聚合操作// 首先读取零售业的采购数据，然后对数据进行重划分以减少分区数量（因为我们事先知道仅有少量数据存储在大量的小文件里），
// 最后将这些数据缓存起来以便后续的快速访问
val df = spark.read.format("csv")
.option("header", true)
.option("inferSchema", true)
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2023-09-17 00:04:49
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Spark作为一种开源集群计算环境，具有分布式的快速数据处理能力。而Spark中的Mllib定义了各种各样用于机器学习的数据结构以及算法。Python具有Spark的API。需要注意的是，Spark中，所有数据的处理都是基于RDD的。首先举一个聚类方面的详细应用例子Kmeans： 下面代码是一些基本步骤，包括外部数据，RDD预处理，训练模型，预测。#c
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2023-07-17 16:37:22
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评估聚类模型轮廓系数聚类评估：轮廓系数(Silhouette Coefficient)：https://www.jianshu.com/p/6352d9d468f8si接近1，则说明样本i聚类合理。si接近-1，则说明样本i更应该分类到另外的簇。若si近似为0，则说明样本i在两个簇的边界上。silhouette_score 返回的是平均轮廓系数# 评估聚类模型import nu...
原创
2022-07-18 14:52:45
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聚类有效性的评价可分为内部指标和外部指标，内部指标是一种无监督的评价方法，它对聚类结果的评价不需要借助样本集的真实标签，仅利用样本集自身 结构信息对聚类结果进行评价；而外部指标是一种有监督的评价方法，它通过对比聚类标签和真实标签之间的匹配程度来评价聚类效果。内部指标只是无法获取真实标签时的一种权宜之计，当真实标签存在时，显然外部指标更为客观和准确。（1）Purity（2）Cluster Simil
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2024-03-29 13:38:31
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前言 在前面的文章中，涉及到的机器学习算法均为监督学习算法。 所谓监督学习，就是有训练过程的学习。再确切点，就是有 "分类标签集" 的学习。 现在开始，将进入到非监督学习领域。从经典的聚类问题展开讨论。所谓聚类，就是事先并不知道具体分类方案的分类 (允许知道分类个数)。 本文将介绍一个最为经典的聚类算法 - K-Means 聚类算法以及它的两种实现。现实中的聚类分析问题 - 总统大选 假
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2024-03-18 06:51:17
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好的聚类算法一般要求类簇具有高的类内（intra-cluster）相似度和低的（inter-cluster）相似度。聚类算法有外部（External）评价指标和内部（Internal）评价指标两种，外部评价指标需要借助数据真实情况进行对比分析，内部评价指标不需要其他数据就可以进行指标的评估。设有个维数据，真实数据共有簇，聚类算法将数据划分为簇 。Purity按照以下思路计算，对聚类算法得到的每一个
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2024-03-27 11:53:24
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1.聚类的概念：一种无监督的学习，事先不知道类别，自动将相似的对象归到同一个簇中K-Means算法是一种聚类分析的算法，主要是来计算数据聚类的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法如上图中，A,B,C,D,E是五个在图中点。灰色的为中心点。所以也就是有两个种子点。把五个图中点分别聚合到灰色的中心点。（假设A,B,C,D,E都为二维坐标点（x1，y1）…(x5,y5)）然后，K-Means的算
# Python 聚类性能评估指南
## 1. 引言
在机器学习和数据挖掘领域，聚类是一种常见的技术，它可以将数据集中的对象分组到相似的类别中。聚类算法可以帮助我们发现数据中的模式和结构。然而，对于聚类结果的评估是十分重要的，因为它可以帮助我们了解聚类算法的性能和效果。在本指南中，我们将讨论如何使用Python进行聚类性能评估。
## 2. 流程概述
为了实现聚类性能评估，我们需要经过以下几个
原创
2023-09-18 11:59:34
163阅读
聚类（Clustering）简单来说就是一种分组方法，将一类事物中具有相似性的个体分为一类用的算法。具体步骤如下：从n...
原创
2022-12-18 01:06:50
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聚类算法的评估数据的聚类依赖于实际需求， 同时也依赖于数据的特征度量以及评估数据相似性的方法。相比于监督学习， 非监督学习通常没有标注数据，** 模型、 算法的设计**直接影响最终的输出和模型的性能。 为了评估不同聚类算法的性能优劣， 我们需要了解常见的数据簇的特点。以中心定义的数据簇：这类数据集合倾向于球形分布， 通常中心被定义为质心， 即此数据簇中所有点的平均值。 集合中的数据到中心的距离相比
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2024-04-29 17:49:49
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K-means聚类ng在coursera的机器学习课上已经讲过K-means聚类，这里不再赘述高斯混合模型问题描述聚类问题：给定训练集\(\{x^{(1)},\cdots,x^{(m)}\}\)，每个数据没有任何标签。这是一个无监督学习问题模型描述首先，我们认为每个数据所属的类别满足一定的概率分布。定义隐含随机变量(latent random variable)\(z^{(1)},\cdots,z
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2024-06-04 12:31:50
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# Spark聚类AGNES实现流程
## 1. 简介
AGNES（Agglomerative Nesting）是一种层次聚类算法，可以对数据集进行聚类分析。在Spark中，可以使用MLlib库来实现AGNES聚类算法。本文将介绍如何使用Spark实现AGNES聚类算法。
## 2. 流程概览
下面是实现AGNES聚类的整体流程，包括数据准备、模型训练和结果评估。
```mermaid
ga
原创
2023-12-26 07:31:47
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# Spark实现聚类
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Spark实现聚类。在开始之前，我们先来了解一下整个流程：
## 流程概述
以下是实现Spark聚类的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据准备 | 准备输入数据集 |
| 2. 特征提取 | 从输入数据集中提取特征 |
| 3. 数据标准化 | 对特征进行标准化处理 |
| 4.
原创
2024-01-25 14:04:26
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Kmeans聚类算法1 Kmeans聚类算法的基本原理 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。假设要把样本集分为k个类别，算法描述如下： （1）适当选择k个类的初始中心，最初一般为随机选取； （2）在每次迭
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2023-08-12 15:14:24
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MFC浅谈层次聚类算法写文章的起因所用数据集及预处理划分簇的基础思维和结果开发中遇到的一些问题及算法优化预测错误率的算法写在后面的话 写文章的起因本人是一名大二的学生，原本对于人工智能方面的算法就有一定的兴趣，正巧碰上期末课设需要用到层次聚类来完成课设，就顺水推舟，用C++（准确来说是MFC）完成了层次聚类算法的课设，之所以没用python一方面是了解不够另一方面是为了照顾队友吧，然后深刻体会到
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2023-12-09 13:11:15
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# 聚类效果的评估Python指南
聚类是无监督学习的一种重要方法，用于将数据分为多个组。评估聚类效果则是检验聚类结果是否能够有效地反映数据的真实结构。在本文中，我们将详细介绍如何实现聚类效果的评估，并使用Python代码演示每一步。以下是整个流程的概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ----- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 执行聚类算法 |
| 3 | 选择评估指标
算法笔记：Kmeans聚类算法简介1. Kmeans算法简介2. Kmeans算法细节3. Kmeans算法收敛性证明4. Kmeans算法的变体1. cosine距离变体2. 点积距离版本5. Kmeans算法实现1. 基于sklearn的kmeans算法2. python自实现6. 参考链接1. Kmeans算法简介Kmeans算是非常经典的一个聚类算法了，早已经被写到教科书里面了，不过很不幸
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2024-07-08 11:47:10
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1. 密度聚类方法2. DBSCAN DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)。一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为
密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在有“噪声”的数据中发现任意形状的聚类。
2.1 DB
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2024-08-28 11:27:23
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六、聚类评估聚类评估用于对在数据集上进行聚类的可行性和被聚类方法产生的结果的质量进行评估。聚类评估主要包括以下任务。 1.估计聚类趋势 2.确定数据集中的划分簇数 3.测定聚类质量聚类趋势的估计 （3） 如果D是均匀分布的，H接近0.5。聚类簇数的确定找出正确的簇数依赖于数据集分布的形状和尺度，也依赖于用户要求的聚类分辨率。有许多估计簇数的可能方法。这里简略介绍几种简单但流行和有效的方法。它基于如
本文对这几种算法进行统一分析和归纳。1. PCA与Kmeans降维–主成分分析（PCA）–第4.1节2. 谱聚类与Kmeans聚类–谱聚类–第5节kmeans假设数据服从高斯分布，所以对于非高斯分布的数据性能表现可能不好，这个时候我们可以利用核方法扩展，得到kernel kmeans，相当于把原始d维数据投影到一个高维核空间中再进行kmeans聚类。本质上，谱聚类也是干了这么一件事儿，相似度矩阵W
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2024-08-13 17:58:01
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