文章目录相似性测度1.距离测度1.1 欧式距离1.2 街坊距离（Manhattan距离）1.3切式(Chebyshev)距离1.4明氏(Minkowski)距离1.5 马氏(Mahalanobis)距离1.6 Camberra距离2.相似测度2.1角度相似系数（夹角余弦）2.2指数相似系数3.类间距离测度方法3.1最短距离法3.2 最长距离法3.3 中间距离法3.4 重心法3.5平均距离法聚类准
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2023-06-21 21:50:44
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简单实现了Bavota的模块划分算法。论文有两篇：Using structural and semantic measures to improve software modularizationSoftware remodularization based on structural and semantic metrics方法是计算一个结合了结构和语义信息的相似度矩阵，
原创
2015-07-10 19:43:00
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一、什么是聚类？聚类（Clustering）：聚类是一个人们日常生活的常见行为，即所谓“物以类聚，人以群分”，核心的思想也就是聚类。人们总是不断地改进下意识中的聚类模式来学习如何区分各个事物和人。同时，聚类分析已经广泛的应用在许多应用中，包括模式识别，数据分析，图像处理以及市场研究。通过聚类，人们能意识到密集和稀疏的区域，发现全局的分布模式，以及数据属性之间的有趣的相互关系。简单来说就是将给定的数
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2024-01-03 13:27:10
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聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地大；不同类对象之间的相似度尽可能地小。目前聚类的方法很多，根据基本思想的不同，大致可以将聚类算法分为五大类：层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法。摘自 数据挖掘中的聚类分析研究综述 这篇论文。 1
、层次聚类算法
1.1聚合聚类1.1.1相似度依据距离不同：Single-Link
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2024-05-20 16:23:18
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0 前言K-Means是聚类算法的一种，通过距离来判断数据点间的相似度并据此对数据进行聚类。1 聚类算法 科学计算中的聚类方法
方法名称参数可伸缩性用例几何形状（使用的指标）K-Meansnumber of clustersVery large , medium with MiniBatch coden_samplesn_clustersGeneral-purpose, even clus
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2023-08-10 22:15:35
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Kmeans 是一种动态聚类方法，其基本思想是：首先随机选取 K 个点作为初始凝聚点，按照距离最近原则划分为 K 类；然后重新计算 K 个类的重心作为新的凝聚点，再按照距离最近原则重新分类；重复这一过程，直到重心不再变化为止。下面是一个简单利用 kmeans 聚类分析的例子，数据为某一年全国31个省市的居民消费支出数据：食品衣着居住家庭设备交通通讯文教娱乐医疗保健其他北京4215.561184.1
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2023-08-18 15:07:09
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一、基础知识一句话概括，K-means方法是一种非监督学习的算法，它解决的是聚类问题；其划分方法的基本思想是：给定一个有N个元组或者记录的数据集，将数据集依据样本之间的距离进行迭代分裂，划分为K个簇，其中每个簇至少包含一条实验数据。二、作业练习使用protein.txt文件内数据做k-means聚类的过程验证练习，要求：1. 在答题区提交程序脚本，并将聚类结果储存在向量（kmeans.result
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2023-09-27 09:11:11
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一，介绍 K-Means是一种经典的无监督的聚类算法。它比较简单，易于实现并且应用很广泛。二，原理 K-Means算法的思想很简单，对于给定的数据集： 1)将各个聚类内的所有样本的均值作为该聚类的代表点， 2)计算每个样本到各个均值的距离， 3)取最小距离的均值所在类别作为样本类别，从而数据集划分为K个类， 4)再重新计算每个聚类的均值，继续2）3），依次迭代，直到均值不再
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2023-08-14 14:33:59
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该算法可以将数据划分为指定的k个簇，并且簇的中心点由各簇样本均值计算所得 该聚类算法的思路非常通俗易懂，就是不断地计算各样本点与簇中心之间的距离，直到收敛为止，其具体的步骤如下： （1）从数据中随机挑选k个样本点作为原始的簇中心。 （2）计算剩余样本与簇中心的距离，并把各样本标记为离k个簇中心最近的类别。 （3）重新计算各簇中样本点的均值，并以均值作为新的k个簇中心。 （4）不断重复（2）和（3）
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2023-08-17 17:21:56
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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。后续还会继续更新，欢迎关注交流！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
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2023-08-11 14:43:43
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1 简介 关键词抽取就是从文本里面把跟这篇文档意义最相关的一些词抽取出来。这个可以追溯到文献检索初期，当时还不支持全文搜索的时候，关键词就可以作为搜索这篇论文的词语。因此，目前依然可以在论文中看到关键词这一项。 除了这些，关键词还可以在文本聚类、分类、自动摘要等领域中有着重要的作用。比如在聚类时将关键词相似的几篇文档看成一个团簇，可以大大提高聚类算法的收敛速度；从某天所有的新闻中提取出这些新闻的
Python实现-Kmeans聚类算法1.Kmeans聚类定义2.问题描述3.实现过程1. Kmeans聚类算法Kmeans聚类算法： k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代
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2023-06-21 22:08:01
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前言聚类分析是一类将数据所对应的研究进行分类的统计方法。这一类方法的共同特点是，事先不知道类别的个数与结构；进行分析的数据是表明对象之间的相似性或相异性的数据，将这些数据看成对对象“距离”远近的一种度量，将距离近的对象归入一类，不同类对象之间的距离较远。聚类分析根据对象的不同分为Q型聚类分析和R型聚类分析，其中，Q型聚类是指对样本的聚类，R型聚类是指对变量的聚类。本节主要介绍Q型聚类。一、距离和相
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2024-04-28 22:00:14
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k-means聚类算法K-means聚类算法是一种常用的聚类算法，它是重复移动数据类中心的过程，然后划分内部成员，其具体执行过程如下：1.首先随机选取k个样本作为初始均值向量2.计算每一个样本与均值向量之间的欧式距离，选取与当前样本欧式距离最小均值向量的类别作为当前样本的类别3.计算每一个类别的向量的均值重新作为新的均值向量4.重复2-3的过程直到均值向量没有变化或者达到一定的迭代次数结束本文采用
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2023-08-14 23:25:47
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基于Python的Kmeans聚类分析介绍及实践这是一篇学习的总结笔记聚类算法是依据已知的数据集，将高度相似的样本集中到各自的簇中。例如，借助于电商平台用户的历史交易数据，将用户划分为不同的价值等级（如VIP、高价值、潜在价值、低价值等）；依据经度、纬度、交通状况、人流量等数据将地图上的娱乐场所划分为不同的区块（如经济型、交通便捷型、安全型等）；利用中国各城市的经济、医疗状况等数据将其划分为几种不
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2024-01-24 21:18:30
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在开始k-means算法之前，我们先了解一下什么是聚类分析？聚类分析就是将数据划分成有意义或有用的组（簇），根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象分组。其目标是，组内的对象相互之间是相似的，而不同组中的对象是不同的。所以很明确，这个算法是为了分类数据的，一般适用于市场细分、目标顾客定位、生物种群划分等邻域所以，k-means算法怎么理解呢？其中的k是聚类算法当中类的个数。 means
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2023-08-14 23:00:23
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今天用python实现了一下简单的聚类分析，顺便熟悉了numpy数组操作和绘图的一些技巧，在这里做个记录。from pylab import *
from sklearn.cluster import KMeans
## 利用numpy.append()函数实现matlab多维数组合并的效果，axis 参数值为 0 时是 y 轴方向合并，参数值为 1 时是 x 轴方向合并，分别对应matlab
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2024-08-14 11:46:53
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在对数据集进行聚类分析时，选择最优的类簇个数是至关重要的问题。例如，使用K-means算法聚类时，用户需要指定聚类生成类簇的个数k。我们可以将常用的聚类算法(如K-means，K-medoids/PAM和层次聚类等)分为两类进行讨论。 (1)直接检验：通过优化某个指标，例如簇内平方和或平均轮廓系数之和。相应的方法分别称为手肘法(El
一.kmeans算法的简介。 K-means聚类算法也称k均值聚类算法，是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法。它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。该算法认为类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。聚类与分类的区别：聚类：物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对
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2024-05-05 17:43:11
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系统（层次）聚类解决了K-均值聚类的一个最大的问题：聚类的个数需要自己给定。一、系统聚类的定义系统聚类的合并算法通过计算两类数据点间的距离，对最为接近的两类数据点进行组合，并反复迭代这一过程，直到将所有数据 点合成一类，并生成聚类谱系图。我们可以根据这个图来确定聚类的个数。二、具体步骤介绍：系统（层次）聚类的算法流程：将每个对象看作一类，计算两两之间的最小距离；将距离最小的两个类合并成一个新类；重
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2023-11-28 00:49:31
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