聚类是数据挖掘很重要的组成部分.而大多数聚类算法都需要事先确定分类数目K.而本文是在实际情况下确定分类数目K的上限.进而对数据样本进行自动分类.首先介绍下最大最小距离算法：设样本集为X{x(1),x(2).......}1.选取任意一个样本作为第一个聚类中心 如z(1)=x(1)2.选取距离z(1)最远的样本点作为第二个聚类中心,设为z(2)3.计算每个样本到z(1),z(2)的距离D(i,1),
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2024-07-30 16:18:57
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K-means算法介绍 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 算法过
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2023-06-19 20:07:34
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前提在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一般而言，定义一个距离函数 d(x,y), 需要满足下面几个准则：1) d(x,x) = 0  
一、概念K-means是一种典型的聚类算法，它是基于距离的，是一种无监督的机器学习算法。K-means需要提前设置聚类数量，我们称之为簇，还要为之设置初始质心。缺点：1、循环计算点到质心的距离，复杂度较高。2、对噪声不敏感，即使是噪声也会被聚类。3、质心数量及初始位置的选定对结果有一定的影响。 二、计算K-means需要循环的计算点到质心的距离，有三种常用的方法：1、欧式距离欧式距离源自
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2024-03-26 15:59:59
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剑指Offer——网易笔试之解救小易——曼哈顿距离的典型应用前言 首先介绍一下曼哈顿，曼哈顿是一个极为繁华的街区，高楼林立，街道纵横，从A地点到达B地点没有直线路径，必须绕道，而且至少要经C地点，走AC和 CB才能到达，由于街道很规则，ACB就像一个直角3角形，AB是斜边，AC和CB是直角边，根据毕达格拉斯
聚类是数据挖掘非常重要的组成部分.而大多数聚类算法都须要事先确定分类数目K.而本文是在实际情况下确定分类数目K的上限.进而对数据样本进行自己主动分类.首先介绍下最大最小距离算法：设样本集为X{x(1),x(2).......}1.选取随意一个样本作为第一个聚类中心 如z(1)=x(1)2.选取距离z(1)最远的样本点作为第二个聚类中心,设为z(2)3.计算每一个样本到z(1),z(2)的距离D(i
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2024-04-18 10:21:53
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一、你知道聚类中度量距离的方法有哪些吗？ 1）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。即两点之间直线距离，公式比较简单就不写了 应用场景：适用于求解两点之间直线的距离，适用于各个向量标准统一的情况 2）曼哈顿距离(Manhattan Distance) 从名字就可以猜出这种距离的计算方法了。想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，实
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2023-06-21 21:59:26
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一、聚类第一个无监督的算法1、无监督学习 有X 没有Y 利用X相似性 聚类 对大量未标注的数据集，按内在相似性划分为多个类别，类别内相似度大，类之间相似度小 2、距离的概念 2.1欧几里得距离（欧式距离） 假设超人要从A点到B点，可以直接飞过去，那飞过去的距离就是欧式距离。 2.2曼哈顿距离 假设普通人要从A点到B点，那只能绕着建筑物走，这个距离就是曼哈顿距离 2.3闵可夫斯基距离 闵氏距离不是一
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2023-11-25 14:17:51
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文章目录聚类K均值算法图像量化均值漂移算法凝聚层次算法轮廓系数DBSCAN算法 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。欧氏距离即欧几里得距离。 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。K均值算法第一步：随机选择k个样
文章目录1 简 介2 距离特征2.1 Euclidean距离2.2 Cosine距离2.3 manhattan距离2.4 chebyshev距离2.5 minkowski距离2.6 mahalanobis距离3 代 码实现 1 简 介数值向量是数据建模问题中最为常见的一类特征，例如： 在一些涉及图片，文本信息等的场景中，例如图片相似度匹配查询、相似文章寻找、同款商品定位等等问题中，为了能快速进行
目录前言几种常见距离度量方法欧几里得距离简介公式曼哈顿距离(Manhattan Distance)简介公式应用场景切比雪夫距离简介公式闵科夫斯基距离简介公式缺点马氏距离简介公式汉明距离简介应用：余弦相似度简介公式杰卡德距离皮尔森相关系数简介公式编辑距离K-L散度几种常见的距离度量比较与应用曼哈顿距离、欧氏距离、皮尔逊相关系数距离度量，越小越相似相似度度量，越大越相似欧氏距离与余弦相似度前言在机器学
1、聚类： ① 聚类就是对大量位置标注的数据集，按照数据内部存在的数据特征将数据集划分为多个不同类别，使类别内的数据比较相似，类别之间的数据相似度比较小；属于无监督学习 ② 聚类算法的重点是计算样本之间的相似度，也称为样本间的距离 ③ 和分类算法的区别 分类算法是有监督学习，基于有标注的历史数据进行算法模型构建
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2023-10-31 21:46:27
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聚类算法-最大最小距离算法(实例+代码)目录聚类算法-最大最小距离算法(实例+代码)一、最大最小距离算法基本思想二、算法实现步骤1.最大最小距离聚类算法（Matlab版本）2.最大最小距离聚类算法（Python版本）3.最大最小距离聚类算法（OpenCV C++版本）4.最大最小距离聚类算法（C++版本）一、最大最小距离算法基本思想 
原创
2023-01-01 11:11:06
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前言关于距离度量的方法的专题其实已经想做好久了，正好趁这个机会总结出来。这里讨论的距离度量应该是向量空间内的度量，两个点(即两个向量)之间的距离或相似性的度量。每种度量包括描述、定义和公式、优缺点、应用等部分。编辑距离：也叫Levenshtein距离，用来测量文本之间的距离。1. 欧氏距离（Euclidean distance）描述这是最常见的两点之间距离度量表示法，即欧几里得度量。我们小学、初中
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2024-08-11 10:26:38
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聚类算法，字面意思可以理解为对数据进行汇聚以及分类的过程。 在高维度的数据集中 ，每一个数据都包含了大量的信息，不同于二维三维时候我们可以轻易分辨，所以我们可能需要聚类算法帮我们将数据分类。那么分类的依据是什么呢？应该就是数学上所说的欧氏距离。 通过距离的不同我们可以将数据进行分类。 例如对于k-means算法我们可以： 1.通过我们设置的中心（第一次可以较为随意的设置这个中心）到每个数据的欧氏距
聚类问题（上）聚类问题是无监督学习的问题，算法的思想就是“物以类聚，人以群分”，聚类算法感知样本间的相似度，进行归类归纳，对新的输入进行输出预测，输出变量取有限个离散值。可以作为一个单独过程，用于寻找数据内在的分布结构 可以作为分类，稀疏表示其他学习任务的前驱任务K-meansK-means（又称为K-均值或K-平均）聚类算法，算法思想就是首先随机确定K个中心点作为聚类中心，然后把每个数据点分配给
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2024-06-16 20:32:54
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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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PAM算法的原理： 选用簇中位置最中心的对象，试图对n个对象给出k个划分；代表对象也被称为是中心点，其他对象则被称为非代表对象；最初随机选择k个对象作为中心点，该算法反复地用非代表对象来代替代表对象，试图找出更好的中心点，以改进聚类的质量；在每次迭代中，所有可能的对象对被分析，每个对中的一个对象是中心点，而另一个是非代表对象。对可能的各种组合，估算聚类结果的质量；一个对
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2024-06-11 21:55:48
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一、聚类：聚类也称之为自动分类，是一种无监督的学习方法。算法的原则是基于度量数据对象之间的相似性或相异性，将数据对象集划分为多个簇；相比较于分类技术，聚类只需要较少的专家知识(领域知识)，就可以自动发掘数据集中的群组。二、基本的聚类方法包括：1、划分方法：该方法通常基于距离使用迭代重定位技术，通过将一个对象移入另外一个簇并更新簇心，典型的算法有K-均值算法和K-中心点算法(二者的主要区别在于计算簇
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2023-11-09 06:20:04
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K-means聚类算法零. 说在前面：什么是特征向量？ 用来描述样本点的一组数据，要和我们数学中的向量区别一下，本质来说就是个数组，数组中的每个元素代表从不同角度描述样本点的值。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。 聚类就是对大量末知标注的数据集，按照数据内部存在的数据特征将数据集划分为多个不同的类别，使类别内的数据比较相似，类别之间的数据相
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2024-05-14 14:51:54
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