K-Means和Fuzzy C-Means聚类算法原理以及python代码实现1.K-Means聚类1、原理2、python实现2.Fuzzy C-Means聚类1、原理2、python实现 1.K-Means聚类1、原理K-Means算法原理 网上有很多关于K-Means算法的原理，当然通过阅读《统计学习方法》也可以知道K-Means聚类的原
转载
2024-09-29 14:32:42
30阅读
本文将盘点六个经典的聚类算法，以便于后续研究。经典的聚类算法主要包括以下六种：Means-shift聚类k-means聚类Fuzzy C means聚类Medoid shift算法Turbopixel算法SLIC算法Means-shift聚类（均值漂移）核心思想均值漂移聚类是基于滑动窗口的算法，用来寻找到数据最密集的区域。这是一个基于质心的算法，通过将中心点的候选点更新为滑动窗口内点的均值来完成，
转载
2023-08-08 13:51:35
89阅读
在数据挖掘中，聚类是一个很重要的概念。传统的聚类分析计算方法主要有如下几种：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法等。其中K-Means算法是划分方法中的一个经典的算法。 在数据挖掘中，聚类是一个很重要的概念。传统的聚类分析计算方法主要有如下几种：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法等。其中K-Mea
转载
2023-10-10 10:04:11
53阅读
聚类算法： 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。 聚类算法与分类算法最大的区别： 聚类算法是无监督的学习算法，而分类算法属于监督的学习算法。KMeans简述： K-means算法，也称为K-平均或者K-均值，一般作为掌握聚类算法的第一个算法。 这里的K为常数
转载
2023-12-24 07:55:41
76阅读
1.KMeans文本聚类算法1.1 文本聚类概述在NLP领域，一个很重要的应用方向是文本聚类，文本聚类有很多种算法，例如KMeans、DBScan、BIRCH、CURE等。这里我们着重介绍最经典的KMeans算法。KMeans算法是一种无监督学习的算法，它解决的是聚类问题。将一些数据通过无监督的方式，自动化聚集出一些簇。文本聚类存在大量的使用场景，比如数据挖掘、信息检索、主题检测、文本概况等。文本
转载
2024-05-29 09:50:20
542阅读
何为聚类简单理解，如果一个数据集合包含N个实例，根据某种准则可以将这N个实例划分为m个类别，每个类别中的实例都是相关的，而不同类别之间是区别的也就是不相关的，这个过程就叫聚类了。聚类过程1）特征选择(feature selection)：就像其他分类任务一样，特征往往是一切活动的基础，如何选取特征来尽可能的表达需要分类的信息是一个重要问题。表达性强的特征将很影响聚类效果。这点在以后的实验中我会展示
转载
2023-09-16 11:20:44
147阅读
12.43 分类型数据聚类算法研究进展在大数据环境下，许多数据是缺乏先验信息的，对数据标注的成本也越来越高，一个最自然的方法是对数据进行适当划分之后再进行相关的数据处理，而聚类分析是数据划分的一种重要技术手段[1] 。在许多实际应用中，分类型变量是一种非常重要的数据表现形式[2] 。比如，在问卷调查中，客户的兴趣爱好、家庭住址、教育情况都是分类型变量；在电子邮件过滤中，将邮件分为垃圾邮件和合法邮件
随着互联网的迅猛发展，信息的爆炸式增加，信息超载问题变的越来越严重，信息的更新率也越来越高，用户在信息海洋里查找信息就像大海捞针一样。搜索引擎服务应运而生，在一定程度上满足了用户查找信息的需要。然而互联网的深入发展和搜索引擎日趋庞大，进一步凸现出海量信息和人们获取所需信息能力的矛盾。那么，如何从中获取特定内容的信息和知识成为摆在人们面前的一道难题。面对互联网时代庞杂无序的海量信息，智能高效地处
转载
2023-11-24 16:13:34
78阅读
由于工作原因，无监督的将相似句聚类，所以需要对聚类算法有比较深入的研究，单纯的调用sklearn无法满足工作需求，故对其进行深入研究及工程实现。NLP短文本聚类算法(一：引言及数据)引言聚类算法对于NLP处理各个方向都有着非常重要的地位。 既能作为一个单独过程，用于找寻数据内在的分布结构，也可作为分类等其他学习任务的前驱过程.比如智能客服中就需要对大量的用户未知问题进行聚类，减少FAQ知识库构建的
转载
2023-05-24 14:35:47
115阅读
常规聚类聚类分析是解决数据全方位自动分组的有效方式。若将数据全体视为一个大类，这个大类很可能是由若干个包含了一定数量观测的自然小类”组成的。聚类分析的目的就是找到这些隐藏于数据中的客观存在的“自然小类”，并通过刻画“自然小类”体现数据的内在结构。1 聚类分析概述类是一组数据对象（或称观测）的集合，主要有以下几种：空间中距离较近的各观测点，可形成一个类。空间中观测点分布较为密集的区域，可视为一个类。
转载
2024-07-19 08:36:05
55阅读
首先我们要解决几个问题聚类算法主要包括哪些算法？主要包括：K-means、DBSCAN、Density Peaks聚类（局部密度聚类）、层次聚类、谱聚类。什么是无监督学习？• 无监督学习也是相对于有监督学习来说的，因为现实中遇到的大部分数据都是未标记的样本，要想通过有监督的学习就需要事先人为标注好样本标签，这个成本消耗、过程用时都很巨大，所以无监督学习就是使用无标签的样本找寻数据规律的一种方法•
转载
2024-05-30 13:32:49
47阅读
Clustering.jl 是Julia中一个很基础的 用于聚类数据分析的代码库，文档里缺少一些代码示例，这里简单整理了一下。 K-meansK-均值是一种经典的聚类或矢量量化方法。它产生固定数量的簇，每个簇都与一个中心（也称为原型）关联，并且每个数据点都被分配给具有最近中心的簇。从数学角度来看，K-means是一种坐标下降算法，它解决了以下优化问题：这里，μk是
转载
2023-06-21 22:21:25
147阅读
# NLP文本聚类入门指南
在数据科学的领域，文本聚类是一个十分重要的任务，它可以帮助我们对大量文本进行归类，从而更好地理解和分析数据。在这篇文章中，我们将一步步走过实现NLP文本聚类的过程，内容包括流程概述、每一步的代码实现以及相关注释。
## 流程概述
下面是实现NLP文本聚类的基本步骤概述：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-23 06:14:27
17阅读
# 自然语言处理在聚类中的应用
自然语言处理（NLP）是人工智能的重要分支，涉及到计算机如何理解和生成自然语言。而在NLP领域，聚类是一个重要的任务，其目的是将相似的文本或文档分到同一组，以便于分析和处理。本文将探讨如何使用NLP技术进行文本聚类，并通过代码示例来进一步说明。
## 聚类的基本概念
聚类是一种无监督学习方法，目的是将数据划分为不同的组别，使得同一组内的对象相似度高，而组间的相
# NLP词语聚类
自然语言处理（NLP）是计算机科学与语言学的交叉学科，研究计算机与人类语言之间的互动。在NLP中，词语聚类是将相似意义的词组合在一起的一种技术，广泛应用于信息检索、语义分析等领域。本文将探讨词语聚类的基本概念，并提供Python代码示例。
## 词语聚类的基本概念
词语聚类是将具有相似特征的单词或短语分到同一个集合（或簇）中的过程。其核心目标是识别不同词语之间的相似性，以
目录Kmeans DBSCAN-基于密度的空间聚类算法谱聚类ＧＭＭ-高斯混合模型 MeanShift-均值迁移层次聚类 代码Kmeans聚类原则：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。逐次计算各簇中心的值为新的中心值，迭代更新，直至簇中心位置不再改变或者达到最大迭代次数。 Kmeans的目标函数 定义为：各簇成员到其簇首
转载
2023-12-28 14:20:08
291阅读
一、聚类学习简介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。聚类算法是典型的无监督算法，主要用于将相似样本分
转载
2024-03-16 01:44:58
306阅读
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，
转载
2023-12-21 12:52:17
337阅读
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
转载
2024-05-29 00:05:19
96阅读
聚类是机器学习中一种重要的 无监督算法，它可以将数据点归结为一系列特定的组合。理论上归为一类的数据点具有相同的特性，而不同类别的数据点则具有各不相同的属性。在数据科学中聚类会从数据中发掘出很多分析和理解的视角，让我们更深入的把握数据资源的价值、并据此指导生产生活。基于不同的学习策略，聚类算法可分为多种类型：K均值算法(K-means)k-means算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为相似性
转载
2023-08-25 16:31:47
151阅读
