考虑到学习知识的顺序及效率问题，所以后续的几种聚类方法不再详细讲解原理，也不再写python实现的源代码，只介绍下算法的基本思路，使大家对每种算法有个直观的印象，从而可以更好的理解函数中参数的意义及作用，而重点是放在如何使用及使用的场景。 （题外话： 今天看到一篇博文：刚接触机器学习这一个月我都做了什么？&nb
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2023-08-24 13:07:37
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python实现k-means聚类算法不调包这里是为了记录机器学习作业写的代码，只要放入二维数据即可运行代码基本思想 举个例子： 1.假如有5个点要实现聚类：a,b,c,d,e 2.我们要选定聚几类（假设是聚两类）k=2 3.那么我们就随机选定5个点的2个点作为簇心 4.然后将每个点和簇心的欧式距离比较一遍，谁离哪个点进谁就属于哪一类 比如：（b点到A簇心的距离小于到B簇心的距离，则b属于A类）
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2023-10-20 23:37:39
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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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## Python聚类包介绍及示例代码
### 引言
在机器学习和数据挖掘任务中，聚类是一种常用的技术，用于将相似的数据点分组为多个簇(cluster)。Python作为一种流行的编程语言，提供了丰富的聚类包，可以帮助开发者轻松实现聚类算法。本文将介绍几个常用的Python聚类包，并提供相应的示例代码，帮助读者深入了解和使用这些包。
### Scikit-learn
Scikit-lear
原创
2023-08-28 07:57:26
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python 实现网格聚类算法聚类算法很多，包括基于划分的聚类算法(如：kmeans)，基于层次的聚类算法(如：BIRCH)，基于密度的聚类算法(如：DBScan)，基于网格的聚类算法等等。基于划分和层次聚类方法都无法发现非凸面形状的簇，真正能有效发现任意形状簇的算法是基于密度的算法，但基于密度的算法一般时间复杂度较高，1996年到2000年间，研究数据挖掘的学者们提出了大量基于网格的聚类算法，网
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2023-08-23 18:04:35
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kmeans聚类相信大家都已经很熟悉了。在Python里我们用kmeans通常调用Sklearn包（当然自己写也很简单）。那么在Spark里能不能也直接使用sklean包呢？目前来说直接使用有点困难，不过我看到spark-packages里已经有了，但还没有发布。不过没关系，PySpark里有ml包，除了ml包，还可以使用MLlib，这个在后期会写，也很方便。 1 fro
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2023-11-29 22:32:48
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之前一直用R，现在开始学python之后就来尝试用Python来实现Kmeans。之前用R来实现kmeans的博客：笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估(聚类注意事项、使用技巧)聚类分析在客户细分中极为重要。有三类比较常见的聚类模型，K-mean聚类、层次(系统)聚类、最大期望EM算法。在聚类模型建立过程中，一个比较关键的问题是如何评价聚类结果如何，会用一些指标来评价。.一、scikit-lea
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2024-01-23 17:13:22
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聚类算法相关：聚类算法（一）——DBSCAN聚类算法（二）—— 优缺点对比聚类算法（三）—— 评测方法1聚类算法（三）—— 评测方法2聚类算法（三）—— 评测方法3(代码）聚类算法（四）—— 基于词语相似度的聚类算法（含代码）聚类算法（五）——层次聚类 linkage （含代码）聚类算法（六）——谱聚类 （含代码） 写了那么多聚类文章，没写Kmeans感觉不太厚道， 
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2024-01-17 10:06:41
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本文完成程序及测试数据集详细见：https://github.com/HanXia001/k-means-python3-本文主要内容： 1.k-means解决的问题； 2.k-m
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2024-08-14 11:39:26
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算法优缺点：优点：容易实现缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢使用数据类型：数值型数据算法思想k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相近关系的，相近的就会放到同一个类别中去。1.首先我们需要选择一个k值，也就是我们希望把数据分成多少类，这里k值的选择对结果的影响很大，Ng的课说的选择方法有两种一种是elbow method，简单的说就是根据聚类的结果和k的
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2023-08-20 20:28:35
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Python进行KMeans聚类是比较简单的，首先需要import numpy，从sklearn.cluster中import KMeans模块： import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans 然后读取txt文件，获取相应的数据并转换成numpy array： X = []
f = open('rktj4.txt')
for v
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2023-06-01 16:32:46
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文章目录一、模糊聚类分析二、案例背景1、问题描述2、模糊C--均值聚类算法(FCM)三、MATLAB程序实现1、初始化2、更新聚类中心、目标函数值、隶属度矩阵3、程序源码4、结果分析四、参考文献 一、模糊聚类分析模糊聚类是目前知识发现以及模式识别等诸多领域中的重要研究分支之一。随着研究范围的拓展，不管是科学研究还是实际应用，都对聚类的结果从多方面提出了更高的要求。模糊C–均值聚类(FCM)是目前
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2023-11-23 22:21:07
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什么是图像分割图像分割：利用图像的灰度、颜色、纹理、形状等特征，把图像分成若干个互不重叠的区域，并使这些特征在同一区域内呈现相识性，在不同的区域之间存在明显的差异性。然后就可以将分割的图像中具有独特性质的区域提取出来用于不同的研究。图像分割常用方法：阈值分割：对图像灰度值进行度量，设置不同类别的阈值，达到分割的目的。边缘分割：对图像边缘进行检测，即检测图像中灰度值发生跳变的地方，则为一片区域的边缘
# Python 有序样本聚类的实用指南
## 1. 概述
有序样本聚类是一种将相似的数据点聚集在一起的技术，通常用于数据分析和机器学习。通过正确的技术手段，我们能够从噪声中提取有用的信息。本篇文章将带领你通过使用 Python 中的一些流行库，完成有序样本聚类的实现。
## 2. 流程概述
首先，我们需要明确实现有序样本聚类的步骤。以下是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-29 06:15:46
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# PySpark实现聚类的步骤
在PySpark中实现聚类可以使用MLlib库中的KMeans算法。下面是整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载数据集 |
| 3 | 特征提取和转换 |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 预测聚类 |
| 6 | 评估模型 |
## 1. 导入必要的库
```pytho
原创
2024-05-24 06:07:20
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聚类算法实现与分析机器学习的常用方法，主要分为有监督学习和无监督学习。监督学习，就是人们常说的分类，通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价准则下是最佳的），再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的，也就具有了对未知数据进行分类的能力。监督学习里典型的例子就是KNN、SVM。无
时间序列数据（Time Series Data）是按时间排序的数据，利率、汇率和股价等都是时间序列数据。时间序列数据的时间间隔可以是分和秒（如高频金融数据），也可以是日、周、月、季度、年以及甚至更大的时间单位。数据分析解决方案提供商 New Relic 在其博客上介绍了为时间序列数据优化 K-均值聚类速度的方法。机器之心对本文进行了编译介绍。
在 New Relic，我们每分钟都会收集
一、实验要求（10%）1. 熟练使用Python中数据处理分析的基本操作2. 理解并掌握常用的聚类算法，能使用Python实现聚类算法——Kmeans （1）将数据准备成需要的格式（2）编写聚类算法（3）完成聚类算法的训练和测试 二、实验内容及步骤（80%） 计算欧拉距离并计算质心位置 使用K-means分类，随机取质心，更新质心，知道变化量都为0，并根据质心计算每个集群
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2023-08-14 23:01:01
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文章目录层次聚类聚合式聚类簇间距离的计算单链接(single-linkage)全链接(complete-linkage)平均链接(average-linkage)三种距离方式的比较分拆式聚类层次聚类算法总结 层次聚类层次聚类（hierarchical clustering）试图在不同层次对数据集进行划分，从而形成树形的聚类结构，数据集的划分可采用“自底向上（合并）”的聚合策略，也可采用“自顶向下
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2023-12-06 20:35:30
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Java的类集框架可以使程序处理对象的方法标准化，类集接口是构造类集框架的基础，使用迭代方法访问类集可以使对类集的操作更高效。认识类集框架在基础应用中，通常我们可以通过数组来保存一组具有相同属性的对象或者基本类型的数据，但使用数组的弊端在于其大小是不可更改的，因此出于灵活性的考虑，可以使用链表来实现动态的数组。任何事情都有两面性，灵活性的代价就是操作上的繁琐。在计算机世界里，处理繁琐问题的常用方法
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2024-05-29 01:31:56
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