## 密度聚类实例
### 1. 密度聚类简介
密度聚类（Density-based clustering）是一种基于数据密度的聚类方法，它能够发现任意形状的聚类。相比于传统的基于距离的聚类算法，密度聚类能够更好地处理噪声数据和离群点。其中，DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是密度聚类算法中的一种
原创
2023-11-02 13:50:21
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DBSCAN是基于密度空间的聚类算法，与KMeans算法不同，它不需要确定聚类的数量，而是基于数据推测聚类的数目，它能够针对任意形状产生聚类。1.epsilon-neighborhoodepsoiln-neighborhood(简称e-nbhd）可理解为密度空间，表示半径为e且含有若干个点的nbhd，密度等于包含点的个数/空间大小。图中中心点是（3,2），半径epsilon是0.5 根据式子密度=
# Python层次聚类实例代码实现指南
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现Python层次聚类的实例代码。层次聚类是一种将数据点分成不同的组的聚类方法，通过计算数据点之间的相似性进行分类。在本文中，我将向你展示整个实现过程，并提供每个步骤所需的代码及说明。
## 实现流程
下面是实现Python层次聚类的步骤流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---
原创
2024-04-09 05:06:02
43阅读
# 模糊聚类的 Python 实例教程
在数据科学与机器学习领域，聚类是一种广泛使用的无监督学习技术。模糊聚类（Fuzzy Clustering）是聚类的一个特例，其中数据点可以属于多个聚类，且有不同的隶属度。在这一篇文章中，我会带你逐步实现模糊聚类的示例，使用 Python 编写代码，帮助你了解这个概念。
## 整体流程
以下是实现模糊聚类的一般步骤：
| 步骤 | 描述
Index 目录索引写在前面谱聚类简介数据集代码实现步骤详述图像预处理谱聚类操作聚类后的图像对应还原操作 写在前面最近要做一个基于无监督学习的传统图像分类，需要使用到聚类分析方法，但看到网上大多数都是关于点集的案例分析，基于自然图像的聚类分析实在是难觅，于是乎花了将近一周时间，参照着 Programming Computer Vision with Python 这本书以及相关文章进行了研究1，
MFC浅谈层次聚类算法写文章的起因所用数据集及预处理划分簇的基础思维和结果开发中遇到的一些问题及算法优化预测错误率的算法写在后面的话 写文章的起因本人是一名大二的学生，原本对于人工智能方面的算法就有一定的兴趣，正巧碰上期末课设需要用到层次聚类来完成课设，就顺水推舟，用C++（准确来说是MFC）完成了层次聚类算法的课设，之所以没用python一方面是了解不够另一方面是为了照顾队友吧，然后深刻体会到
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2023-12-09 13:11:15
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博客上看到的，叫做层次聚类，但是《医学统计学》上叫系统聚类（chapter21）思想很简单，想象成一颗倒立的树，叶节点为样本本身，根据样本之间的距离（相似系数），将最近的两样本合并到一个根节点，计算新的根节点与其他样本的距离（类间相似系数），距离最小的合为新的根节点。以此类推对于样本X=（x1，x2，，，xm），共n个样品，m个特征，我们可以考虑两种情形聚类R型聚类：m个特征之间的聚类，可以理解为
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2023-12-05 18:34:42
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python数据分析之聚类模型与半监督学习-第八次笔记1.聚类模型–*1.1基于切割的—K-means算法 –*1.2基于密度的—DBSCAN算法 –*1.3基于层次的聚类算法 –*1.4基于图裂法的—-Split算法2.关联，序列模型–*2.1关联规则—Apriori算法 –*2.2序列规则3.半监督学习–*3.1标签传播算法1.聚类模型导入模块import numpy as np
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2023-12-31 14:42:50
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AP聚类算法是基于数据点间的"信息传递"的一种聚类算法。与k-均值算法或k中心点算法不同，AP算法不需要在运行算法之前确定聚类的个数。AP算法寻找的"examplars"即聚类中心点是数据集合中实际存在的点，作为每类的代表。 算法描述： 假设$\{ {x_1},{x_2}, \cdots ,{x_n}\} $数据样本集，数据
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2024-05-10 17:10:25
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Kmeans算法及简单案例Kmeans算法流程选择聚类的个数k.任意产生k个聚类，然后确定聚类中心，或者直接生成k个中心。对每个点确定其聚类中心点。再计算其聚类新中心。重复以上步骤直到满足收敛要求。（通常就是确定的中心点不再改变。）Kmeans算法流程案例将下列数据点用K-means方法进行聚类（这里使用欧式距离作为度量，K取值为2） P1~P15这15个数据点的二维坐标图如下：指定P1、P2为初
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2023-08-25 16:25:56
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聚类分析算法综述1. 聚类相关概念定义方法距离计算相似度计算应用2. 常用传统算法层次方法划分方法K-均值（K-Means）K均值案例实现K-中心（K-Medoids）k中心案例实现基于密度的方法DBscanDBscan案例实现MeanShiftMeanShift案例实现基于网格的方法基于模型的方法GMMSOM基于约束的方法3. 新发展的算法基于模糊的算法基于粒度的算法量子聚类核聚类谱聚类参考文
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2023-08-14 14:23:58
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模糊数学是用数学方法研究和处理具有“模糊性”现象的数学。若要判断20岁的张三或80岁的李四是否是“年轻人”,答案自然是明确的！但要判断28岁——35岁左右的人是否属于“年轻人”的集合, 就不那么好确定了。
了解学习模糊算法，必须向杰出的先辈致敬，他就是美国控制论专家
L.A.Zadeh。
1定
k-均值聚类算法Kmeans算法是最常用的聚类算法，主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下，把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中，所有点分配完毕之后，根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点(取平均值)，然后再迭代的进行分配点和更新类簇中心点的步骤，直至类簇中心点的变化很小，或者达到指定的迭代次数。K-Means算法如何工作？输入：样本集D，簇的数目k，最
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2023-08-24 15:06:13
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谱聚类是从图论中演化出来的算法，它将聚类问题转换成一个无向加权图的多路划分问题。主要思想是把所有数据点看做是一个无向加权图 G = ( V，E ) 的顶点 V ，E 表示两点间的权重，数据点之间的相似度越高权重值越大。然后根据划分准则对所有数据点组成的图进行切图，使切图后不同的子图间的边权重和尽可能低，而子图内的边权重和尽可能高，从而实现聚类的效果。 简单来说，谱聚类一般有两个步骤：1. 图
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2024-01-08 19:36:19
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目录KmeansKmeans与KNN的区别 Kmeans K-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。它把n个对象根据他们的属性分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。其聚类过程可以用下图表示： &nbs
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2023-06-17 17:38:31
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时隔两月开始继续储备机器学习的知识，监督学习已经告一段落，非监督学习从聚类开始。非监督学习与监督学习最大的区别在于目标变量事先不存在，也就是说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
原创
2021-05-20 09:41:47
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时隔两月开始继续储备机器学习的知识，监督学习已经告一段落，非监督学习从聚类开始。非监督学习与监督学习最大的区别在于目标变量事先不存在，也就是说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...
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2021-05-12 14:42:24
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from sklearn.cluster import KMeansimport numpy as np# hidden_dim = 2X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [10, 2], [10, 4], [10, 0]])kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)pr
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2022-07-19 12:05:28
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说来这个聚类算法的实现是数据挖掘课程的第三次作业了，前两次的作业都是利用别人的软件，很少去自己实现一个算法，第一个利用sqlserver2008的商业智能工具实现一个数据仓库，数据处理，仓库模型的建立绕，维度表，事实表的创建，不过考试的时候应该也会有数据仓库常用模型的建立吧；第二次利用weka的分类和关联规则算法跑一些提供的数据，其实那些算法的参数原理都不晓得；&nbs
前言：关于谱聚类，已经有很多厉害的老师和大牛写过教程博客等，也有很不错的tutorial文章可供参考。此博文仅记述个人的一些总结、思考、疑问，算是对现有谱聚类学习资源的一个小补充。1. 谱聚类简述说到聚类，可能最先想到的就是经典的Kmeans算法。但是，Kmeans的应用是有前提条件的，它假设(目标式中的)误差服从标准正态分布，因此，Kmeans在处理非标准正态分布和非均匀样本集时，聚类效果会比较
