什么是聚类？基本上，它是一种无监督学习方法，也是用于许多领域的统计数据分析的常用技术。 聚类主要是将观测集合划分为子集(称为聚类)的任务，以同一聚类中的观测在一种意义上相似并且与其他聚类中的观测不相似的方式。 简而言之，可以说聚类的主要目标是根据相似性和不相似性对数据进行分组。 例如，下图显示了不同群集中的类似数据 -数据聚类算法以下是数据聚类的几种常用算法 - K-Means算法K均值聚类算法是
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2023-11-28 22:48:03
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我觉得主要抓住三点，一是划分成多少类，这个类别数k的指定；二是聚类过程中中心点的选择，开始时怎么选，迭代过程中又该怎么选；三是聚类终止的条件。现在比较流行的就是k均值，k中心点了，当然还有他们的一些变种。首先是这个k的指定问题，现在还没有好的方法。 奥姆卡剃刀原理：当两个假说具有完全相同的解释...
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2015-09-01 22:28:00
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本节主要讨论K均值聚类和围绕中心点的划分PAM聚类。 K均值聚类：K均值聚类分析。从概念上讲， K均值算法如下：选择K个中心点（随机选择K行）；把每个数据点分配到离它最近的中心点；重新计算每类中的点到该类中心点距离的平均值（也就说，得到长度为p的均值向量，这里的p是变量的个数）；分配每个数据到它最近的中心点；重复步骤(3)和步骤(4)直到所有的观测值不再被分配或是达到最大的迭代次数（R把10次作
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2024-03-30 17:15:42
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层次聚类 1、层次聚类的原理及分类 1）层次法（Hierarchicalmethods）先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个类。然后，再计算类与类之间的距离，将距离最近的类合并为一个大类。不停的合并，直到合成了一个类。其中类与类的距离的计算方法有：最短距离法，最长距离法，中间距离
原创
2021-07-08 16:42:33
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但有几个问题需要回答：如何判断数据是否适合聚类？k类是如何确定的？遇到数据集小的时候，如何得到直观的聚类图？遇到非凸集数据，聚类要如何实现？// 先看一幅以R语言绘制的图，适合聚类吗？ // > library(fMultivar)
> set.seed(1234)
> df> df> plot(df,main="bivariable normal dis
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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无监督学习基本概念监督学习与无监督学习聚类k-均值聚类k-均值算法关于聚类的k值选择关于聚类的初始划分关于聚类的距离计算关于聚类的终止条件举例k-均值算法的硬盘版本k-均值算法的优势与劣势k-均值算法总结聚类的表示聚类的一般表示方法层次聚类层次聚类的两种方法例子两个聚类之间的距离计算单链接方法全连接方法平均链接方法聚类中心方法复杂度距离函数混淆矩阵对称布尔属性举例非对称布尔属性数据标准化范围标准
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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划分聚类是用于基于数据集的相似性将数据集分类为多个组的聚类方法。分区聚类，包括：K均值聚类（MacQueen 1967），其中每个聚类由属于聚类的数据点的中心或平均值表示。K-means方法对异常数据点和异常值敏感。 K-medoids聚类或PAM（Partitioning AroundMedoids，Kaufma...
原创
2021-05-19 23:43:03
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=6443划分聚类是用于基于数据集的相似性将数据集分类为多个组的聚类方法。分区聚类，包括：K均值聚类（MacQueen 1967），其中每个聚类由属于聚类的数据点的中心或平均值表示。K-means方法对异常数据点和异常值敏感。 K-medoids聚类或PAM（Partitioning AroundMedoids，Kaufma...
原创
2021-05-12 14:19:13
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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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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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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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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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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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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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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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K-means算法介绍 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 算法过
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2023-06-19 20:07:34
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