常用的聚类算法有K-Means（K均值聚类算法）、DBSCAN和OPTICS等。K均值聚类算法的相关信息自行从网上获取。简单介绍如下：K-Means算法实质上是一种将聚类视为密度估计问题的概率方法。k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 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。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值
# Java中的Optics聚类算法概述
Optics（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）是一种基于密度的聚类算法，能够有效处理不同形状和大小的聚类。与传统的K-Means算法不同，Optics不需要事先指定聚类的数量，适用于大规模数据集。本文将介绍Optics算法的基本原理，并通过Java示例代码来演示其实现过程。
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K-Means(K均值)是聚类最常用的方法之一，基于点与点距离的相似度来计算最佳类别归属。数据来源业务部门，这些数据是关于客户的，苦于没有分析入手点希望数据部门通过对这些数据的分析，给业务部门一些启示，或者提供数据后续分析或者业务思考的建议。基于以上的场景的描述和需求，由于业务部门可以自己做一些描述性的统计分析，以及此次数据属于探索性数据分析，没有之前的参考案例。故考虑对客户进行聚类
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2024-08-04 10:23:17
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DBSCAN算法对于邻域半径eps和最小样本数minPoints这两个参数比较敏感，不同的参数取值会产生不同的聚类效果。为了降低参数设置对聚类结果造成的不稳定性，在DBSCAN算法的基础上，提出了OPTICS算法，全称如下Ordering Points to identify the clustering structure通过对样本点排序来识别聚类结构，为了搞清楚该算法，首先要理解以下两个基本概
原创
2022-06-21 09:43:50
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OPTICS算法与DBSCAN算法有许多相似之处，可以认为是DBSCAN算法将eps要求从一个值放宽到一个值范围的推广。OPTICS与DBSCAN的关键区别在于OPTICS算法建立了一个可达性图，它为每个样本分配了一个reachability_(可达性距离)和一个簇ordering_属性内的点(spot);这两个属性是在模型拟合时分配的，用于确定簇的成员关系。如果运行OPT
原创
2022-11-02 09:42:28
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一、聚类学习简介聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。聚类算法是典型的无监督算法，主要用于将相似样本分
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2024-03-16 01:44:58
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# Optics聚类在Java中的实现
## 什么是Optics聚类？
Optics（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）是一种基于密度的聚类算法，适用于发现具有不同密度和形状的数据集。与传统的聚类算法（如K-Means）不同，Optics不需要预先指定聚类的数量，且对噪声点和边界点具有较强的鲁棒性。
Optics的主要思
聚类算法的目的就是将相似的数据对象划分为一类或者簇，使得在同一个簇内的数据对象尽可能相似，不同簇中的数据对象尽可能不相似。 常见的聚类方法有如下几种： 1.划分聚类（KMeans）； 2.层次聚类； 3.密度聚类（DBSCAN）； 4.模型聚类； 5.谱聚类1.层次聚类 层次聚类主要有两种类型：合并的层次聚类和分裂的层次聚类。前者是一种自底向上的层次聚类算法，从最底层开始，每一次
OPTICS算法的难点在于维护核心点的直接可达点的有序列表。
DBSCAN有一些缺点，如：参数的设定，比如说阈值和半径 这些参数对结果很敏感，还有就是该算法是全局密度的，假若数据集的密度变化很大时，可能识别不出某些簇。如下图： 核心距离：假定P是核心对象，人为给定一个阈值Ａ，然后计算关于Ｐ点满足阈值Ａ的最小的半径Ｒ，即在Ｒ内，Ｐ
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2024-04-24 14:54:26
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聚类是针对给定的样本，依据它们特征的相似度或距离，将其归并到若干个“类”或“簇”的数据分析问题。一个类是给定样本集合的一个子集。直观上，相似的样本聚集在相同的类，不相似的样本分散在不同的类。这里，样本之间的相似度或距离起着重要作用。聚类的目的是通过得到的类或簇来发现数据的特点或对数据进行处理，在数据挖掘、模式识别等领域有着广泛的应用。聚类属于无监督学习，因为只是根据样本的相似度或距离将其进行归类
看到一篇总结文章，挺好。 转自：。 补充了CFSFDP聚类算法算法原理 20190512 一、简要介绍1、聚类概念聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。2、聚类和分类的区别聚类技术通常又被称为无监督学习，因为与监督学习不
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2024-03-23 13:04:33
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代码在这里 https://github.com/worry1613/gongyu-recommend聚类通俗的讲，即所谓“物以类聚，人以群分”。聚类 (Clustering) 是一个数据挖掘的经典问题，它的目的是将数据分为多个簇 (Cluster)，在同一个簇中的对象之间有较高的相似度，而不同簇的对象差别较大。为什么要用聚类算法？简单，非常简单！！！！聚类是非监督版的‘分类’，把相近的数据划分成
Matlab提供了两种方法进行聚类分析。一种是利用 clusterdata函数对样本数据进行一次聚类，其缺点为可供用户选择的面较窄，不能更改距离的计算方法；另一种是分步聚类：（1）找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性，用pdist函数计算变量之间的距离；（2）用 linkage函数定义变量之间的连接；（3）用 cophenetic函数评价聚类信息；（4）用cl
testSet.txt
1.658985 4.285136
-3.453687 3.424321
4.838138 -1.151539
-5.379713 -3.362104
0.972564 2.924086
-3.567919 1.531611
0.450614 -3.302219
-3.487105 -1.724432
2.668759 1.594842
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2024-06-07 20:52:33
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一、聚类算法中的距离 1. 单个样本之间的距离 余弦距离 在聚类分析中，一般需要对数据进行标准化，因为聚类数据会受数据量纲的影响。 在sklearn库中，可调用如下方法进行标准化：1 from sklearn.preprocessing import StandardScaler
2 data = StandardSc
k-means算法（k-均值聚类算法）是一种基本的已知聚类类别数的划分算法。它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。它是使用欧氏距离度量的（简单理解就是两点间直线距离，欧氏距离只是将这个距离定义更加规范化，扩展到N维而已）。它可以处理大数据集，且高效。它的输入
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2024-05-28 21:02:00
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OTU是什么？OTU（Operational Taxonomic Units），即操作分类单元。通过一定的距离度量方法计算两两不同序列之间的距离度量或相似性，继而设置特定的分类阈值，获得同一阈值下的距离矩阵，进行聚类操作，形成不同的分类单元。在16S测序中，将序列按照97%的相似性进行OTU聚类。OTU聚类的意义高通量测序得到的序列有几千万条，对每条序列都进行物种注释的话，工作量大、耗时，而且扩增
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2024-03-29 06:45:09
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自身坐标系（Local Space，模型（局部）坐标系） 通常每当创建一个3D物体时都有自己的坐标系，从而能够简化建模的过程，因为不需要去考虑除自身以外的因素，如图： 当然，自身坐标系的魅力不仅仅是这样，倘若要对一个物体绕着自身某一个顶点旋转，我想将坐标原点放在顶点上比放在其他任意一种坐标系进行
PCA聚类分析利用PCA主成份分析可以将高维的数据降到低维，降维是对数据高维度特征的一种预处理方法。降维是将高维度的数据保留下最重要的一些特征，去除噪声和不重要的特征，从而实现提升数据处理速度的目的。将物理或抽象对象的集合分组成为有类似的对象组成的多个子计划的过程叫聚类，聚类一般是对几个数据项同时操作。分类的学习过程是一种有指导的学习过程，是基于某种标量，进行分类，而聚类的学习过程是一种无指导的学
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2024-08-20 22:15:50
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动态社区发现除了最经典的两步思想之外，还有一些算法借鉴的进化聚类的思想，该定义在2006年的KDD会议上由Chakrabarti提出，下面就对这片论文做一个梳理。论文题目：Evolutionary Clustering摘要：我们关注随时间演化的聚类问题。进化聚类需要同时优化两个存在冲突的指标（criteria）：1.任何时间点上的聚类应该遵循当前数据的特点；2.在一个时间片（timestep）上的
