# 用 Python 实现多特征聚类
聚类是一种无监督学习方法，旨在将相似的数据点聚集在一起。在数据分析和机器学习中，聚类技术被广泛应用于数据挖掘、图像处理、市场细分等领域。本文将指导你如何使用 Python 实现多特征聚类，包括使用库、数据预处理、聚类算法及可视化。
## 整个流程
下面是实现多特征聚类的步骤概述，详细过程和代码示例将在随后的部分中进行介绍。
| 步骤
# Python 多特征聚类实现指南
在数据科学领域，多特征聚类是一种常用的分析方法，它可以帮助我们将数据划分成不同的类别。本文将带您逐步了解如何在Python中实现多特征聚类。以下是整个流程的概述。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --------------------- |
| 1 | 数据准备
原创
2024-08-26 07:18:04
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上一讲说到，各个特征（各个分量）对分类来说，其重要性当然是不同的。舍去不重要的分量，这就是降维。 聚类变换认为：重要的分量就是能让变换后类内距离小的分量。类内距离小，意味着抱团抱得紧。 但是，抱团抱得紧，真的就一定容易分类么？如图1所示，根据聚类变换的原则，我们要留下方差小的分量，把方差大（波动大）的分量丢掉，所以两个椭圆都要向y轴投影，这样悲剧了，两个重叠在一起，根本分不开了
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2024-05-25 08:29:57
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文章目录前言ResNet创新点介绍BasicBlock结构Bottleneck结构Batch Normalization介绍BN计算过程BN作用ResNet介绍程序的介绍model.pytrain.pytrain_tool.py 前言 ResNet 网络是在 2015年 由微软实验室提出，斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。获得COCO数据集中目标检测第一名，图像分割第
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2024-01-01 22:25:36
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# Python 特征向量聚类入门指南
在数据科学和机器学习的世界中，聚类是一个重要的分析方法，尤其是在高维数据的情况下。聚类的目的是将数据分组，使得同一组的数据具有相似性，而不同组的数据尽可能地不同。在本教程中，我将带你了解如何在 Python 中执行特征向量聚类。
## 流程概述
我们将逐步完成以下步骤：
| 步骤编号 | 步骤 | 描述
原创
2024-08-16 07:44:17
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##聚簇的个数，即分类的个数
n_clusters_ = len(labels_unique)
print(“number of estimated clusters : %d” % n_clusters_)
##绘图
plt.figure(1)
plt.clf()
colors = cycle(‘bgrcmykbgrcmykbgrcmykbgrcmyk’)
for k, col in zip(r
算法基础SOM网络结构输入层：假设一个输入样本为X=[x1,x2,x3,…,xn]，是一个n维向量，则输入层神经元个数为n个。
输出层（竞争层）：通常输出层的神经元以矩阵方式排列在二维空间中，每个神经元都有一个权值向量。
假设输出层有m个神经元，则有m个权值向量，Wi = [wi1,wi2,....,win], 1<=i<=m。算法流程1. 初始化:权值使用较小的随机值进行初始化，并对
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2023-07-07 20:13:26
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使用scikit-learn进行KMeans文本聚类K-Means算法：中文名字叫做K-均值算法，算法的目的是将n个向量分别归属到K个中心点里面去。算法首先会随机选择K个中心向量，然后通过迭代计算以及重新选择K个中心向量，使得n个向量各自被分配到距离最近的K中心点，并且所有向量距离各自中心点的和最小。步骤一：在输入数据集里面随机选择k个向量作为初始中心点。 步骤二：将每个向量分配到离各自最近的中
以使用聚类算法将具有较大依赖关系（ 冗余度高） 的特征聚集到一起。 特征聚类 ，其基本思想是根据特征与特征之间相关性及特征与特征簇之间的相关性将特征集划分成多个簇群。
原创
2023-10-08 17:56:22
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背景：Graph的特征提取方法有很多种，有空域的方法vertex domain，谱方法spectral domain，最经典的就是图卷积GCN（Graph Convolutional Network）GCN (Graph Convolutional Network) 图卷积网络解析 。这里是另一种方法，谱聚类的方法( spectral clustering)。相关论文详解：GCN (Graph C
KPI指标（如网页访问量，交易量，失败量，响应时间等）与多维属性（如源系统、交易类型、交易渠道等），是金融、互联网等行业常见而重要的业务监测指标。当一个 KPI 的总体值发生异常时，想要解除异常，定位出其根因所在的位置是关键一步。然而，这一步常常是充满挑战的，尤其当根因是多个维度属性值的组合时。我们先举一个简单的例子说明业务指标多维分析的问题： 上表是某网站的PV来源明细（虚构）从整体来看，该网站
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2024-01-16 19:15:29
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关键技术上篇文章对图像聚类与检索的总体设计方案进行了描述，本篇将对基本的关键技术进行阐述。 1 直方图特征： 对颜色特征的表达方式有许多种，我们采用直方图进行特征描述。常见的直方图有两种：统计直方图，累积直方图。我们将分别实验两种直方图在图像聚类和检索中的性能。l &n
一、 什么是聚类聚类简单的说就是要把一个文档集合根据文档的相似性把文档分成若干类，但是究竟分成多少类，这个要取决于文档集合里文档自身的性质。下面这个图就是一个简单的例子，我们可以把不同的文档聚合为3类。另外聚类是典型的无指导学习，所谓无指导学习是指不需要有人干预，无须人为文档进行标注。二、聚类算法：from sklearn.cluster import KMeans de
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2023-08-14 14:39:04
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# 使用Python进行基于特征值的聚类
在数据科学领域，聚类是一种常见的无监督学习方法，主要用于将数据集分成多个组（称为簇），使得同一组内的数据点彼此相似，而不同组之间的数据点差异显著。本文旨在帮助刚入行的小白掌握如何使用Python进行聚类分析，特别是利用特征值进行聚类。
## 聚类流程概述
在进行聚类之前，我们需要明确整体流程。下面是实现聚类的一般步骤：
| 步骤 |
最近在学习OpenCV，一般看官方一边看书，发现自己原来用的很多接口早已被更新，分享一下学习心得体会，也希望大家可以不吝赐教！ 首先看到在Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects书中，特征点检测，特征点描述（特征提取），特征点匹配用了以下代码： 1. cv::Ptr
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2024-01-09 20:01:26
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基于相似性阈值和最小距离原则的简单聚类方法这种方法的中心一旦选定则不会变换。根据相似性阈值和最小距离原则的简单聚类方法显然，结果很大程度依赖于T的选取，和待分类特征矢量参与分类的次序的选取。条件与约定设待分类的模式的特征矢量为{},选定类内距离门限T。算法思想计算特征矢量到各聚类中心的距离，与T作比较，从而决定归为哪一类或作为新的一类的中心。算法步骤任意选取一个特征矢量作为第一个聚类中心，如。计算
1.原型聚类：典型的做法是K-means，首先设定k个类别，随机的在总体样本中选择k个样本作为聚类中心，然后遍历所有样本点，把所有样本点分类到k个类中（以最短距离为标准），然后更新k个样本的样本中心，再重新划分所有的样本点。停止条件可以设定为样本的变化幅度不大的情况，或者两次的损失函数变化不大的情况。优点：简单、时间复杂度、空间复杂度低缺点：随机初始化的中心点对结果影响很大；2.层次聚类：就是对所
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2024-11-01 13:27:24
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前言如今的世界中，想要研究人们的出行活动，可以利用智能手机或智能手环等个人设备生成的 GPS 数据进行研究。而在众多的研究方向中，出行的热点路线或者说经常出行的路线也比较受欢迎。采用热力图的方式对其进行研究具有许多优点。热力图给使用者的感觉就是特别直观，一眼便看出来哪些路径属于热迹（我们把热点路线，也就是重复度高的路线称为热迹）。如下图所示:（图片来自网上，侵删）从图中我们一眼便能够找出两条粗壮的
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2024-01-09 21:58:35
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### 使用Python对新闻进行聚类
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何使用Python对新闻进行聚类。在本文中，我将给出整个流程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
#### 流程图
首先，我们来看一下整个流程的图示：
```mermaid
flowchart TD
A[获取新闻数据] --> B[文本预处理]
B --> C[特征提取]
C --> D[
原创
2023-12-09 05:57:11
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# 一维数据聚类简介及Python实现
## 引言
聚类是数据挖掘和机器学习中常用的一种技术，它可以将数据集划分为多个簇（cluster），使得同一簇内的数据点彼此相似，而不同簇之间的数据点差异较大。聚类可以帮助我们发现数据集中的隐藏模式、分析数据集的结构、进行异常检测等。本文将介绍一维数据聚类的概念和常用方法，并使用Python实现一维数据聚类算法。
## 一维数据聚类概述
一维数据聚类是指
原创
2023-11-23 07:17:14
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