在 Python 中，聚类分析是一种无监督机器学习方法，旨在将数据分成若干个群集。它通常用于发现数据中的潜在结构或模式，并将数据分组为具有共同特征的群集。聚类分析有许多不同的算法，如 k-均值聚类、层次聚类和密度聚类。每种算法都有自己的优缺点，因此在使用时应根据数据特点和分析目标选择合适的算法。Python 中有许多机器学习库可用于聚类分析，如 scikit-learn、pandas 和 scip
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2023-06-05 11:30:15
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高斯混合聚类和k 均值算法（k-means）都属于原型聚类，但与k均值用原型向量来刻画聚类结构不同，高斯混合聚类采用概率模型来表达聚类原型。一、混合模型（Mixture Model）混合模型是一个可以用来表示在总体分布（distribution）中含有 K 个子分布的概率模型。换句话说，混合模型表示了观测数据在总体中的概率分布，它是一个由 K 个子分布组成的混合分布。混合模型不要求观测数据提供关于
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2023-11-23 16:00:42
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青 梅青梅含有丰富的氨基酸、脂类、无机盐、维生素和微量元素，具有很高的营养价值和药用价值，对人体蛋白质组成和正常代谢十分有益。 青梅缺陷和主要指标成分对其精、深加工过程有重要影响，但目前青梅的缺陷检测与分级仍然依靠人工完成，存在着效率低、质量低等问题，远远不能满足青梅制品的生产需求。
为提高青梅制品的品质和附加值，在青梅表面缺陷检测工作中引入机器视觉技术对青梅品质进行无损检测，以提高青梅
1 基础算法 (1) K-means算法：对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。 (2) K-means算法是局部最优解，初始聚类中心一般是随机选择，有可能运行两次的结果稍有不同。 (3) 距离公式常采用欧式距离和余弦相似度公式，前者越小代表距离越小，后者越大代表越相似。2 算法实现import numpy as np
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2023-06-21 21:47:55
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聚类分析数据聚类理论理论一、聚类定义二、聚类与分类区别三、聚类分析的目的四、聚类主要方法 数据聚类理论理论一、聚类定义数据聚类 ( Cluster analysis )是指根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类，每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类之间的特性差别尽可能大。聚类分析是研究“物以类聚”的一种科学有效的方法，由实验测试得到的数据是原始数据，原始数据是没有进行分类的、无规律
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2023-08-30 08:43:16
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判别与聚类的比较：聚类分析和判别分析有相似的作用，都是起到分类的作用。判别分析是已知分类然后总结出判别规则，是一种有指导的学习；聚类分析则是有了一批样本，不知道它们的分类，甚至连分成几类也不知道，希望用某种方法把观测进行合理的分类，使得同一类的观测比较接近，不同类的观测相差较多，这是无指导的学习。 所以，聚类分析依赖于对观测间的接近程度（距离）或相似程
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2023-12-03 13:46:39
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聚类分析是一个迭代的过程对于n个p维数据，我们最开始将他们分为n组每次迭代将距离最近的两组合并成一组若给出需要聚成k类，则迭代到k类是，停止 计算初始情况的距离矩阵一般用马氏距离或欧式距离个人认为考试只考 1,2比较有用的方法是3,4,5,8 最喜欢第8种 距离的计算 欧式距离 距离的二范数 马氏距离 对于X1, X2 均属于N(u, Σ)
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2023-10-12 16:02:46
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这是 python 数据分析案例系列的第二篇，主要是聚类分析，实现起来较为简单。在处理实际的数据分析案例时，我们面临的往往是比较复杂的研究对象，如果能把相似的样品(或指标)归成类，处理起来大为方便。聚类分析目的就是把相似的研究对象归成类先贴上总结的聚类分析基本步骤：算法过程如下：1)从N个文档随机选取K个文档作为 质心2)对剩余的每个文档测量其到每个 质心 的距离，并把它归到最近的质心的类3)重新
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2023-10-12 11:50:45
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Python数据挖掘实例：K均值聚类任务任务要求数据预览分析代码实现结果分析数据文件链接 任务任务要求数据文件链接在全文的最后 借助Python软件进行上市公司财务状况数据挖掘与统计分析。 已知：132只股票、32个因素变量的4个日期数据记录（共528条记录）。要求用数据挖掘软件分析如下问题：抽取132只股票公司的财务指标数据中无缺失的指标变量数据，形成数据集X。所给数据已作一致化和无量纲化处理
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2024-02-28 21:33:44
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用python绘制二维数据的散点图一 绘制散点图脚本import matplotlib.pyplot as plt #需要安装该 matplotlib库
import pandas as pd #需要安装pandas库
#读入文件
file_path = "data.txt"#存放二维数据的txt文件，换成自己的路径下
df = pd.read_table(file_path, header=N
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2023-06-21 09:51:18
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目录理论部分K-means原理实现部分实验环境K-means聚类实现测试部分导入 Python 库提取数据使用 K-means 进行测试结果展示 声明：本人小白，文章作为自己的学习参考资料，供大家学习交流 理论部分K-means原理（这部分感觉 csuldw 大神写的很好，所以直接拿来用了，想了解详情请访问上面 Github 的链接） 创建 k 个点作为 k 个簇的起始质心（经常随机选择）分别计
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2023-10-27 13:20:18
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一，聚类分数是什么？聚类分析是通过建立一种分类的方法，将一批样本数据（或者变量），按照他们在性质上的亲疏程度在没有前提假设的情况下自动进行分类。1，一个类就是具有相似性的个体集合，不同类之间具有明确的相似性；2，在分类中，不需要事先给出一个分类标准，聚类分析能够从样本数据出发，客观地决定分类标准。 二，聚类分析的步骤是什么？1，选择聚类的变量：依靠理论和经验选择变量 &nbs
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2023-11-24 16:54:48
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以下内容为聚类介绍，除了红色的部分，其他来源百度百科，如果已经了解，可以直接忽略跳到下一部分。聚类概念 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
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2023-09-29 23:38:22
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聚类分析优缺点：优点：1.聚类是自动的不必带有方向性2.易于理解和实施缺点：1.有时候难以解读聚类的结果2.聚类结果对距离计算方式的算则和特征之间的权重十分敏感3.K-mean由K值主导4.K-means对初始中心的选择十分敏感5.异常值也会成为族群做聚类分析之前，我们要先对数据进行一些必要的处理：对于continuous变量：我们需要先rescale，把所有数据都化成同一口径，才能进行比较。re
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2023-12-09 10:01:30
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Python+pandas实现简单聚类分析应用百度百科对聚类分析的解释： 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。 聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类
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2023-06-09 14:37:28
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一家批发经销商想将发货方式从每周五次减少到每周三次，简称成本，但是造成一些客户的不满意，取消了提货，带来更大亏损，项目要求是通过分析客户类别，选择合适的发货方式，达到技能降低成本又能降低客户不满意度的目的。什么是聚类聚类将相似的对象归到同一个簇中，几乎可以应用于所有对象，聚类的对象越相似，聚类效果越好。聚类与分类的不同之处在于分类预先知道所分的类到底是什么，而聚类则预先不知道目标，但是可以通过簇识
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2023-08-26 17:40:25
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在对数据进行统计分析时，我们会遇到将一些数据进行分类处理的情况，但是又没有明确分类标准，这时候就需要用到SPSS聚类分析。 SPSS聚类分析分为两种：一种为R型聚类，是针对变量进行的聚类分析；另一种为Q型聚类，是针对样本的聚类分析。下面我们就通过实际案例先来给大家讲解Q型聚类分析。 我们搜集了31个样本的5种指标的数据，我们想根据5种指标的数据来将31个样本进行聚类分类。（图1）
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2023-10-12 09:23:08
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聚类分析是一个迭代的过程对于n个p维数据，我们最开始将他们分为n组每次迭代将距离最近的两组合并成一组若给出需要聚成k类，则迭代到k类是，停止 计算初始情况的距离矩阵一般用马氏距离或欧式距离个人认为考试只考 1,2比较有用的方法是3,4,5,8 最喜欢第8种 距离的计算 欧式距离 距离的二范数 马氏距离 对于X1, X2 均属于N(u, Σ)
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2024-06-07 18:48:44
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# Python 散点图聚类分析的入门指南
聚类分析是一种无监督学习的方式，旨在将数据分组，使得组内的相似度较高，而组间的相似度较低。在本文中，我们将逐步完成一个简单的散点图聚类分析的示例。在开始之前，让我们先了解整个过程的步骤。
## 流程概览
以下是进行散点图聚类分析的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据准备 | 导入必要的库和准备数据集
# 文本聚类分析及其实现
近年来，随着信息技术的发展，数据量呈爆炸式增长。如何从这些数据中提取有价值的信息，成为了数据科学中的一个重要任务。文本聚类分析便是其中的一项应用，其目的是将大量文本数据按相似性进行分组，从而挖掘潜在的信息结构。本文将简单介绍文本聚类的概念、方法以及如何在Python中实现，最后附上相关的类图和状态图。
## 1. 什么是文本聚类？
文本聚类是将一组文本数据分为不同的
