聚类的介绍……………………………………………………………………………………案例——商场客户聚类目录聚类的介绍案例——商场客户聚类一、读取数据二、聚类KMeans函数的参数讲解：KMeans属性列表KMeans接口列表三、查看数据及可视化sort_values（）方法groupby（）的常见用法 groupby（）的配合函数 四、聚类评价指标。计算聚簇数量从2到19时的轮廓系数。
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2024-09-05 16:44:35
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1.聚类 聚类算法是监督学习中的一个典型的代表 典型的聚类算法有：K-Means、DBSCAN、层次聚类、光谱聚类。 聚类算法的目的就是让组内差距小 组间差距大，这个目的是样本点到质心的距离来衡量的。距离的衡量方法如下： 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。 曼哈顿距离: 曼哈顿距离也称为街区距离，计算公式如下： 切比雪夫距离： 闵可夫斯基距离: 式中
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2024-07-16 17:21:28
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前言kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。本文记录学习kmeans算法相关的内容，包括算法原理，收敛性，效果评估聚，最后带上R语言的例子，作为备忘。 算法原理kmeans的计算方法如下：1 随机选取k个中心点2 遍历所有数据，将每个数据划分到最
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2023-12-28 13:36:49
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聚类评价指标最近在做聚类的项目，聚类得到结果后我们需要知道聚类的好坏，用哪个算法效果比较好。肯定要选择那个最好评价的算法。今天我们就不谈算法只谈算法结果的评价。 我也从网上看了很多的别人写的东西，总之是五花八门的。那下面我们言归正传。 聚类算法是机器学习算法中的一种无监督算法。那么在生活中我们大多数做项目的话其实数据集都是为标定的。我看到许多人有写到通过有label的样本，计算它的混淆矩阵。这不乏
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2024-02-02 07:48:30
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聚类就是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小。属于一种无监督算法。
小小：机器学习理论（十三）Kmeans聚类zhuanlan.zhihu.com
一、相似度/距离计算方法总结1、闵可夫斯基距离（Minkowski）：
2、杰卡德相似系数（Jaccard）：
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2024-09-04 19:57:01
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聚类分析的评价指标也称为：性能度量指标聚类算法聚类后，如何评价聚类结果，如何确定各聚类算法结果的优劣，如何确定聚类算法的参数值，可以通过聚类性能度量指标从一个侧面说明聚类算法和算法参数的选择。、聚类性能度量指标分为外部指标和内部指标。外部指标，也就是有参考标准的指标，通常也可以称为有监督情况下的一种度量聚类算法和各参数的指标。具体就是聚类算法的聚类结果和已知的（有标签的、人工标准或基于
原创
2022-11-16 19:46:52
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Ci 的所有样本的平均距离 bij，称为样本i 与簇 Ci 的不相似度。定义为样本 i 的簇间不相似度：bi=min{bi1, bi2, …其他样本的平均
原创
2024-06-16 21:26:34
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目录前言介绍局部聚类系数全局聚类系数 前言在GraphSage论文的理论分析部分，涉及到一个概念叫做“Clustering coefficient”，直译过来就是聚类系数，解释为“节点的一跳邻域内封闭的三角形的比例”，本文对其做一个简单的介绍。本文参考了 Wiki百科-Clustering coefficient。更：关于GraphSage论文详解，请参见博文《GraphSage-《Induct
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2023-10-11 22:29:28
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在数据分析挖掘过程中常用的聚类算法有1.K-Means聚类,2.K-中心点,3.系统聚类.1.K-均值聚类在最小误差基础上将数据划分为预定的类数K(采用距离作为相似性的评价指标).每次都要遍历数据,所以大数据速度慢2.k-中心点,不采用K-means中的平均值作为簇中心点,而是选中距离平均值最近的点最为簇中心点.3.系统聚类又叫多层次聚类,分类是由高到低(可以想象下二叉树这种结构),越靠后,包含的
轮廓系数（Silhouette Coefficient）是聚类分析中用来评估聚类效果的一个重要指标，能够帮助我们理解数据的分布特征。在 Python 中，计算和分析轮廓系数提供了丰富的工具和函数，使得数据分析师和机器学习工程师能够更有效地评估其算法性能和数据划分结果。
### 协议背景
轮廓系数的计算是基于数据点间距离的一个度量，其值范围在 -1 到 1 之间。数值越高，代表数据点被正确地聚类，
# 如何实现聚类系数计算的Python教程
聚类系数是一种描述节点在网络中聚集程度的重要指标，它反映了一组节点之间的连接性。在图论中，聚类系数用于衡量一个节点的邻居之间是否彼此相连。本文将指导你如何使用Python来计算聚类系数。
## 任务流程
以下是实现聚类系数计算的步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------------
文章目录1. 对象表示形式2. 可散列的类3. 私有属性的利弊4. `__slots__` 类属性节省空间5. 覆盖类属性 learn from 《流畅的python》from array import array
import math
class Vector2D:
typecode = 'd' # 类属性
def __init__(self, x, y):
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2024-02-26 12:15:27
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1.面向对象介绍描述：是函数的一个变种,在Python中,有函数式编程和面向对象编程,java和C#之类只能把函数写到类里,没有函数式编程,所以只有面向对象,所以在Python中有了选择,可能就变得有点麻烦,但是在Python里,函数式编程是可以完成所有的功能的,人都是想把事情变得越来越简单,机械化,而在函数式编程中可以使用的代码量和设计比较多,而可能几行代码面向对象就可以实现分析:a、Pytho
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2024-07-30 13:14:09
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始终铭记在Python中 一切皆为对象那么什么是元类？在Python中一切皆对象，类也是一个对象，实例对象由类创建出来的，类是由元类创建出来的。简而言之，用来创建类的类就叫元类（metaclass）。 函数type其实就是一个元类，type就是Python在背后用来创建所有类的元类。类是对象类是一组用来描述如何生成一个对象的代码段。In [1]: class ObjectCreator:
.
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2024-06-25 04:33:15
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上下文管理器是一个对象这个对象有两个特殊的方法 __enter__() 和 __exit__()通过 with 语句调用这个对象时，能自动执行两个特殊方法进入和退出对象，代码非常简洁、方便一般这样写：with 对象 as 标识符:1、首先得了解一下异常处理前面文章讲解过，详细可以点击【异常处理的四种方法，不只是try】文章异常 trytry: f = open('file.txt', 'r'
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2023-09-26 17:30:22
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在Python中，我们可以通过定义自定义类来创建自己的数据类型。自定义类允许我们封装数据和行为，从而实现面向对象编程的特性，如封装、继承和多态。在本文中，我们将介绍如何定义自定义类，并通过一个简单的示例来演示其用法。
### 定义自定义类
要定义一个自定义类，我们使用`class`关键字后跟类的名称来声明一个类。类名通常采用驼峰命名法，例如`MyClass`。在类的主体内，我们可以定义属性（即
原创
2024-05-20 06:50:53
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# Python自定义类with的实现方法
## 1. 概述
在Python中，我们可以使用`with`语句来管理资源的申请和释放，例如文件的打开和关闭。在某些情况下，我们可能希望自定义类也能够使用`with`语句来管理资源，这样可以更加方便地进行资源的申请和释放。本文将讲解如何实现自定义类的`with`语句。
## 2. 实现步骤
下面是实现自定义类`with`语句的步骤：
| 步骤
原创
2023-10-31 08:34:55
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# 自定义类在Python中的实现指南
在Python中，自定义类是封装数据和功能的一种高效方式。通过定义自己的类，我们可以创建具有特定功能和属性的对象。对于刚入行的小白而言，理解和实现自定义类可能会有些困扰。本文将以易于理解的方式指导你完成这一过程。
## 流程概览
下面是实现自定义类的基本流程：
| 步骤 | 描述
文章目录1.概念介绍[了解]2.类和对象[理解]3.类的组成4.类的抽象5.类的定义5.1类名遵循大驼峰的命名规范6.创建对象7.类外部添加和获取对象属性8.类内部操作属性9.魔法方法9.1`__init__()` [掌握]9.2`__str__()`[掌握]9.3`__del__()`[理解]9.4__repr__()[理解和 str类似]10案例10.1烤地瓜10.2搬家具10.2.1图11
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2024-09-15 16:13:57
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