聚类算法，字面意思可以理解为对数据进行汇聚以及分类的过程。 在高维度的数据集中 ，每一个数据都包含了大量的信息，不同于二维三维时候我们可以轻易分辨，所以我们可能需要聚类算法帮我们将数据分类。那么分类的依据是什么呢？应该就是数学上所说的欧氏距离。 通过距离的不同我们可以将数据进行分类。 例如对于k-means算法我们可以： 1.通过我们设置的中心（第一次可以较为随意的设置这个中心）到每个数据的欧氏距
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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聚类是数据挖掘很重要的组成部分.而大多数聚类算法都需要事先确定分类数目K.而本文是在实际情况下确定分类数目K的上限.进而对数据样本进行自动分类.首先介绍下最大最小距离算法：设样本集为X{x(1),x(2).......}1.选取任意一个样本作为第一个聚类中心 如z(1)=x(1)2.选取距离z(1)最远的样本点作为第二个聚类中心,设为z(2)3.计算每个样本到z(1),z(2)的距离D(i,1),
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2024-07-30 16:18:57
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在数据科学和机器学习中，聚类属于一种无监督学习方法，用于将相似对象归为一类。特别是在给定距离矩阵的情况下，聚类可以为分析和决策提供深刻的洞察。以下内容将详细阐述如何使用 Python 进行给定距离矩阵的聚类，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化及生态扩展。
## 环境准备
在进行任何数据科学项目之前，首先需要设置合适的开发环境。确保你的技术栈与所使用的库和工具兼容。
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# Python 最大距离法聚类教程
聚类是一种常用的机器学习技术，用于将数据分组。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 实现最大距离法（也称为最远邻居聚类）进行聚类分析。我们将通过一个清晰的流程图来逐步说明整个过程，并为每个步骤提供代码和注释，帮助你理解每一行代码的意义。
## 流程步骤
下面的表格展示了实现最大距离法聚类的基本步骤：
| 步骤 | 描述
numpy实现k-means实现1实现2问题1：欧氏距离和夹角余弦值的区别？欧式距离公式夹角余弦公式 实现1import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
'''标志位统计递归运行次数'''
flag = 0
'''欧式距离'''
def ecludDist(x, y):
return np.sqrt(sum(np.square(
一、聚类第一个无监督的算法1、无监督学习 有X 没有Y 利用X相似性 聚类 对大量未标注的数据集，按内在相似性划分为多个类别，类别内相似度大，类之间相似度小 2、距离的概念 2.1欧几里得距离（欧式距离） 假设超人要从A点到B点，可以直接飞过去，那飞过去的距离就是欧式距离。 2.2曼哈顿距离 假设普通人要从A点到B点，那只能绕着建筑物走，这个距离就是曼哈顿距离 2.3闵可夫斯基距离 闵氏距离不是一
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2023-11-25 14:17:51
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一、你知道聚类中度量距离的方法有哪些吗？ 1）欧式距离 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。即两点之间直线距离，公式比较简单就不写了 应用场景：适用于求解两点之间直线的距离，适用于各个向量标准统一的情况 2）曼哈顿距离(Manhattan Distance) 从名字就可以猜出这种距离的计算方法了。想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，实
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2023-06-21 21:59:26
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层次聚类算法使用数据的联結规则，对数据集合进行层次似的聚类。层次聚类可以分为两大类，自顶向下的分裂聚类和自顶而上的合并聚类。分裂聚类是将所有的对象看成一个聚类，然后将其不断分解直至满足终止条件。后者与前者相反，它先将每个对象各自作为一个原子聚类，然后对这些原子聚类逐层进行聚类，直至满足终止条件。代表算法有：CURE、CHAMELEON、ROCK
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2023-12-27 15:49:37
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1、聚类： ① 聚类就是对大量位置标注的数据集，按照数据内部存在的数据特征将数据集划分为多个不同类别，使类别内的数据比较相似，类别之间的数据相似度比较小；属于无监督学习 ② 聚类算法的重点是计算样本之间的相似度，也称为样本间的距离 ③ 和分类算法的区别 分类算法是有监督学习，基于有标注的历史数据进行算法模型构建
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2023-10-31 21:46:27
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前提在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一般而言，定义一个距离函数 d(x,y), 需要满足下面几个准则：1) d(x,x) = 0  
聚类是数据挖掘非常重要的组成部分.而大多数聚类算法都须要事先确定分类数目K.而本文是在实际情况下确定分类数目K的上限.进而对数据样本进行自己主动分类.首先介绍下最大最小距离算法：设样本集为X{x(1),x(2).......}1.选取随意一个样本作为第一个聚类中心 如z(1)=x(1)2.选取距离z(1)最远的样本点作为第二个聚类中心,设为z(2)3.计算每一个样本到z(1),z(2)的距离D(i
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2024-04-18 10:21:53
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聚类分析（最大最小距离算法实现）（第一次在这个平台分享知识，很多地方描述可能不恰当，多多包含。我将为大家分享一种关于聚类分析的最大最小距离算法实现方式。这个方式可能不是较佳的实现方式，仅供大家参考。）
一、算法描述
（1）：任意选取一个样本模式作为第一聚类中心Z1。
（2）：选择离Z1最远欧氏距离的模式样本作为第二聚类中心Z2。
（3）：逐个计算每个模式样本与已确定的所有聚类中心之间的欧式
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2023-11-10 03:17:07
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在数据科学领域，聚类是一种重要的无监督学习方法，通常用于发现数据中的自然分组。本文将详细介绍如何在 Python 中利用给定的距离矩阵进行聚类。以下内容将涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南，帮助你顺利完成这个任务。
### 环境准备
在开始之前，确保你的Python环境中安装了以下前置依赖：
- NumPy
- SciPy
- Scikit-learn
- Mat
# 基于距离矩阵的聚类项目方案
## 项目背景
聚类分析是一种无监督学习的技术，旨在将数据集划分为不同的组。从数据库、社交网络到市场营销，各个领域都利用聚类方法从数据中提取潜在信息和模式。距离矩阵是一种表示对象之间相似性的重要工具，在聚类分析中具有重要意义。本项目旨在利用已知的距离矩阵实现对象的聚类分析。
## 目标
1. 理解距离矩阵的构建和含义。
2. 使用Python实现聚类算法（如
基于层次的聚类方法 简介基于层次的聚类方法 概念聚合层次聚类 图示划分层次聚类 图示基于层次的聚类方法 切割点选取族间距离 概念族间距离 使用到的变量族间距离 最小距离族间距离 最大距离族间距离 中心点距离族间距离 平均距离基于层次聚类 ( 聚合层次聚类 ) 步骤基于层次聚类 ( 聚合层次聚类 ) 算法终止条件族半径 计算公式基于层次聚类总结
原创
2022-03-09 10:11:31
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1. 用Matlab编程实现运用Matlab中的一些基本矩阵计算方法，通过自己编程实现聚类算法，在此只讨论根据最短距离规则聚类的方法。调用函数：min1.m——求矩阵最小值，返回最小值所在行和列以及值的大小min2.m——比较两数大小，返回较小值std1.m——用极差标准化法标准化矩阵ds1.m——用绝对值距离法求距离矩阵cluster.m——应用最短距离聚类法进行聚类分析print1.m——调用
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2024-02-07 12:13:00
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剑指Offer——网易笔试之解救小易——曼哈顿距离的典型应用前言 首先介绍一下曼哈顿，曼哈顿是一个极为繁华的街区，高楼林立，街道纵横，从A地点到达B地点没有直线路径，必须绕道，而且至少要经C地点，走AC和 CB才能到达，由于街道很规则，ACB就像一个直角3角形，AB是斜边，AC和CB是直角边，根据毕达格拉斯
前段时间，在参与一个项目的过程中无意间接触到了谱聚类(Spectral clustering)。大神说：这种聚类区别于“系统聚类”和“k-means聚类”等传统聚类方法，它的计算量小、对数据分布的适应性强、聚类效果好，并且通过MATLAB或者sklearn的机器学习算法都能够实现。这么高大上的聚类算法岂是我等线代学渣所能驾驭的？但是，孔子曰：“学渣也要有春天！”，于是我便查阅了大量和谱聚类相关的文
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2023-08-17 16:55:52
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一、概念K-means是一种典型的聚类算法，它是基于距离的，是一种无监督的机器学习算法。K-means需要提前设置聚类数量，我们称之为簇，还要为之设置初始质心。缺点：1、循环计算点到质心的距离，复杂度较高。2、对噪声不敏感，即使是噪声也会被聚类。3、质心数量及初始位置的选定对结果有一定的影响。 二、计算K-means需要循环的计算点到质心的距离，有三种常用的方法：1、欧式距离欧式距离源自
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2024-03-26 15:59:59
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