。 2）聚类效果较优。&n
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2023-06-12 21:08:29
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