DBSCAN 聚类算法又称为密度聚类，是一种不断发张下线而不断扩张的算法，主要的参数是半径r和k值DBSCAN的几个概念：核心对象：某个点的密度达到算法设定的阈值则其为核心点，核心点的意思就是一个点在半径r的范围内，如果存在k个值，那么这个点就成为核心对象直接密度可达：若点p在q的邻域内，且q是核心，则p-q称为直接密度可达密度可达：若有q1, q2...qk,对任意qi与qi-1是直接密度可达，
文档：https://ww2.mathworks.cn/help/stats/examples/cluster-analysis.html 更多：https://ww2.mathworks.cn/discovery/cluster-analysis.html 代码：%此示例中使用的一些函数调用 MATLAB® 内置随机数生成函数。要得到与此示例完全相同的结果，请执行以下命令，将随机数生成器设置为已
文章目录主要内容算法功能与数据类型有序聚类步骤定义类的直径定义分类的损失函数最优解的求法例子： 本课程来自深度之眼，部分截图来自课程视频以及李航老师的《统计学习方法》第二版。 主要内容算法功能与数据类型：理解算法定义与适⽤样本数据类型 类的直径：每类直径D(i,j)的表达式与数学性质 分类的损失函数：分类损失函数L[b(n,k)]的定义与表达式 最优解的求法：最优分点的确定与迭代过程 损失函数
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2024-03-27 10:30:18
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# 有序样品聚类法（Sequential Sampling Clustering）在Python中的实现
在数据分析和机器学习领域，有序样品聚类法是一种常用的聚类算法。在这篇文章中，我将带你一步步实现这一方法。我们将通过图表和代码示例，深入了解该算法的实现流程。
## 实现流程
下面是有序样品聚类法的实现流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-24 04:14:32
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9.1 聚类任务在无监督学习中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律。为进一步的数据分析提供基础。此类学习任务中研究最多、应用最广的是“聚类”。 聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个簇。通过这样的划分，每个簇可能对应于一些潜在的概念。这些概念对聚类算法而。言事先是未知的，聚类过程仅能自动形成簇结构，簇所对应的概念
# 使用Python进行有序数据聚类的指南
在这个快速发展的数据时代，有序数据聚类是数据分析的重要任务。通过对有序数据的聚类，你可以发现数据中的模式和趋势，进而帮助做出更明智的决策。本文将针对初学者，详细介绍如何使用Python进行有序数据聚类，并提供一步步的指导。
## 流程步骤
以下是进行有序数据聚类的基本步骤，展示为表格形式：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-26 06:18:16
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k 均值聚类法 快速高效,特别是大量数据时,准确性高一些,但是需要你自己指定聚类的类别数量 系统聚类法则是系统自己根据数据之间的距离来自动列出类别,所以通过系统聚类法 得出一个树状图,至于聚类的类别 需要自己根据树状图以及经验来确定 (同上)在聚类分析中，我们常用的聚类方法有快速聚类(迭代聚类)和层次聚类。其中层次聚类容易受到极值的影响，并且计算复杂速度慢不适合大样本聚类;
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2024-09-26 14:41:21
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# Python 有序样本聚类的实用指南
## 1. 概述
有序样本聚类是一种将相似的数据点聚集在一起的技术，通常用于数据分析和机器学习。通过正确的技术手段，我们能够从噪声中提取有用的信息。本篇文章将带领你通过使用 Python 中的一些流行库，完成有序样本聚类的实现。
## 2. 流程概述
首先，我们需要明确实现有序样本聚类的步骤。以下是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-29 06:15:46
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本篇博文介绍另外一种聚类方法——有序样品聚类。有序样品聚类要求样品按一定的顺序排列，分类时是不能打乱次序的，即同一类样品必须是互相邻接的。比如要将新中国成立以来国民收入的情况划分为几个阶段，此阶段的划分必须依年份的顺序为依据，又如研究天气演变的历史时，样品是按从古到今的年代排列的，年代的次序也是不能打乱的。 如果用表示个有序的样品，则每一类必须是这样的形式：，其中，即同一类样品必须是相互邻接的。研
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2024-01-22 09:10:13
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作者：GUTUN （侵删） 目录关于Fisher有序样本聚类本文侧重点一个说明代码的例子R代码实现应用示例 关于Fisher有序样本聚类本文侧重点方法的具体原理这里就不赘述了，实际上，我在应用中发现很多原理的讲解，但是不太好找到代码实现，所以本文的重点在于说明如何在R中利用Fisher有序样本聚类解决实际问题，需要深刻理解原理的请移步其他帖子或书籍。一个说明代码的例子在多元统计这本书上有详细的推
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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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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k-means 聚类接下来是进入聚类算法的的学习，聚类算法属于无监督学习，与分类算法这种有监督学习不同的是，聚类算法事先并不需要知道数据的类别标签，而只是根据数据特征去学习，找到相似数据的特征，然后把已知的数据集划分成几个不同的类别。比如说我们有一堆树叶，对于分类问题来说，我们已经知道了过去的每一片树叶的类别。比如这个是枫树叶，那个是橡树叶，经过学习之后拿来一片新的叶子，你看了一眼，然后说这是枫树
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2023-08-20 23:25:47
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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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一、python代码'''
Author: Vici__
date: 2020/5/13
'''
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, id):
self.x = x # 横坐标
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2023-07-18 13:43:45
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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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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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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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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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