前言用python实现基于自媒体数据的人群聚类分析是帮一个同学他要完成毕业设计嘛，说不会python，其实我也不怎么会，但是毕业设计又必须要完成，然后我们收集了不少资料，经历了近两个月的时间，才完成了这篇毕业设计——《用python实现基于自媒体数据的人群聚类分析》，项目中完成并整理了如下资料，如果需要的同学可以参考：python爬虫数据，python源代码，词频矩阵，高频词，聚类分析结果，谱系，
# Python聚类分析：如何应对不确定的聚类个数
在数据科学和机器学习的领域，聚类 (Clustering) 是一种重要的无监督学习方法。聚类的目的是将数据集分成几个组（或称为簇），其中同一组内的数据点相似度较高，不同组之间的数据点相似度较低。然而，实际应用中，聚类的个数往往是未知的，这给数据分析带来了一定的挑战。本文将探讨在Python中如何进行聚类分析，特别是如何处理未知的聚类个数，并提供
聚类是一种无监督机器学习方法，可以从数据本身中识别出相似的数据点。对于一些聚类算法，例如 K-means，需要事先知道有多少个聚类。如果错误地指定了簇的数量，则结果的效果就会变得很差（参见图 1）。这种情况下，s 变为负数，接近 -1。在许多情况下，不知道数据中有多少个簇。但是弄清楚有多少簇可能是我们首先要执行聚类操作的原因。如果有数据集相关的领域内知识可能有助于确定簇的数量。但是这假设需要知道目
# 聚类如何确定个数 Python
在聚类分析中，确定聚类的个数是一个关键问题。聚类的个数决定了结果的质量和有效性。本文将介绍几种常用的方法来确定聚类的个数，并提供Python代码示例。
## 聚类评估指标
在选择聚类的个数之前，我们首先需要了解一些聚类评估指标。以下是常用的聚类评估指标：
1. **轮廓系数（Silhouette Coefficient）**：该指标度量了样本与其自身簇内
原创
2023-10-15 05:58:04
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文章目录前言一、常见的聚类算法简介二、两种聚类的数学原理1. K-MEANS聚类a、样本点分类b、质心更新迭代2. DBSCAN聚类3. 两种评估指标三、Python实现聚类算法1. K-MEANS聚类和评估2. K-MEANS聚类对比DBSCAN聚类3. K-MEANS图像分割总结 前言机器学习中有大量的分类任务，除了常见的分类算法能解决这些问题，还有经典的聚类算法来添砖加瓦，聚类和分类其实差
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2024-09-28 14:08:02
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1、聚类： ① 聚类就是对大量位置标注的数据集，按照数据内部存在的数据特征将数据集划分为多个不同类别，使类别内的数据比较相似，类别之间的数据相似度比较小；属于无监督学习 ② 聚类算法的重点是计算样本之间的相似度，也称为样本间的距离 ③ 和分类算法的区别 分类算法是有监督学习，基于有标注的历史数据进行算法模型构建
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2023-10-31 21:46:27
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层次聚类层次聚类(Hierarchical Clustering)是聚类算法的一种，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。创建聚类树有自下而上合并和自上而下分裂两种方法。作为一家公司的人力资源部经理，你可以把所有的雇员组织成较大的簇，如主管、经理和职员；然后你可以进一步划分为较小的簇，例如，职员簇可以
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2023-12-02 23:27:14
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什么是聚类？聚类是一组用于将数据划分为组或簇的技术。同组的数据中相比其他组的数据
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2022-07-29 07:05:28
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划分聚类Kmeans原理(1)任意选择k个对象作为初始的簇中心；(2)根据距离（欧式距离）中心最近原则，将其他对象分配到相应类中；(3) 更新簇的质心，即重新计算每个簇中对象的平均值；(4) 重新分配所有对象，直到质心不再发生变化 调包实现import time
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
da
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2023-07-28 13:11:42
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最近帮导师搬砖看了篇论文，记录一下。a scalable approach for general correlation clustering该论文有两个创新点：1.聚类不用预定义最终聚类的个数k2.据说效率很高迭代一次大约是O(n2)的，所以适合大规模的数据 该文章将待聚类的对象看成一个个点，然后对象之间的关系分为两类，一种是“attract”,用一条标为“+”的边来表示，一种是“r
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2024-08-12 14:21:59
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# 实现“基于类间距阈值判断聚类数 python”教程
## 1. 介绍
在机器学习和数据挖掘领域中，确定聚类数是一个重要的问题。本教程将教你如何基于类间距阈值来判断聚类数，以帮助你更好地进行聚类分析。
## 2. 流程图
```mermaid
graph LR
A(开始) --> B(加载数据)
B --> C(特征工程)
C --> D(计算类间距)
D --> E(确定聚类数)
E --
原创
2024-07-06 04:02:32
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菜鸟一枚，编程初学者，最近想使用Python3实现几个简单的机器学习分析方法，记录一下自己的学习过程。关于KMeans算法本身就不做介绍了，下面记录一下自己遇到的问题。一 、关于初始聚类中心的选取 初始聚类中心的选择一般有：（1）随机选取（2）随机选取样本中一个点作为中心点，在通过这个点选取距离其较大的点作为第二个中心点，以此类推。（3）使用层次聚类等算法更新出初
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2023-07-20 14:40:48
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尽管基于划分的聚类算法能够实现把数据集划分成指定数量的簇，但是在某些情况下，需要把数据集划分成不同层上的簇：比如，作为一家公司的人力资源部经理，你可以把所有的雇员组织成较大的簇，如主管、经理和职员；然后你可以进一步划分为较小的簇，例如，职员簇可以进一步划分为子簇：高级职员，一般职员和实习人员。所有的这些簇形成了层次结构，可以很容易地对各层次上的数据进行汇总或者特征化。另外，使用基于划分的聚类算法(
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2024-06-28 07:38:10
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文章目录一、基于文本特征的方法1.K-Means算法2.均值漂移算法3.层次聚类4.谱聚类算法5.DBSCAN密度聚类算法sklearn代码二、潜在语义分析三、深度学习聚类 聚类的应用场景没有分类广泛，而由于无监督其算法效果也不足已运用到生产环境中去，不过其仍然是机器学习中的一个重要组成部分。文本聚类常见的应用场景就是文档标签生成，热点新闻发现等等，另外，在处理文本特征时，也可以使用聚类形成特
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2024-07-31 06:35:35
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一、python代码'''
Author: Vici__
date: 2020/5/14
'''
import math
'''
Point类，记录坐标x，y和点的名字id
'''
class Point:
'''
初始化函数
'''
def __init__(self, x, y, name):
self.x = x # 横坐标
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2023-08-20 10:00:57
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准备说明：Python代码运行，需要有数据集，文章最后有csv格式的数据集，请自行下载。理论知识讲解：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]之间的实数来描述中间状态。很多经典的集合（即：论域U内的某个元素是
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2024-08-13 17:42:44
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下面是几个城市的GDP等信息，根据这些信息，写一个SOM网络，使之对下面城市进行聚类。并且，将结果画在一个二维平面上。 //表1中，X。为人均GDP(元)；X2为工业总产值(亿元)；X。为社会消费品零售总额(亿元)；x。为批发零售贸易总额(亿元)；x。为地区货运总量(万吨)，表1中数据来自2002年城市统计年鉴。//城市 X1 X2 X3 Xa X5 北京 27527 2738.30 1
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2023-06-20 14:47:21
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本例中，使用用户注册时间（注册天数reg_length）、活跃（最近活跃间隔天数rec_act_length、近7日活跃天数act_days）和变现（近7日日均广告点击量ad_pd、近7日日均阅读量read_pd）三个维度进行聚类。库导入在这里用到了os用来处理路径，numpy、pandas都是数据分析处理的常用库，matplotlib作简单的图形看指标分布，重头戏就是sklearn啦，用来完成我
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2024-03-04 01:25:34
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1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 """
3 Created on Wed Jan 10 19:18:56 2018
4
5 @author: markli
6 """
7 import numpy as np;
8 '''
9 kmeans 算法实现
10 算法原理
11 1、随机选择k个点作为聚类中心点，进行聚类
12 2、求出聚类后的各类的 中心点
1
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2023-06-21 21:57:49
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目录一、聚类分析1、聚类2、Scipy中的聚类算法（K-Means）3、聚类示例 完整代码：运行结果：函数使用：二、图像色彩聚类操作步骤：完整代码：运行结果：三、合并至Flask软件部分代码：运行结果：一、聚类分析1、聚类聚类是把相似数据并成一组（group）的方法。不需要类别标注，直接从数据中学习模式。2、Scipy中的聚类算法（K-Means） 随机选取K个数据点作为“种
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2023-08-09 07:28:55
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