# 使用 Python 进行数据模糊聚类分析的入门指南
在现代数据科学中，聚类分析是一种常用的无监督学习方法，它能够将相似的对象分组。模糊聚类是聚类分析的一种变种，它允许数据点属于多个聚类，而不仅仅是一个。本文将带领你学习如何使用 Python 进行数据模糊聚类分析。
## 流程概述
在进行模糊聚类分析之前，我们需要遵循一个系统的流程。下面是实现流程的概述：
| 步骤 | 描
懒了几天了，把模糊数学后面的学了，继续总结一下。模糊聚类首先是数据的标准化 假设有m个对象，每个对象有n个特征来描述，构成的矩阵就是m*n的一个矩阵（行i代表一个对象，列j代表一个特征，（i，j）就是滴i个对象的第j个特征的值），每个特征的衡量的量纲不一样，所以我们要对数据进行标准化（或者叫归一化），即把
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2024-05-19 18:00:20
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1 简介图像分割是数字图象处理中关键技术之一,是重要的研究领域,也是计算机视觉中的一个经典问题。聚类分析是图像分割领域的重要分支之一,也是数据挖掘中进行数据处理的重要分析工具和方法,且应用广泛。近年来,聚类分析已经成为人们进行数据分析和信息提取的研究热点。而模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)聚类是聚类分析中应用最普遍的一种方法。2 部分代码%% 程序分享
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2023-07-24 18:45:01
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# Python数据模糊聚类分析：KMeans
在数据科学和机器学习领域，聚类分析是一种重要的无监督学习方法。它旨在将数据集中的数据点分组，使得同一组内的数据点更为相似，而不同组之间的数据点差异更大。在众多聚类算法中，KMeans因其简单有效而广泛应用。本文将通过Python代码示例深入探讨KMeans算法，并示范其在数据模糊聚类分析中的应用。
## KMeans聚类简介
KMeans聚类算
本实验所采用的模糊聚类分析方法是基于模糊关系上的模糊聚类法，也称为系统聚类分析法，可分为三步：
第一步：数据标准化，建立模糊矩阵
第二步：建立模糊相似矩阵
第三步：聚类
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2023-08-02 08:18:08
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目录模糊理论Fuzzy C-Means算法原理算法步骤python实现本文采用数据集为iris,将iris.txt放在程序的同一文件夹下。请先自行下载好。模糊理论模糊控制是自动化控制领域的一项经典方法。其原理则是模糊数学、模糊逻辑。1965，L. A. Zadeh发表模糊集合“Fuzzy Sets”的论文， 首次引入隶属度函数的概念，打破了经典数学“非0即 1”的局限性，用[0,1]之间的实数来描
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2023-08-07 14:41:21
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# 聚类分析 python代码
## 什么是聚类分析？
聚类分析是一种无监督学习的方法，它将数据分为不同的组或簇，使得同一组内的数据点更加相似，而不同组之间的数据点更加不同。聚类分析可以帮助我们发现数据中的隐藏模式，对数据进行有效的分类和理解。
在机器学习和数据挖掘领域，聚类分析经常用于市场细分、社交网络分析、图像分割等任务中。通过聚类分析，我们可以更好地理解数据，识别数据中的规律和关联性。
原创
2024-05-08 03:28:54
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问题根据下面表格中的数据，用Matlab（或Python）编程进行数据标准化处理；根据标准化处理后的数据，用Matlab（或Python）编程，建立模糊相似矩阵，并编程求出其传递闭包矩阵；根据模糊等价矩阵，编程绘制动态聚类图；根据原始数据，编程确定最佳分类结果。 原始数据如下： no Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6 x1 21 63 19 40 1.567 106 x2 23 74 30 75
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2023-11-13 15:08:50
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✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志模糊均值聚类（FCM）是用隶属度确定每个数据点属于某个聚类的程度的一种聚类算法。1973年，Bezdek提出了该算法，作为早期硬均值聚类（HCM）方法的一种改进。FCM把 n 个向量 xi(i=1,2,…,n)分为 c 个模糊组,并求每组的聚类中心，使得非相似性指标的价值函数达到最
原创
精选
2022-12-11 10:52:13
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✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志模糊均值聚类（FCM）是用隶属度确定每个数据点属于某个聚类的程度的一种聚类算法。1973年，Bezdek提出了该算法，作为早期硬均值聚类（HCM）方法的一种改进。FCM把 n 个向量 xi(i=1,2,…,n)分为 c 个模糊组,并求每组的聚类中心，使得非相似性指标的价值函数达到最
原创
2023-09-15 09:07:30
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模糊聚类模糊聚类与K-means算法有异曲同工之妙，两者各有优劣势，K-means算法的介绍连接：基本概念：聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分为若干子集，使相似的样本尽可能归于一类，而把不相似的样本划分到不同的类中。硬聚类把每个
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2023-09-11 22:58:45
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一、实验目标1、使用 K-means 模型进行聚类，尝试使用不同的类别个数 K，并分析聚类结果。 2、按照 8:2 的比例随机将数据划分为训练集和测试集，至少尝试 3 个不同的 K 值，并画出不同 K 下 的聚类结果，及不同模型在训练集和测试集上的损失。对结果进行讨论，发现能解释数据的最好的 K 值。二、算法原理首先确定k，随机选择k个初始点之后所有点根据距离质点的距离进行聚类分析，离某一个
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2024-08-17 10:03:08
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SLS机器学习最佳实战：时序异常检测和报警前言第一篇文章SLS机器学习介绍（01）：时序统计建模上周更新完，一下子炸出了很多潜伏的业内高手，忽的发现集团内部各个业务线都针对时序分析存在一定的需求。大家私信问我业务线上的具体方法，在此针对遇到的通用问题予以陈述（权且抛砖引玉，希望各位大牛提供更好的建议和方法）：数据的高频抖动如何处理？在业务需求能满足的条件下，进可能的对数据做聚合操作，用窗口策略消除
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2023-08-24 22:55:45
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详细文档：http://www.yiyehu.tech/archives/2019/05/26/isodata_report-2
ISODATA 算法汇报文档实验介绍实验：使用ISODATA聚类算法在IRIS数据上进行聚类分析 ISODATA(迭代自组织数据分析算法 )来自模糊数学领域 ,是统计模式识别 中非监督动态聚类算法的一种。算法基本思想可以通过类的自动合并（两 类合一）与分裂（一类分为
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2023-08-23 16:27:38
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FCM原理FCM隶属度矩阵以及聚类中心的更新关系可以参考这个文章，推倒过程已经很详细了，本博客在理论的基础上对公式进行解读和变换使之对应到相应的矩阵操作，并最终完成模糊聚类算法的编写。公式解读python实现import numpy as np
import pandas as pd
import copy
#from core.myviews.views import viewResult,vi
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2024-05-28 09:44:25
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Matlab 代码：1 % GMM code
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3 function varargout = gmm(X, K_or_centroids)
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5 % input X:N-by-D data matrix
6 % input K_or_centroids: K-by-D centroids
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8 % 阈值
9 threshold =
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2023-06-21 21:43:50
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投资机构或电商企业等积累的客户交易数据繁杂。需要根据用户的以往消费记录分析出不同用户群体的特征与价值，再针对不同群体提供不同的营销策略。用户分析指标根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标 R-最近一次消费(Recency)
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2024-08-01 11:18:53
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1 基础算法 (1) K-means算法：对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。 (2) K-means算法是局部最优解，初始聚类中心一般是随机选择，有可能运行两次的结果稍有不同。 (3) 距离公式常采用欧式距离和余弦相似度公式，前者越小代表距离越小，后者越大代表越相似。2 算法实现import numpy as np
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2023-06-21 21:47:55
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今天想写一下聚类分析方法之一：K—Mean聚类法01 聚类分析模型简介 (1)聚类分析没有过多的统计理论支持，也没有统计检验对聚类结果的正确性“负责”，仅仅按照所定义的距离将数据归类而已。02 聚类分析入门 聚类分析实质就是按照距离的远近将数据分为若干个类别，以使得类别内数据的“差异”尽可能小，类别间“差异”尽可能大。1. 所用的变量类型：一类是分类变量；一类是连续变量。连续变量一
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2024-06-15 09:16:40
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## 教你实现SOM聚类分析的Python代码
SOM（自组织映射）是一种无监督学习的神经网络算法，适用于数据可视化和聚类分析。今天，我将带你一步步实现SOM聚类分析的Python代码。
### 整体流程
为便于理解，下面是一个SOM聚类分析的流程表：
| 步骤 | 说明 |
| ------- | ----------------
