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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目录kmeans案例分析kmeans具体流程案例讲解 生成的数据代码结果聚类中心数的确定肘部法手肘法案例分析生成的数据代码 结果kmeans案例分析kmeans具体流程第一步：指定聚类类数k（文章后面会讲解k的选择方法）第二步：选定初始化聚类中心。随机或指定k个对象，作为初始化聚类中心第三步：得到初始化聚类结果。计算每个对象到k个聚类中心的距离，把每个对象分配给离它最近的聚类中
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2024-01-02 10:19:29
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【机器学习】确定最佳聚类数目的10种方法 在聚类分析的时候确定最佳聚类数目是一个很重要的问题，比如kmeans函数就要你提供聚类数目这个参数，总不能两眼一抹黑乱填一个吧。之前也被这个问题困扰过，看了很多博客，大多泛泛带过。今天把看到的这么多方法进行汇总以及代码实现并尽量弄清每个方法的原理。数据集选用比较出名的wine数据集进行分析 library(gclus)
data(wine)
head
原标题：机器学习之确定最佳聚类数目的10种方法 雷锋网(公众号：雷锋网) AI科技评论按，本文作者贝尔塔，原文载于知乎专栏数据分析与可视化，雷锋网 AI科技评论获其授权发布。 在聚类分析的时候确定最佳聚类数目是一个很重要的问题，比如kmeans函数就要你提供聚类数目这个参数，总不能两眼一抹黑乱填一个吧。之前也被这个问题困扰过，看了很多博客，大多泛泛带过。今天把看到的这么多方法进行汇总以及代码实现
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2024-01-22 11:26:38
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1:什么是文本聚类先说说聚类的概念,聚类又称群分析,是数据挖掘的一种重要的思想,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。(以上来自百度百科).再说到文本聚类,文本聚类其实也就是在文本方向上的应用,首先我们要
一、聚类1.准备工作（1） 研究目的聚类分析是根据事物本身的特性研究个体分类的方法，聚类分析的原则是同一类别的个体有较大相似性，不同类别的个体差异比较大。（2） 数据类型1）定量：数字有比较意义，比如数字越大代表满意度越高，量表为典型定量数据。2）定类：数字无比较意义，比如性别，1代表男，2代表女。PS：SPSSAU会根据数据类型自动选择聚类方法。K-modes聚类：数据类
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2023-08-27 18:24:26
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# 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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说明：如果是要用matlab做kmeans聚类分析，直接使用函数kmeans即可。使用方法:kmeans(输入矩阵，分类个数k)。转载一：MATLAB提供了两种方法进行聚类分析：1、利用 clusterdata 函数对数据样本进行一次聚类，这个方法简洁方便，其特点是使用范围较窄，不能由用户根据自身需要来设定参数，更改距离计算方法；2、分步聚类：（ 1）用 p
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2023-12-15 08:50:00
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一、案例介绍本项目旨在对鸢尾花数据集进行于混合高斯模型的聚类，并且深入分析与探索，以揭示数据的潜在模式与内在关联。通过对数据进行预处理，包括但不限于处理缺失值、异常值、标准化等操作，我们将确保数据的准确性和一致性。随后，将运用探索性数据分析（EDA）方法，结合数据可视化技术，呈现鸢尾花数据的多维特征，探索不同特征之间的关系和分布情况。二、理论方法这里就简单介绍，我们以运用为主： 聚类(Cluste
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2024-08-12 13:17:11
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=7275确定数据集中最佳的簇数是分区聚类（例如k均值聚类）中的一个基本问题，它要求用户指定要生成的簇数k。一个简单且流行的解决方案包括检查使用分层聚类生成的树状图，以查看其是否暗示特定数量的聚类。不幸的是，这种方法也是主观的。我们将介绍用于确定k均值，k medoids（PAM）和层次聚类的最佳聚类数的不同方法。这些方法...
原创
2021-05-12 14:16:02
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确定数据集中最佳的簇数是分区聚类（例如k均值聚类）中的一个基本问题，它要求用户指定要生成的簇数k。一个简单且流行的解决方案包括检查使用分层聚类生成的树状图，以查看其是否暗示特定数量的聚类。不幸的是，这种方法也是主观的。我们将介绍用于确定k均值，k medoids（PAM）和层次聚类的最佳聚类数的不同方法。这些方法...
原创
2021-05-19 23:42:49
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# Python输入不确定个数的方法
## 概述
在Python中，有时候我们需要从用户处获取不确定个数的输入。这种情况下，我们可以使用一些特定的方法来实现。本文将介绍一种常用的方法，以便帮助刚入行的开发者理解和学习。
## 方法流程
为了更好地理解整个过程，我们可以使用一个简单的流程图来展示实现Python输入不确定个数的步骤。
```mermaid
graph TD
A[开始] --
原创
2023-09-05 08:53:48
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# Python中如何确定pool个数
在Python中，我们常常会使用多线程或多进程来提高程序的运行效率。在这种情况下，我们需要使用pool来管理并发执行的任务。但是，如何确定合适的pool个数是一个比较困难的问题。在本文中，我们将探讨如何根据系统的资源情况来确定pool的个数，以便更有效地进行并发处理。
## 问题描述
假设我们有一个需要并发处理的任务列表，我们希望能够合理地分配任务到不
原创
2024-05-24 06:01:06
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# Python中的可变参数：处理不确定输入个数的能力
Python 是一种强大的编程语言，其灵活性体现在许多方面，尤其是在处理不确定数量的输入方面。无论是在函数、类还是其他结构中，Python 提供了一些强大的功能来应对这种情况。本文将详细探讨如何在 Python 中处理不确定输入个数，提供相应的代码示例，以及一些实际应用场景。
## 可变参数的使用
在 Python 中，可以通过使用 *
原创
2023-06-22 08:00:29
332阅读
21/7/15 读书笔记目录21/7/15 读书笔记数据挖掘导论 聚类分析的基本概念数据挖掘导论 K均值二分K均值动态分裂与合并（用后处理）K均值算法的优缺点数据挖掘导论 凝聚的层次聚类方法（凝聚的）层次聚类方法的优缺点数据挖掘导论 DBSCANDBSCAN的优缺点数据挖掘导论 聚类分析的基本概念聚类分析，就是将数据划分为多个具有一定意义的子集（称为簇）。与分类问题不同，聚类分析中“类标签”的概念
主题模型主题模型可以从一系列文章中自动推测讨论的主题。这些主题可以被用作总结和整理文章，也可以在机器学习流程的后期阶段用于特征化和降维。一、简介 LDA-隐含迪利克雷分配，latent dirichlet allocation，是一种主题模型，也就是从收集的文档中推测主题。甚至说LDA模型现在已经成为了主题建模的一个标准，是实践中最成功的主题模型止一。主题就是一篇文章、一段话、一个句子所表达的中
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2024-08-15 00:31:28
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如何确定聚类数实际上，一开始是很难确定聚类数的，下图的两种聚类数似乎都是可行的：但是，也存在一种称之为 肘部法则（Elbow Method） 的方法来选定适当的K值：上图曲线类似于人的手肘，“肘关节”部分对应的 KKK 值就是最恰当的 KKK 值，但是并不是所有代价函数曲线都存在明显的“肘关节”，例如下面的曲线：一般来说，K-Means 得到的聚类结果是服务于我们的后续目的...
原创
2021-08-10 17:49:49
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# Python 中字符串的分割：不确定个数的处理
在 Python 中，字符串的处理是非常常见的一项任务，尤其是对字符串进行分割操作。`str.split()` 方法允许我们按照指定的分隔符将字符串分割成多个子字符串。然而，在许多情况下，我们可能遇到不确定个数的分隔符，这就需要我们采用一些技巧来灵活处理字符串的拆分。本文将详细介绍如何处理这类需求，并附带代码示例和图表，帮助你更好地理解这一技术
原创
2024-09-23 03:44:49
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Python3自带的一个函数为 ,使用方式如下： 但是当我存在一个二维数组： 当我不确定 的长度
原创
2022-08-10 17:31:48
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