Python-深度学习-学习笔记（18）：Kmeans聚类算法与elbow method一、Kmeans聚类算法对于"监督学习"(supervised learning)，其训练样本是带有标记信息的，并且监督学习的目的是：对带有标记的数据集进行模型学习，从而便于对新的样本进行分类。而在“无监督学习”(unsupervised learning)中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练
# Python聚类案例：揭开数据背后的秘密
在数据分析和机器学习领域，聚类是一种重要的无监督学习技术。聚类的目标是将数据集分成几个组别，使得同一组内的数据相似度最大，而不同组之间的数据相似度最小。本文将通过一个简单的Python聚类案例来介绍聚类的基本概念、实现方法以及应用场景。
## 一、聚类的基本概念
聚类算法通常用于探索数据的结构，其常见用途包括：
- **图像分割**：将图像分成不
原创
2024-08-06 08:55:30
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机器学习方法已经广泛的应用于生物学领域，在最近大热的单细胞测序分析领域也不外如是。当单细胞聚类这一问题遇到深度学习方法之后应该会产生不一样的结果。今天要介绍的文章是发表在nature machine intelligence上的《Clustering single-cell RNA-seq data with a model-based deep learning approach》
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2023-08-21 11:47:30
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文章目录基本原理sklearn中的实现 基本原理AffinityPropagation按照字面意思就是亲和力传播，可见这个算法的关键就是亲和力与传播。说到传播，无外乎两件事，第一件事，传的是什么，暂且先不用管，因为名字里已经说了，传的是亲和度；第二件事，怎么传，为了解决这个问题，就必须造一条传递亲和力的通道。最直接的想法就是连接样本中所有的点，这样点与点之间就有了关联。 从而得到一个图。下面新建
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2023-12-21 02:33:08
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from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.externals import joblib
import numpy
import time
import matplotlib.pyplot as plt
if __name__ == '__main__':
## step 1: 加载数据
print("step 1: load
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2023-05-29 15:52:45
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1、问题导入假如有这样一种情况，在一天你想去某个城市旅游，这个城市里你想去的有70个地方，现在你只有每一个地方的地址，这个地址列表很长，有70个位置。事先肯定要做好攻略，你要把一些比较接近的地方放在一起组成一组，这样就可以安排交通工具抵达这些组的“某个地址”，然后步行到每个组内的地址。那么，如何确定这些组，如何确定这些组的“某个地址”？答案就是聚类。而本文所提供的k-means聚类分析方法就可以用
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2023-07-06 14:19:42
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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
01.根据数据集testSet2.txt,利用sklearn里的Kmeans算法完成聚类分类，并画出图形。import numpy as npfrom sklearn.cluster import KMeansimport matplotlib.pyplot as plt#载入数据
原创
2022-05-09 21:56:39
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## K-means多分类算法简介
在机器学习和数据挖掘领域中，K-means算法是一种常见的聚类算法，用于将一组数据分成K个不同的类别或簇。它被广泛应用于数据分析、图像分割、文本挖掘等领域，其原理简单且易于实现。
本文将介绍K-means算法的基本原理和Python实现，并通过实例演示如何使用K-means算法进行多分类。
### K-means算法原理
K-means算法的核心思想是将
原创
2023-12-02 06:08:01
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0 前言K-Means是聚类算法的一种，通过距离来判断数据点间的相似度并据此对数据进行聚类。1 聚类算法 科学计算中的聚类方法
方法名称参数可伸缩性用例几何形状（使用的指标）K-Meansnumber of clustersVery large , medium with MiniBatch coden_samplesn_clustersGeneral-purpose, even clus
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2023-08-10 22:15:35
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全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏） python数据挖掘系列教程本文使用层次聚类为文档进行分组，层次聚类为不给定聚类数目的情况下对数据对象进行聚类。形成一个对聚类二叉树。每个树节点的左右子树都具有最佳相似性。层次聚类算法层次聚类(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
原创
2022-03-27 16:50:59
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有用的 Python 单行代码片段，只需一行代码即可解决特定编码问题！在本文中，今天将分享20 个 Python 一行代码，你可以在 30 秒或更短的时间内轻松学习它们。这种单行代码将节省你的时间，并使你的代码看起来更干净且易于阅读。1 一行 For 循环for 循环是一个多行语句，但是在 Python 中，我们可以使用列表推导式方法在一行中编写 for 循环。以过滤小于250的值为例，查看下面的
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2023-05-29 22:36:18
104阅读
Intro Meanshift的使用案例~数据引入from sklearn.cluster import MeanShift, estimate_bandwidthim
原创
2022-08-04 18:05:04
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# Python聚类算法代码及案例
## 目录
1. 简介
2. 聚类算法流程
3. 代码实现
4. 案例分析
5. 总结
## 1. 简介
聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分为不同的组，每个组内的样本具有相似的特征。Python提供了许多用于聚类的库和算法，如scikit-learn、K-means和DBSCAN等。
本文将教你如何使用Python实现聚类算法，并通过一个
原创
2023-08-01 12:37:08
672阅读
相关性分析先对其中一支股票进行相关性分析，获取比较具有代表性的属性 不是非要进行，也是可以对所有属性进行聚类# 3、相关性分析、聚类
path = r"G:\桌面\置顶\学习\课程实践3/"
df=pd.read_csv(path + "000513_main_report.csv",header = 1,encoding="utf-8")
# 转置
df1 = pd.DataFrame(df.v
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2023-06-16 19:45:58
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划分聚类Kmeans原理(1)任意选择k个对象作为初始的簇中心；(2)根据距离（欧式距离）中心最近原则，将其他对象分配到相应类中；(3) 更新簇的质心，即重新计算每个簇中对象的平均值；(4) 重新分配所有对象，直到质心不再发生变化 调包实现import time
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
da
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2023-07-28 13:11:42
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层次聚类算法实际上分为两类：自上而下或自下而上。自下而上的算法在一开始就将每个数据点视为一个单一的聚类，然后依次合并（或聚集）类、直到所有类合并成一个包含所有数据点的单一聚类。因此，自下而上的层次聚类称为合成HAC。聚类的层次结构用一颗树（或树状图）表示。树的根是收集所有样本的唯一聚类，而叶子是只有一个样本的聚类。 1.首先将每个数据点作为一个单独的聚类进行处理。如果我们的数据集有X个数据点，那么
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2023-12-22 14:54:52
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层次聚类算法实际上分为两类：自上而下或自下而上。自下而上的算法在一开始就将每个数据点视为一个单一的聚类，然后依次合并（或聚集）类、直到所有类合并成一个包含所有数据点的单一聚类。因此，自下而上的层次聚类称为合成HAC。聚类的层次结构用一颗树（或树状图）表示。树的根是收集所有样本的唯一聚类，而叶子是只有一个样本的聚类。 1.首先将每个数据点作为一个单独的聚类进行处理。如果我们的数据集有X个数据点，那么
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2023-12-14 12:05:26
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菜鸟一枚，编程初学者，最近想使用Python3实现几个简单的机器学习分析方法，记录一下自己的学习过程。关于KMeans算法本身就不做介绍了，下面记录一下自己遇到的问题。一 、关于初始聚类中心的选取 初始聚类中心的选择一般有：（1）随机选取（2）随机选取样本中一个点作为中心点，在通过这个点选取距离其较大的点作为第二个中心点，以此类推。（3）使用层次聚类等算法更新出初
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2023-07-20 14:40:48
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尽管基于划分的聚类算法能够实现把数据集划分成指定数量的簇，但是在某些情况下，需要把数据集划分成不同层上的簇：比如，作为一家公司的人力资源部经理，你可以把所有的雇员组织成较大的簇，如主管、经理和职员；然后你可以进一步划分为较小的簇，例如，职员簇可以进一步划分为子簇：高级职员，一般职员和实习人员。所有的这些簇形成了层次结构，可以很容易地对各层次上的数据进行汇总或者特征化。另外，使用基于划分的聚类算法(
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2024-06-28 07:38:10
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