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
转载
2024-05-10 17:10:25
38阅读
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
转载
2023-08-14 14:23:58
143阅读
算法说明K均值聚类算法其实就是根据距离来看属性，近朱者赤近墨者黑。其中K表示要聚类的数量，就是说样本要被划分成几个类别。而均值则是因为需要求得每个类别的中心点，比如一维样本的中心点一般就是求这些样本的算术平均数。这里存在一个问题了，在最开始我并不知道哪个样本属于哪个类别，那么我怎么能求出中心点呢？如何去划分类别呢？既然是无监督的算法，肯定是没有结果来做训练的。算法思想首先最开始的类别数K我们需要先
转载
2024-03-28 17:09:21
38阅读
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
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法，和K-Means，BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比，DBSCAN既可以适用于凸样本集，也可以适用于非凸样本集。下面我们就对DBSCAN算法的原理做一个总结。1. 密度聚类原理DBSCAN是一种基于
转载
2024-09-27 13:39:10
22阅读
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，基于密度的有噪应用中的空间聚类）是一种简单，却又在处理时空数据时表现不错的算法，借最近正好有看，这里整理下。不同于k-means，以中心点为原则进行聚类，只要样本点离同一个簇中心最近，就被划分到同一个簇中，且簇的形状是“类圆形”（凸形状）。DBSCAN将簇定义为密度
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
536阅读
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...
原创
2021-05-12 14:42:24
894阅读
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
im
转载
2023-12-31 14:42:50
148阅读
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
转载
2023-08-25 16:25:56
167阅读
关于聚类算法一直是近几年来机器学习的热门，下面谈谈自己对其中几种聚类算法的理解，首先在谈聚类算法之前我们引入相似度这么一个概念，什么是相似度呢，简单来说假设有M个样本，其中任意两个样本之间的相似的度量，很明显我们需要一个标准去度量它们下面有几种常见的度量标准：1.欧式距离 2.杰卡尔德距离 3.相关系数1 K-Means算法 还有一些度量标准在这里就不多做介绍了，接下来我们介绍第一种聚类算法
转载
2024-03-27 07:45:24
44阅读
介绍首先要知道为什么要聚类？简来说：就是没有目标值，自己创造目标值复杂说：通常聚类是做在分类之前的，当数据集没有目标值的时候，就只能通过聚类的方式，将一定量的样本化为一类，另外一部分样本再化为一类，然后这些样本所属于的类别就作为其样本的目标值，之后便在做常规的分类预测。聚类算法之Kmeans的步骤（过程）：ps:先假设此时有1000个样本（点），要将其划分为3个类别（k=3）1、首先，就可以随机的
转载
2024-03-21 22:03:09
56阅读
1.1Kmeans算法理论基础 K均值算法能够使聚类域中所有样品到聚类中心距离平方和最小。其原理为：先取k个初始聚类中心，计算每个样品到这k个中心的距离，找出最小距离，把样品归入最近的聚类中心，修改中心点的值为本类所有样品的均值，再计算各个样品到新的聚类中心的距离，重新归类，修改新的中心点，直
转载
2024-05-15 08:50:27
49阅读
k-means聚类算法原理简介 概要K-means算法是最普及的聚类算法，也是一个比较简单的聚类算法。算法接受一个未标记的数据集，然后将数据聚类成不同的组，同时，k-means算法也是一种无监督学习。 算法思想k-means算法的思想比较简单，假设我们要把数据分成K个类，大概可以分为以下几个步骤：1.随机选取k个点，作为聚类中心；2.计算每个点分别到k个聚类中心的聚类，然后将该
转载
2024-03-17 14:45:40
148阅读
1.摘要聚类是统计数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛的应用，包括机器学习、数据挖掘、图像分析等等。聚类就是把相似的对象分成不同的组别或者更多的子集，从而让每个子集的成员对象都有相似的一些属性。所谓聚类算法，其实就是将一对没有标签的数据自动划分成几类的方法。在应用场景上，聚类能帮助我们解决很多计算机中的分类问题，常见的如：颜色类别分类、空间坐标中的密度分类、电商中的人群特征分类。除了分类问题外，
转载
2024-01-16 18:39:38
50阅读
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
转载
2023-08-24 15:06:13
100阅读
聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。相反，最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置。在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。完成本教程后，你将知道：聚类是在输入数据的特征空间中查找自然组的无监督问题。对于所有数据集，有许
转载
2023-06-16 14:35:25
188阅读
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
转载
2023-06-17 17:38:31
161阅读
机器学习算法day02_Kmeans聚类算法及应用课程大纲Kmeans聚类算法原理Kmeans聚类算法概述Kmeans聚类算法图示Kmeans聚类算法要点Kmeans聚类算法案例需求用Numpy手动实现用Scikili机器学习算法库实现Kmeans聚类算法补充算法缺点改良思路 课程目标：1、理解Kmeans聚类算法的核心思想2、理解Kmeans聚类算法
转载
2023-06-21 22:20:27
0阅读
