前言在前面介绍的线性回归, 岭回归, Lasso回归, 逻辑回归均是监督学习, 下面将要介绍一种无监督学习—“聚类"目录正文“物以类聚，人以群分”, 所谓聚类就是将相似的元素分到一"类"(有时也被称为"簇"或"集合"), 簇内元素相似程度高, 簇间元素相似程度低. 常用的聚类方法有划分聚类, 层次聚类, 密度聚类, 网格聚类, 模型聚类等. 我们这里重点介绍划分聚类.1. 划分聚类划分聚类, 就是
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2023-09-05 19:03:34
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数据分析1480今天给大家分享一篇关于聚类的文章，10种聚类介绍和Python代码。聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。相反，最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置。在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。完成本教程后，你将知道：聚
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2023-09-07 11:30:11
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在不断发展变化的 IT 领域，“系统聚类 python”是一个热门话题。对复杂数据进行聚类分析，能够帮助我们更好地理解数据结构和模式。这篇文章将为你详细介绍如何进行“系统聚类 python”的操作。
### 环境预检
首先，我们需要确定环境支持和兼容性。下面是一个四象限图，展示了不同环境的适用性：
```mermaid
quadrantChart
title 环境预检
x-a
作者：俊欣。分享一篇关于聚类的文章，10种聚类介绍和Python代码。聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。相反，最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置。在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。完成本教程后，你将知道：聚类是在输入数据
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2024-04-30 11:11:54
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在进行机器学习时，我们往往要对数据进行聚类分析，聚类，说白了就是把相似的样品点/数据点进行归类，相似度高的样品点会放在一起，这样一个样本就会被分成几类。而聚类分析也有很多种方法，比如分解法、加入法、有序样品的聚类、模糊聚类法以及系统聚类法等。而本文要介绍的就是系统聚类法，以及如何用python来进行系统聚类分析。首先来看一下系统聚类法的定义。系统聚类法（hierarchical clusterin
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2023-08-14 15:25:04
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# Python中的系统聚类指南
在数据挖掘和机器学习中，聚类是一种将数据点分组的技术，系统聚类（Hierarchical Clustering）是常用的一种聚类方法。本文将指导你如何在Python中实现系统聚类，我们将逐步完成整个流程。以下是整个过程的概览。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-24 04:50:17
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聚类算法优缺点总结目录K均值算法二分K-均值算法Min单链凝聚层次聚类Max全链凝聚层次聚类组平均凝聚层次聚类Ward方法质心方法Lance-Williams公式DBSCAN密度聚类聚类算法分析的角度数据具有大小很不同的簇 高维数据 具有离群点的数据 具有高度不规则区域的数据 具有球形簇的数据 具有很不相同的密度的数据 具有少量噪声点的数据 非欧几里得数据 欧几里得数据 具有许多属性和混合属性的数
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2023-11-10 20:47:28
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之前项目有聚类的一些需求，现大致对一些聚类算法总结下：聚类是对一系列事物根据其潜在特征按照某种度量函数归纳成一个个簇的动作，使得簇内数据间的相似度尽可能大，不同簇的数据相似度尽可能小。通常聚类流程如下：数据获取-数据预处理-模型选型-模型聚类调参-输出结果。其中数据预处理、模型选型是流程中较为重要部分。数据预处理将杂乱无章的数据处理为具备某些共同点的特征，从而模型能更好地拟合数据，很经典的一句话：
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2023-10-02 19:10:50
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一.系统聚类法 1.基本思想
将模式样本按距离准则逐步分类，类别由多到少，直到获得合适的分类要求为止。算法：第一步：设初始模式样本共有N个，每个样本自成一类，即建立N类，。计算各类之间的距离（初始时即为各样本间的距离），得到一个N*N维的距离矩阵D(0)。这里，标号(0)表示聚类开始运算前的状态。第二步：假设前一步聚类运算中已求得距离矩阵D(n)，n为逐次聚类合并的次数，则求D(n)中的
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2023-12-15 23:00:14
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# 系统聚类在Python中的应用
系统聚类（Hierarchical Clustering）是一种把数据集分层次的聚类方法。它通过创建一个树状结构（称为树状图或dendrogram）来展现数据之间的层次关系。系统聚类在许多领域都有广泛应用，比如生物信息学、市场研究和社交网络分析等。
## 聚类流程概述
以下是系统聚类的基本流程：
```mermaid
flowchart TD
A
原创
2024-09-30 04:33:40
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迟到的周更，下次一定！ 下周补充一个介绍篇的评价指标（分上下，先说用的多的评价指标，然后我再查查不常见的）算法篇——系统聚类（或层次聚类）始发于：2020-6-9 最新更改：2020-6-9一、扯 讲系统聚类，优先看一下它的应用前景，系统聚类用的多吗？用的方面广吗？答案都是否定的。那我们学它干什么？我相信学任何一个东西，学会了应该没有坏处，一方面呢，技多不压身，另一方面我们有时候学一个人东西，过
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2024-07-30 12:15:40
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聚类分析是数据挖掘方法中应用非常广泛的一项，而聚类分析根据其大体方法的不同又分为系统聚类和快速聚类，其中系统聚类的优点是可以很直观的得到聚类数不同时具体类中包括了哪些样本，而Python和R中都有直接用来聚类分析的函数，但是要想掌握一种方法就得深刻地理解它的思想，因此自己从最底层开始编写代码来实现这个过程是最好的学习方法，所以本篇前半段是笔者自己写的代码，如有不细致的地方，望指出。一、仅使用num
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2024-04-20 20:05:55
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BAFIMINARMTOBA0662877255412996FI6620295468268400MI8772950754564138NA2554687540219869RM4122685642190669TO9964001388696690这是一个距离矩阵。不管是scipy还是fastcluster，都有一个计算距离矩阵的步骤(也可以不用)。距离矩阵是冗余的，因为它是对称的。scipy里面的文档好
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2024-03-04 02:41:09
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在这篇文章中，基于20家公司的股票价格时间序列数据。根据股票价格之间的相关性，看一下对这些公司进行聚类的四种不同方式。苹果（AAPL），亚马逊（AMZN），Facebook（META），特斯拉（TSLA），Alphabet（谷歌）（GOOGL），壳牌（SHEL），Suncor能源（SU），埃克森美孚公司（XOM），Lululemon（LULU），沃尔玛（WMT），Carters（CRI）、 Chi
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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# Python类作为参数的实现
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，对于使用Python编程语言来说，你经常会遇到一种情况，即需要将一个类作为参数传递给另一个函数或方法。这种技术被称为“类作为参数”，它可以极大地提高代码的灵活性和重用性。本文将向你介绍如何实现这个特性，并说明每一步需要做什么。
## 流程概述
实现将一个Python类作为参数传递给另一个函数或方法的过程可以分为以下几个步骤
原创
2024-01-02 05:49:43
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（2017-05-01 银河统计）系统聚类 系统聚类，即层次聚类法。先计算样本之间的距离，每次将距离最近的点合并到同一个类。然后，再计算类与类之间的距离，将距离最近的类合并为一个大类。最终经过不停的合并，直到合成了一个类。 正如样本之间的距离可以有不同的定义方法一样（欧氏距离、曼哈顿距离、马氏距离等），类与类之间的距离也有各种定义。例如可以定义类与类之间的距离为两类之间最近样本的距离，或者定义
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2024-05-17 17:30:55
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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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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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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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