文章目录1.聚类分析1.1概念1.2 K 均值和层次聚类2. 聚类分析的度量2.1 外部指标2.2 内部度量3.K-means概念4.K-means算法步骤5.K-means案例1(python代码) 1.聚类分析1.1概念聚类分析，也称为分割分析或分类分析，可将样本数据分成一个个组（即簇）。同一簇中的对象是相似的，不同簇中的对象则明显不同。Statistics and Machine Lear
前面的7次笔记介绍的都是分类问题，本次开始介绍聚类问题。分类和聚类的区别在于前者属于监督学习算法，已知样本的标签；后者属于无监督的学习，不知道样本的标签。下面我们来讲解最常用的kmeans算法。1：kmeans算法 算法过程：Kmeans中文称为k-均值，步骤为：(1)它事
# Python聚类谱系图的解读及应用方案
聚类分析是一种通用且强大的数据分析方法。通过将对象分为多个类别，帮助我们发现数据中的潜在结构和模式。在实际应用中，聚类谱系图因其直观性而广受关注。在本文中，我们将通过一个实际示例来学习如何使用Python生成和解读聚类谱系图。
## 问题背景
假设我们有一组关于不同生物种类的特征数据，包括体重、身高和寿命等。我们希望通过聚类分析来识别出这些种类之间
层次聚类分析作者：小明
本文主要针对层次聚类算法做一个详解，并使用代码进行复述，可供大家理解一下什么是层次聚类分析算法哈！算法定义：层次聚类算法的定义为：通过某种可计算方法的相似度测度计算节点（分析对象）之间的相似性，并按相似度由高到低排序，逐步重新连接个节点，得到一个单聚类结果。简单描述就相当于：三角形的重点、中点、及内心这种点也属于不断地聚类结果。思考：当一个无限大的多散点聚类之后，结果是什么
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2024-03-29 10:33:19
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在无监督学习中，训练样本的标记信息是未知的，网络是通过对无标记样本的学习来揭示数据的内在性质和规律。在无监督学习中，应用最多的就是聚类。 简单的理解聚类：聚类就是把数据划分为不同的组，组内的数据具有相似的属性和特征，组间的数据具有高度不相关的属性和特征。即把相似的东西分为一组。 那么，组内相似越大，组间差别越大，那么聚类的效果就会很好。难点：如何评估（不知到分类结果到底怎么样），如何调参（
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2024-08-12 14:02:16
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聚类树图是层次聚类的图形表示方法，可以直观地体现各组数据或变量之间的关系聚类图在诸多领域具有广泛应用。聚类树图也称为聚类树状图、聚类图、聚类树。在生物学中称其为系统树图。一：基本原理层次聚类法是多元统计中聚类分析的重要方法之一。过程为：每次计算各样本之间距离（距离度量方法详见兔兔的《相似性度量(距离度量)方法》系列文章），将距离近的样本合并为一个新的样本(计算合并的新样本的数值有不同的方法)。之后
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2023-08-21 11:17:23
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谱聚类(SpectalClustering)算法是聚类算法的一种，比起传统的K-Means聚类算法，谱聚类算法的效果更优秀，其计算量也小很多，除了谱聚类和K-Means聚类算法，另外还有密度聚类和层次聚类算法，本节主要讨论谱聚类算法，预备知识：最好有K-Means聚类算法的基础。谱聚类是一种不断发展的聚类算法，在很多情况下都优于传统的聚类算法，它将每个数据点视为一个图节点，从而将聚类问题转化为图分
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2024-02-05 12:08:04
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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。（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）
1.K均值算法：
第一步：随机选择k个样
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2023-12-18 16:28:56
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聚类讲到此，也是我聚类系列的最后一篇博客了，最后一篇的话我们就来讲一下谱聚类。 谱聚类（spectral clustering）是一种基于图论的聚类方法，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（或者相似度较低）的两个点之间的边权重值较低，而距离较近（或者相似度较高）的两个点之间的边权重值较高，通过对所有数据点组
有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。相反，最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置。在本教程中，你将发现如何在 Python 中安装和使用顶级聚类算法。完成本教程后，你将知道：聚类是在输入数据的特征空间中查找自然组的无监督问题，对于所有数据集，有许多不同的聚类算法和单一的最佳方法，在 scikit-learn 机器学习库的 Python 中如何实现、适配和使用顶级聚类
聚类分析的评价指标也称为：性能度量指标聚类算法聚类后，如何评价聚类结果，如何确定各聚类算法结果的优劣，如何确定聚类算法的参数值，可以通过聚类性能度量指标从一个侧面说明聚类算法和算法参数的选择。、聚类性能度量指标分为外部指标和内部指标。外部指标，也就是有参考标准的指标，通常也可以称为有监督情况下的一种度量聚类算法和各参数的指标。具体就是聚类算法的聚类结果和已知的（有标签的、人工标准或基于
一、k-means聚类算法k-means聚类属于比较基础的聚类算法，它的算法步骤如下算法步骤： (1) 首先我们选择一些类/组等数据，首先确定需要分组的数量k，并随机初始化数据中的K个中心点（中心点表示每种类别的中心，质心）。 (2) 对于数据集中的每个数据点计算这个数据点到中心点的距离，数据点距离哪个中心点最近就划分到哪一类中。 (3)得到分好的数据后，重新 计算每一类中
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2023-10-16 15:34:12
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## java类图怎么看
Java类图是一种用于描述Java程序中类之间关系的图形化表示方法。它可以帮助开发人员更好地理解和分析程序的结构和设计。
### 类图的组成部分
Java类图由以下几个主要的组成部分构成：
1. 类或接口：表示程序中的类或接口，用矩形框表示。类名或接口名在框内，类名在最上方，接口名在最下方。
```java
public class MyClass {
原创
2023-10-28 10:20:57
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生态系统服务是人类从自然界中获得的直接或间接惠益，可分为供给服务、文化服务、调节服务和支持服务4类，对提升人类福祉具有重大意义，且被视为连接社会与生态系统的桥梁。自从启动千年生态系统评估项目（Millennium Ecosystem Assessment，MA）以来，生态系统服务成为学术界的研究热点，其中在生态系统服务功能如何转化为经济价值方面取得了巨大进展。然而，在全球气候变暖及土地
一，介绍 K-Means是一种经典的无监督的聚类算法。它比较简单，易于实现并且应用很广泛。二，原理 K-Means算法的思想很简单，对于给定的数据集： 1)将各个聚类内的所有样本的均值作为该聚类的代表点， 2)计算每个样本到各个均值的距离， 3)取最小距离的均值所在类别作为样本类别，从而数据集划分为K个类， 4)再重新计算每个聚类的均值，继续2）3），依次迭代，直到均值不再
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2023-08-14 14:33:59
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一、基础知识一句话概括，K-means方法是一种非监督学习的算法，它解决的是聚类问题；其划分方法的基本思想是：给定一个有N个元组或者记录的数据集，将数据集依据样本之间的距离进行迭代分裂，划分为K个簇，其中每个簇至少包含一条实验数据。二、作业练习使用protein.txt文件内数据做k-means聚类的过程验证练习，要求：1. 在答题区提交程序脚本，并将聚类结果储存在向量（kmeans.result
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2023-09-27 09:11:11
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大家好，聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。相反，最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置。在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。看完本文后，你将知道：聚类是在输入数据的特征空间中查找自然组的无监督问题。对于所有数据集，有许多不同的
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2023-06-21 21:54:41
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使用Celery初级教程踩坑版前言一、Redis安装二、Redis基本语法三、Celery安装四、Celery启动五、启动任务六、检查任务结果借鉴 前言最近看到不少公司都在招聘某岗位上要求会分布式技能，那么就不得不提一嘴Celery任务队列了。具体的概念这里不过多赘述。这篇文章有较为详细的解释【Python】Celery基本使用一、Redis安装下载地址：https://github.com/t
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2024-06-14 14:39:00
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# Python如何查看运行结果
当我们使用Python编写代码时，我们通常会希望能够查看代码的运行结果，以便验证程序的正确性并调试代码。在Python中，我们有多种方法来查看运行结果，包括使用print语句、调试器、日志和可视化工具等。
下面将介绍各种方法，并提供相应的代码示例，以帮助您更好地理解如何查看Python代码的运行结果。
## 1. 使用print语句
print语句是最简单
原创
2023-09-18 10:51:39
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# 如何理解Python ARIMA模型的结果：一个实际案例分析
在时间序列分析中，ARIMA（自回归积分滑动平均）模型是非常常见的统计模型之一。它广泛用于时间序列预测，尤其是在经济、气候以及其他需要预测未来趋势的领域。在本文中，我们将通过一个实际问题的例子，深入分析如何使用Python实现ARIMA模型，并且如何解读结果。
## 1. 实际问题背景
假设我们是一家旅游公司的数据分析师，我们
原创
2024-09-16 06:35:42
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