在本篇博文中，主要学习一下STING聚类算法。 （1） STING：统计信息网格 STING是一种基于网格的多分辨率的聚类技术，它将输入对象的空间区域划分成矩形单元，空间可以用分层和递归方法进行划分。这种多层矩形单元对应不同的分辨率，并且形成了一个层次结构：每个高层单元被划分成低一层的单元。关于每个网格单
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2023-09-28 01:15:20
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# 使用Python进行字符串聚类的指南
字符串聚类是数据分析和自然语言处理领域的一项重要任务。它可以帮助我们理解数据中隐藏的模式和结构。在这篇文章中，我将引导你通过一个完整的流程来实现字符串聚类。在开始之前，我们首先列出实现的步骤。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
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一、算法简介Affinity Propagation聚类算法简称AP，是一个在07年发表在Science上的聚类算法。它实际属于message-passing algorithms的一种。算法的基本思想将数据看成网络中的节点，通过在数据点之间传递消息，分别是吸引度(responsibility)和归属度(availability)，不断修改聚类中心的数量与位置，直到整个数据集相
应用场景聚类系数在学术上的应用定义可以参考 Wiki 的 Small-World-Network, 基于经典的社交 6度分隔网络为起点, 延伸来做复杂分析, 引入了过多其他的图论概念, 这里不详细描述, 感兴趣可自行了解.聚类系数在实际生产环境应用和三角计数比较相似(通常是结合选一个), 全图聚类系数可以用于判断图的稀疏, 稠密, 用得不多, 更多的是用于局部范围来分析某个点/子图的紧密
一、模型聚类将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其它簇中的对象相异，数学描述如下：给定一个数据样本集合X={X1，X2，，，，Xn},可以根据数据样本点之间的相似程度将它们划分成K个簇：C={C1，C2，，，，Cn},其中Xi={Xi1,Xi2,Xi3,,,,Xim}和Xj={Xj1,Xj2
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2024-01-20 00:02:22
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集群计算实际上不能真正地被看作是一种分布式计算解决方案。不过对于理解网格计算与集群计算之间的关系是很有用的。通常，人们都会混淆网格计算与基于集群的计算这两个概念，但实际上这两个概念之间有一些重要的区别。 网格是由异构资源组成的。集群计算 主要关注的是计算资源;网格计算 则对存储、网络和计算资源进行了集成。集群通常包含同种处理器和操作系统;网格则可以包含不同供应商提供的运行不同操作系统的机器。(I
聚类是一种涉及数据点分组的机器学习技术。给定一个数据点集，则可利用聚类算法将每个数据点分类到一个特定的组中。理论上，同一组数据点具有相似的性质或（和）特征，不同组数据点具有高度不同的性质或（和）特征。聚类属于无监督学习，也是在很多领域中使用的统计数据分析的一种常用技术。本文将介绍常见的5大聚类算法。K-Means算法K-Means算法可能是最知名的聚类算法，该算法在代码中很容易理解和实现。K-Me
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2024-05-11 17:34:52
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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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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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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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本例中，使用用户注册时间（注册天数reg_length）、活跃（最近活跃间隔天数rec_act_length、近7日活跃天数act_days）和变现（近7日日均广告点击量ad_pd、近7日日均阅读量read_pd）三个维度进行聚类。库导入在这里用到了os用来处理路径，numpy、pandas都是数据分析处理的常用库，matplotlib作简单的图形看指标分布，重头戏就是sklearn啦，用来完成我
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2024-03-04 01:25:34
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下面是几个城市的GDP等信息，根据这些信息，写一个SOM网络，使之对下面城市进行聚类。并且，将结果画在一个二维平面上。 //表1中，X。为人均GDP(元)；X2为工业总产值(亿元)；X。为社会消费品零售总额(亿元)；x。为批发零售贸易总额(亿元)；x。为地区货运总量(万吨)，表1中数据来自2002年城市统计年鉴。//城市 X1 X2 X3 Xa X5 北京 27527 2738.30 1
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2023-06-20 14:47:21
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一、python代码'''
Author: Vici__
date: 2020/5/14
'''
import math
'''
Point类，记录坐标x，y和点的名字id
'''
class Point:
'''
初始化函数
'''
def __init__(self, x, y, name):
self.x = x # 横坐标
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2023-08-20 10:00:57
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准备说明：Python代码运行，需要有数据集，文章最后有csv格式的数据集，请自行下载。理论知识讲解：模糊理论模糊控制是自动化控制领域的一项经典方法。其原理则是模糊数学、模糊逻辑。1965，L. A. Zadeh发表模糊集合“Fuzzy Sets”的论文， 首次引入隶属度函数的概念，打破了经典数学“非0即 1”的局限性，用[0,1]之间的实数来描述中间状态。很多经典的集合（即：论域U内的某个元素是
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2024-08-13 17:42:44
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文章目录前言Scipy库简单入门1.cluster模块2. constants模块3. fftpack模块4. integrate 模块5. interpolate 模块6. linalg模块7. ndimage模块8. optimize模块9. stats模块10. ord模块总结 前言scipy是一个python开源的数学计算库，可以应用于数学、科学以及工程领域，它是基于numpy的科学计算
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2023-10-24 10:18:33
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python实现层次聚类
层次聚类(Hierarchical Clustering)一.概念 层次聚类不需要指定聚类的数目，首先它是将数据中的每个实例看作一个类，然后将最相似的两个类合并，该过程迭代计算只到剩下一个类为止，类由两个子类构成，每个子类又由更小的两个子类构成。如下图所示：二.合并方法在聚类中每次迭代都将两个最近的类进行合并，这个类间的距离计
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2023-06-19 14:40:48
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阅读前提：了解K-means算法了解Python基本语句知道什么是txt文件code需要当前目录下添加一个city.txt文件。#coding=utf-8
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
#从磁盘读取城市经纬度数据
X = []
f = open('cit
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2023-08-30 15:09:29
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1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 """
3 Created on Wed Jan 10 19:18:56 2018
4
5 @author: markli
6 """
7 import numpy as np;
8 '''
9 kmeans 算法实现
10 算法原理
11 1、随机选择k个点作为聚类中心点，进行聚类
12 2、求出聚类后的各类的 中心点
1
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2023-06-21 21:57:49
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层次聚类(Hierarchical Clustering)一.概念 层次聚类不需要指定聚类的数目，首先它是将数据中的每个实例看作一个类，然后将最相似的两个类合并，该过程迭代计算只到剩下一个类为止，类由两个子类构成，每个子类又由更小的两个子类构成。如下图所示：二.合并方法在聚类中每次迭代都将两个最近的类进行合并，这个类间的距离计算方法常用的有三种：1.单连接聚类(Single-linkage cl
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2023-08-18 22:27:43
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目录一、聚类分析1、聚类2、Scipy中的聚类算法（K-Means）3、聚类示例 完整代码：运行结果：函数使用：二、图像色彩聚类操作步骤：完整代码：运行结果：三、合并至Flask软件部分代码：运行结果：一、聚类分析1、聚类聚类是把相似数据并成一组（group）的方法。不需要类别标注，直接从数据中学习模式。2、Scipy中的聚类算法（K-Means） 随机选取K个数据点作为“种
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2023-08-09 07:28:55
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