聚类分析优缺点：优点：1.聚类是自动的不必带有方向性2.易于理解和实施缺点：1.有时候难以解读聚类的结果2.聚类结果对距离计算方式的算则和特征之间的权重十分敏感3.K-mean由K值主导4.K-means对初始中心的选择十分敏感5.异常值也会成为族群做聚类分析之前，我们要先对数据进行一些必要的处理：对于continuous变量：我们需要先rescale，把所有数据都化成同一口径，才能进行比较。re
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2023-12-09 10:01:30
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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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这是python数据分析案例系列的第二篇，主要是聚类分析，实现起来较为简单。后续还会继续更新，欢迎关注交流！在处理实际的数据分析案例时，我们面临的往往是比较复杂的研究对象，如果能把相似的样品（或指标）归成类，处理起来大为方便。聚类分析目的就是把相似的研究对象归成类先贴上总结的聚类分析基本步骤：算法过程如下：1）从N个文档随机选取K个文档作为质心2）对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离，并把它归到
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2023-08-11 14:43:43
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针对教材P212页的表格7-5，用系统聚类和快速聚类做聚类分析。1.数据概况2.代码及运行结果2.1 系统聚类法2.2 快速聚类法3.链接 目的：1996年全国31个省、市、自治区城镇居民消费数据采用系统聚类及快速聚类做聚类分析 1.数据概况2.代码及运行结果2.1 系统聚类法#导包
library(xlsx)
#读取数据
data = read.xlsx("C:\\Users\\6\\Des
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2023-10-25 21:43:25
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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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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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在本文中，我们将讨论“python 红酒品种聚类分析代码”的相关问题。红酒品种的聚类分析是一个有趣且具实践意义的机器学习应用，通过分析不同红酒之间的特征，帮助开发出更精确的推荐系统或市场分析工具。
背景定位
在日常的红酒消费中，消费者往往受到品牌、价格、口味、产地等多个因素的影响。然而，面对种类繁多的红酒，如何帮助消费者更快速地找到心仪的品种成为了一个关键问题。聚类分析恰好能够根据特征将红酒进
## 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 |
| ------- | ----------------
聚类分析数据聚类理论理论一、聚类定义二、聚类与分类区别三、聚类分析的目的四、聚类主要方法 数据聚类理论理论一、聚类定义数据聚类 ( Cluster analysis )是指根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类，每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类之间的特性差别尽可能大。聚类分析是研究“物以类聚”的一种科学有效的方法，由实验测试得到的数据是原始数据，原始数据是没有进行分类的、无规律
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2023-08-30 08:43:16
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一、聚类（无监督）的目标使同一类对象的相似度尽可能地大；不同类对象之间的相似度尽可能地小。二、层次聚类层次聚类算法实际上分为两类：自上而下或自下而上。自下而上的算法在一开始就将每个数据点视为一个单一的聚类，然后依次合并（或聚集）类，直到所有类合并成一个包含所有数据点的单一聚类。因此，自下而上的层次聚类称为合成聚类或HAC。聚类的层次结构用一棵树（或树状图）表示。树的根是收集所有样本的唯一聚类，而叶
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2023-08-14 14:10:30
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聚类分析是一个迭代的过程对于n个p维数据，我们最开始将他们分为n组每次迭代将距离最近的两组合并成一组若给出需要聚成k类，则迭代到k类是，停止 计算初始情况的距离矩阵一般用马氏距离或欧式距离个人认为考试只考 1,2比较有用的方法是3,4,5,8 最喜欢第8种 距离的计算 欧式距离 距离的二范数 马氏距离 对于X1, X2 均属于N(u, Σ)
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2023-10-12 16:02:46
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判别与聚类的比较：聚类分析和判别分析有相似的作用，都是起到分类的作用。判别分析是已知分类然后总结出判别规则，是一种有指导的学习；聚类分析则是有了一批样本，不知道它们的分类，甚至连分成几类也不知道，希望用某种方法把观测进行合理的分类，使得同一类的观测比较接近，不同类的观测相差较多，这是无指导的学习。 所以，聚类分析依赖于对观测间的接近程度（距离）或相似程
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2023-12-03 13:46:39
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目录一、背景二、系统聚类算法代码实现 三、K均值聚类算法代码实现四、结果对比和分析以全国各城市空气质量年度数据为例。分别应用系统聚类算法和K均值聚类法对数据进行分析一、背景系统聚类算法先将各个个体看作一类，根据个体间的相似程度（距离、相关系数）等合并出新类而后不断循环该过程直至达到事先确定的某些标准其度量相似度的方法有最小距离、最大距离、中间距离、重心距离、类平均、离差平均等（Q型聚类）
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2023-09-21 09:20:16
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在 Python 中，聚类分析是一种无监督机器学习方法，旨在将数据分成若干个群集。它通常用于发现数据中的潜在结构或模式，并将数据分组为具有共同特征的群集。聚类分析有许多不同的算法，如 k-均值聚类、层次聚类和密度聚类。每种算法都有自己的优缺点，因此在使用时应根据数据特点和分析目标选择合适的算法。Python 中有许多机器学习库可用于聚类分析，如 scikit-learn、pandas 和 scip
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2023-06-05 11:30:15
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文章目录关于聚类分析例题Matlab代码意义应用 关于聚类分析 （树状图） （冰状图）例题Matlab代码X=[20,7;18,10;10,5;4,5;4,3];
Y=pdist(X);
SF=squareform(Y);
Z=linkage(Y,'single');
dendrogram(Z);%显示系统聚类树
T=cluster(Z,'maxclust',3)意义1、与多元分析的其他方法相比
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2023-09-26 13:01:00
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这是 python 数据分析案例系列的第二篇，主要是聚类分析，实现起来较为简单。在处理实际的数据分析案例时，我们面临的往往是比较复杂的研究对象，如果能把相似的样品(或指标)归成类，处理起来大为方便。聚类分析目的就是把相似的研究对象归成类先贴上总结的聚类分析基本步骤：算法过程如下：1)从N个文档随机选取K个文档作为 质心2)对剩余的每个文档测量其到每个 质心 的距离，并把它归到最近的质心的类3)重新
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2023-10-12 11:50:45
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数据挖掘通常被称为数据中的知识发现 数据挖掘的方法有很多，包括决策树分析、分类、聚类、关联规则、预言、估值、可视化等等。聚类分析（Clustering Analysis）又被称作群分析它是一种统计的分析方法，是指将抽象的集合划分成为由类似的对象组成的对象类（即簇）的一个过程。 主要包括：基于划分的聚类算法，基于层次的聚类算法，基于密度的聚类算法、基于网格的聚类算法和基于模型的聚
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2024-01-31 00:09:00
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