（主要是记录学习，让自己以后可以记忆）里面参考了别人的算法 在聚类学习中，基本聚类算法我会采取划分方法（基于距离的算法，如K-means，K-medoids）和基于密度的方法（DBSCAN/OPTICS)和高级聚类——基于概率密度的聚类（GMM）。1.划分方法：（1）发现球形互斥的簇（2）基于距离（3）可以用均值或中心点等代表簇中心
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2024-01-04 12:09:06
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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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文章目录前言算法KMEANS-家庭消费调查DBSCAN-上网时间分布KMEANS-整图分割总结 前言对中国大学MOOC-北京理工大学-“Python机器学习应用”上的实例进行分析和修改：记录一些算法、函数的使用方法；对编程思路进行补充；对代码中存在的问题进行修改。课程中所用到的数据算法1.K-Meansfrom sklearn.cluster import KMeans
km = KMeans(
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2023-06-12 17:34:05
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KMeans聚类是一种常用的聚类方式，根据聚类所用到的聚类，还可以有很多变种。由于本人科研需求，发现sklearn中的KMeans函数没有我所需要的距离，故此重新实现了该算法。该算法不仅可以改变距离度量，还可以对样本或特征进行聚类。代码如下：from copy import deepcopy
import numpy as np
import pandas as pd
class myKMea
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2023-07-01 09:09:56
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文章目录介绍KMeans()函数介绍实例导入相关包整理数据手肘法确定分类个数创建模型绘制结果分为3类的结果 作者：张双双 介绍sklearn.cluster模块提供了常用的非监督聚类算法。 该模块中每一个聚类算法都有两个变体: 一个是类(class)另一个是函数(function)。 类实现了fit方法来从训练数据中学习聚类；对类来说，训练过程得到的标签数据可以在属性 labels_ 中找到。
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2023-08-20 16:48:12
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[如何正确使用「K均值聚类」？1、k均值聚类模型 给定样本，每个样本都是m为特征向量，模型目标是将n个样本分到k个不停的类或簇中，每个样本到其所属类的中心的距离最小，每个样本只能属于一个类。用C表示划分，他是一个多对一的函数，k均值聚类就是一个从样本到类的函数。 2、k均值聚类策略 k均值聚类的策略是通过损失函数最小化选取最优的划分或函数。 首先，计算样本之间的距离，这里选欧氏距离平方。 然后定义
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2024-05-29 07:07:07
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# Python聚类连接函数实现指南
在数据科学和机器学习的领域中，聚类是一种重要的无监督学习技术，能够将相似的数据点归为同一类。本文将详细介绍如何在Python中实现聚类连接函数，包括必要的步骤、代码示例以及说明。
## 流程概述
在实现聚类连接函数之前，我们需要了解整个过程的基本步骤。以下是实现聚类的具体流程：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|------|---
原创
2024-08-12 04:26:48
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## FCM聚类算法简介及Python实现
### 引言
在机器学习和数据挖掘领域，聚类算法是一种常用的数据分析技术，用于将数据集中的样本划分为不同的群组或簇。其中，模糊C均值聚类（FCM）算法是一种常见的聚类算法，它通过计算每个样本对于不同簇的隶属度，再根据隶属度来确定每个样本所属的簇。
本文将介绍FCM聚类算法的原理和实现，并使用Python编程语言进行代码示例。
### FCM聚类算
原创
2023-09-02 05:54:36
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本文实例讲述了Python基于聚类算法实现密度聚类(DBSCAN)计算。分享给大家供大家参考，具体如下：算法思想基于密度的聚类算法从样本密度的角度考察样本之间的可连接性，并基于可连接样本不断扩展聚类簇得到最终结果。几个必要概念：ε-邻域：对于样本集中的xj, 它的ε-邻域为样本集中与它距离小于ε的样本所构成的集合。核心对象：若xj的ε-邻域中至少包含MinPts个样本，则xj为一个核心对象。密度直
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2023-11-02 09:24:52
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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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Python实现K-means聚类K-means原理K-means均值聚类算法作为最经典也是最基础的无标签分类学习算法。其实质就是根据两个数据点的距离去判断他们是否属于一类，对于一群点，就是类似用几个圆去框定这些点（簇），然后圆心的心就是聚类中心。示例一源代码from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
# 构造数据样本点集X，并计算
之前一直用R，现在开始学python之后就来尝试用Python来实现Kmeans。之前用R来实现kmeans的博客：笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估(聚类注意事项、使用技巧)聚类分析在客户细分中极为重要。有三类比较常见的聚类模型，K-mean聚类、层次(系统)聚类、最大期望EM算法。在聚类模型建立过程中，一个比较关键的问题是如何评价聚类结果如何，会用一些指标来评价。.一、scikit-lea
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2024-01-23 17:13:22
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# 如何使用Python绘制3D聚类图
## 介绍
在数据分析和机器学习领域，聚类是一种常用的技术，用于将数据集中的观测值分成不同的组或类别。而绘制聚类图有助于我们对数据进行可视化分析，更好地理解不同类别之间的关系。
Python作为一种功能强大和易于使用的编程语言，提供了各种绘图库，其中包括用于创建3D聚类图的库。在本文中，我将为你介绍如何使用Python绘制3D聚类图，帮助你理解整个过程
原创
2024-01-26 03:39:35
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使用Python进行层次聚类 使用 scipy.cluster.hierarchy.linkage进行层次聚类from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage,fcluster
from matplotlib import pyplot as plt
X = [[i] for i in [0.5
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2023-06-12 10:16:40
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# 使用R语言绘制聚类树的步骤
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用R语言绘制聚类树。聚类树是一种可视化工具，用于将数据分组为具有相似性的簇。我们将使用R中的`stats`包中提供的`hclust`函数来执行聚类分析，并使用`plot`函数来可视化结果。
## 步骤
下面是绘制聚类树的步骤的概览，我们将在接下来的部分中逐步详细解释每个步骤。
```mermaid
graph TD
原创
2023-11-21 09:04:35
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概述聚类算法是无监督学习的代表算法之一，也叫“无监督分类”。目的是将数据分为若干有意义或有用的组，通常根据实际需求来进行划分。聚类可以用于降维和矢量量化（vectorquantization），可以将高维特征压缩到一列当中，常常用于图像，声音，视频等非结构化数据，可以大幅度压缩数据量。核心是将数据分为多个组，探索每个组的数据是否有联系。KMeans的工作原理簇与质心KMeans将数据划分称若干个无
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2024-03-06 00:00:15
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## Python用层次聚类对鸢尾花数据集进行聚类并绘制聚类树
### 概述
本文将引导你使用Python的层次聚类算法对鸢尾花数据集进行聚类，并使用绘图工具绘制聚类树。层次聚类是一种无监督学习算法，用于将数据集分成不同的簇或群组，每个簇内的样本具有相似的特征。
### 步骤
下面是实现这个任务的几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 导入需要的
原创
2023-09-11 07:14:12
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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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在今天的文章中，我们将探索如何用Python绘制动态的层次聚类树状图。动态可视化不仅能够更好地呈现数据结构，还能帮助我们更轻松地理解复杂的数据关系。接下来，我们将分为几个模块，详细说明环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和生态集成。
### 环境配置
首先，我们需要设置Python开发环境。确保你已经安装了Python及相关的库。下面是一个有序列表和依赖版本的表格：
1. 安装P
