K-means 聚类算法属于无监督学习，它会将相似的对象归到同一个簇中，该算法原理简单，执行效率高，并且容易实现，是解决聚类问题的经典算法。尽管如此，任何一款算法都不可能做到完美无瑕，K-measn 算法也有自身的不足之处，比如 K-means 需要通过算术平均数来度量距离，因此数据集的为维度属性必须转换为数值类型，同时 K-means 算法使用随机选择的方式来确定 K 的数量和初始化质心 ，因此
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2024-01-02 11:00:27
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聚类算法（理论） 目录一、概论1、聚类算法的分类2、欧氏空间的引入二、K-Means算法1、算法思路2、算法总结三、DBSCAN算法1、相关概念2、算法思路3、算法总结四、实战部分 一、概论 聚类分析，即聚类（Clustering），是指在一大推数据中采用某种方式或准则来将一些具有相同或相似性质和特征的数据划分为一类。聚类是无监督学习的典型算法，相较于有监督学习，由于聚类针对的大多是无标签数据，
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2023-12-21 12:52:17
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Pytorch机器学习（十）—— YOLO中k-means聚类方法生成锚框anchor 目录Pytorch机器学习（十）—— YOLO中k-means聚类方法生成锚框anchor前言一、K-means聚类 k-means代码k-means++算法二、YOLO中使用k-means聚类生成anchor读取VOC格式数据集k-means聚类生成anchor总结 前言前面文章说过有关锚框的一些
1 api介绍 sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8) 参数: n_clusters:开始的聚类中心数量，产生的质心数。 方法: estimator.fit(x) estimator.predict(x) estimator.fit_predict(x) fit_p ...
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2021-09-26 10:20:00
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# PyTorch 多维数据聚类算法的复盘记录
**背景描述**
在现代数据分析中，多维数据聚类算法成为了一个重要的研究领域，它可以将复杂的数据集划分为不同的类别以便更好地理解和分析。聚类算法广泛应用于图像处理、市场分析、社交网络分析等多个领域。在这篇博文中，我将通过使用PyTorch来阐述多维数据聚类的原理和应用。
这个过程可以用四象限图进行分析，展示出聚类算法的优缺点以及适用的场景。
基于文本向量空间模型的文本聚类算法@[vsm|向量空间模型|文本相似度]本文源地址http://www.houzhuo.net/archives/51.htmlvsm概念简单，把对文本内容的处理转化为向量空间中的向量计算，以空间上的相似度来直观表达语义上的相似度。目录 基于文本向量空间模型的文本聚类算法文本聚类向量空间模型vsm文本预处理获取每篇文档词频获得相同长度的向量归一化idf频率加权tf-
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2023-08-23 20:55:08
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有监督的分类算法的评价指标通常是accuracy, precision, recall, etc；由于聚类算法是无监督的学习算法，评价指标则没有那么简单了。因为聚类算法得到的类别实际上不能说明任何问题，除非这些类别的分布和样本的真实类别分布相似，或者聚类的结果满足某种假设，即同一类别中样本间的相似性高于不同类别间样本的相似性。聚类模型的评价指标如下：1. Adjusted Rand Index(兰
k-means是针对聚类所得簇划分的最小化平方误差采用的是贪心的策略(最小化式不容易解决,属于NP难问题),主要分三步进行1.初始化,随机分配簇的中心2.反复迭代计算簇中心3.等到为簇中心分配的数据点保持不变之后,得到簇中心以下通过一个简单的算法实例来进行说明(原本例子来源于中国大学MOOC-北京理工大学-Python机器学习应用,其中样本集由本人经百度文库下载得到,对于MOOC中的代码也有略微改
0. 文章说明首先需要指出的是，代码是从李宏毅老师的课程中下载的，并不是我自己码的。这篇文章主要是进行了部分算法的原理说明，并在原代码中加了一些讲解和注释。1. 任务简介本次 Pytorch 实战的目标是做图像的降维及聚类。所谓降维，就是将图像向一个低维空间去投影，比如将一个 大小的图像投影到一个 2. 方法简介接下来我们简单介绍一下本次实战需要用到的方法：T-SNEKernel-PCAMini
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2023-10-17 20:41:51
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原创
2023-03-07 09:39:16
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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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文章目录机器学习—python 实现网格聚类算法，子空间聚类 CLIQUE算法（pyclustering）一、基于网格聚类原理二、算法实现(一) CLIQUE 算法1. 前言2. 算法过程3. 示例代码参考资料 机器学习—python 实现网格聚类算法，子空间聚类 CLIQUE算法（pyclustering）聚类算法很多，包括基于划分的聚类算法（如：kmeans），基于层次的聚类算法（如：BIR
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2024-05-11 14:38:52
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聚类
聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。
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。
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2024-04-06 08:20:29
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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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第一部分：学习Mahout必须要知道的资料查找技能：学会查官方帮助文档： 解压用于安装文件（mahout-distribution-0.6.tar.gz），找到如下位置，我将该文件解压到win7的G盘mahout文件夹下，路径如下所示：G:\mahout\mahout-distribution-0.6\docs学会查源代码的注
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2024-08-09 17:38:36
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簇识别给出聚类结果的含义。假定有一些数据，现在将相似数据归到一起，簇识别会告诉我们这些簇到底都是什么。聚类有时也被称作无监督分类。1、K-均值聚类算法它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。优点：容易实现缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢适用数据：数值型工作流程：首先，随机确定k个初始点作为质心；然后将数据集中的每个点分配到一个簇中，具体来讲，为每个
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2024-08-14 12:16:34
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一、基本理解 一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。在聚类算法中根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中，对于不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用的相似度计算方法有欧式距离法。二、APIklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8)参数:n_clusters:开始的聚类中心数
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2024-03-20 16:40:04
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聚类方法归类：划分法、基于模型、基于密度、层次法、基于网格模型参数：需要求出来的目标隐含参数：不需要求，但如果知道会有利于求出目标基于分割的聚类一、K-Means算法步骤1.随机初始化几个点(可随意设置)2.将其余各点根据到初始点的距离，分配到这些点上，形成初始分类3.找到每个类的中心点(到类内其它点距离均值最小的点)，作为新的初始点4.重复2、3步，直到中心点不再变化(或变化很小)算法复杂度：O
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2024-04-22 11:22:20
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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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文章目录1.引言2.`K-means`算法原理3.`K-means`算法实现3.1 `numpy`实现`K-means`算法3.2 使用`scikit-learn`实现`K-means`算法4 .`K-means`优缺点 1.引言 K-means算法是一种聚类算法，所谓聚类，即根据相似性原则，将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇，将具有较
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2024-05-29 00:05:19
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