（课从Solen Quiniou）一、介绍1.分类（catégorisation，en. classification）文本依赖于监督式学习·定义分类类别·学习数据通过分类类别人工标记
2.聚类（clustering）文本依赖于非监督式学习
·簇由无标签数据建立3.分类文本例子·垃圾邮件自动检测·识别文本语言（多语言文档）·检测文档类型如经济、运动、新闻等·检测电影评论情感4.聚类文本例子
在前面的文章中我们给大家介绍了很多关于机器学习的算法，这些算法都是能够帮助大家更好地理解机器学习，而机器学习的算法各种各样，要想好好地使用这些算法就需要对这些算法一个比较透彻的了解。我们在这篇文章中接着给大家介绍一下机器学习中涉及到的算法的最后一部分内容。 首先说一下聚类算法，聚类算法是指对一组目标进行分类，属于同一组的目标被划分在一组中，与其他组目标相比，同一组目标更加彼此相
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2024-01-31 06:30:07
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EM聚类也被叫成最大期望算法具体的实现步骤主要为三步：初始化参数观察预期重新估计EM算法的工作原理假设一个例子EM聚类的工作原理就是把潜在类别当做隐藏变量，样本看做观察值，就可以把聚类问题转化为参数估计问题。这也就是EM聚类的原理相比于K-means算法，EM聚类更加灵活，因为K-means是通过距离来区分样本之间的差别的，且每个样本在计算的时候只能属于一个分类，称之为硬聚类算法，而EM聚类在求解
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2023-07-11 13:25:15
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头文件：#ifndef _Preprocess_H
#define _Preprocess_H
#include<iostream>
#include<map>
#include<set>
#include<vector>
#include<string>
#include<iomanip>
#include<fstr
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2023-07-19 13:50:57
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本节书摘来自华章计算机《数据科学：R语言实现》一书中的第3章，第3.12节，作者 丘祐玮（David Chiu），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。3.12 估计缺失数据之前的教程介绍了如何检测数据集中的缺失数值。尽管包含缺失值的数据并不完整，但是我们还是要采用启发式的方法来补全数据集。这里，我们会介绍一些技术来估计缺失值。准备工作按照3.3节“转换数据类型”教程，把导入数据的
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2023-08-21 10:29:04
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文章目录R实战代码1. 层次聚类-R语言2. k-means聚类-R语言3. 基于中心点的划分聚类 (k-means的稳健版本)案例：旅游用户评分聚类分析一. 选题介绍二. 数据获取与描述三.模型建立-K均值聚类1. 确定聚类的个数K四.结果分析五.总结六. 代码 R实战代码1. 层次聚类-R语言install.packages("flexclust",destdir = "D:\\Softwa
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2024-03-05 13:57:55
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Part3文本聚类 分类和聚类算法，都是数据挖掘中最常接触到的算法，分类聚类算法分别有很多种。可以看下下面两篇文章对常见的分类聚类算法的简介： 分类算法： 文本分类聚类会要用到这些算法去实现，暂时不用深究算法细节，R中已经有成熟的可以直接调用的这些算法了。大概说下分类和聚类的差异，照我的理解，分类算法和聚类算法最后实现的效果是相同的，都是给一个集合划分成几个类别。不同的是分类算法是根据已知的确
K-means聚类算法K-means聚类算法也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却不一般。聚类属于无监督学习。在聚类问题中，给我们的训练样本是，每个，没有了y。K-means算法是将样本聚类成k个簇（cluster），具体算法描述如下：1、 随机选取k个聚类质心点（cluster centroids）为。2、 重复下面过程直到收敛 {对于每一个样例i，计算其应该属于的类对于每一个类j，
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2024-04-19 06:54:33
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# EM模型聚类R语言实现教程
## 概述
EM（Expectation Maximization）算法是一种经典的聚类算法，用于解决数据中的模型参数估计问题。在R语言中，可以使用`mclust`包来实现EM模型聚类。本文将向你介绍EM模型聚类的具体流程，并提供相应的代码示例来帮助你理解和实现此算法。
## 流程
下面是EM模型聚类的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --
原创
2023-08-29 07:42:38
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初识EM算法EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称EM）算法。它是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM）等等。EM算法是一种迭代优化策略，由于它的计算方法中每一次迭代都分两步，其中一个为期望步（E步），另一个为极大步（M步），所以算法被称为EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）。EM算法受到
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2024-05-28 11:07:02
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修改了原文段落100中关于score计算方式的理解。对于厘清事件关系和符号定义有很大帮助。001、一个非常简单的例子假设现在有两枚硬币1和2，,随机抛掷后正面朝上概率分别为P1，P2。为了估计这两个概率，做实验，每次取一枚硬币，连掷5下，记录下结果，如下：硬币结果统计1正正反正反3正-2反2反反正正反2正-3反1正反反反反1正-4反2正反反正正3正-2反1反正正反反2正-3反可以很容易地估计出P1
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2024-02-29 10:44:05
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聚类方法1、K-means（贪心算法的典型代表） &nb
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2023-12-21 05:33:34
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大纲数学基础：凸凹函数，Jensen不等式，MLEEM算法公式，收敛性HMM高斯混合模型一、数学基础1. 凸函数通常在实际中，最小化的函数有几个极值，所以最优化算法得出的极值不确实是否为全局的极值，对于一些特殊的函数，凸函数与凹函数，任何局部极值也是全局极致，因此如果目标函数是凸的或凹的，那么优化算法就能保证是全局的。定义1：集合是凸集，如果对每对点，每个实数，点定义2：我们称定义在凸集上的函数为
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2024-07-01 12:50:07
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本文我们讨论期望最大化理论，应用和评估基于期望最大化的聚类（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
聚类相关视频软件包数据我们将使用mclust软件包附带的“糖尿病”数据。data(diabetes)
summary(diabetes)
## class glucose insulin sspg## Chemical:36 Min. : 70 Min. : 45.0 Min. : 1
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2023-07-20 14:40:28
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RFM重要价值客户：recently、频次frequency、money金额（也可利用作图软件将所有用户作三维散点图，再切割对应维度获得重要价值客户）一、进行聚类数据源（加上数据提取日） log方法减少量纲，不log进行标准化也行，两次处理量纲影响降到最低数据贴入SPSS，进行标准化，k-means聚类分类较为平均，准确。二、将聚类类别贴回原excel数据中可分类别进行分析，
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2023-06-21 22:06:25
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聚类模型1、层次聚类2、原型聚类-K-means3、模型聚类-GMM4、EM算法-LDA主题模型5、密度聚类-DBSCAN6、图聚类-谱聚类四、EM算法一、EM算法 EM算法是一种迭代算法，用于带隐变量的概率模型参数的极大似然估计，是无监督学习中一大类算法求解的算法。EM算法每次迭代由两步组成，E步：假设隐变量和特征变量的联合分布P(x,z;θ)
P
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2023-07-24 14:19:05
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前言 EM算法大家应该都耳熟能详了，不过很多关于算法的介绍都有很多公式。当然严格的证明肯定少不了公式，不过推公式也是得建立在了解概念的基础上是吧。所以本文就试图以比较直观的方式谈下对EM算法的理解，尽量不引入推导和证明，希望可以有助理解算法的思路。介绍 EM方法是专门为优化似然函数设计的一种优化算法。它的主要应用场景是在用缺失数据训练模型时。由于数据的缺失，我们只能把似然函数在这些缺失数据上边
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2023-06-14 19:53:57
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聚类分析法(Cluster Analysis) 是在多元统计分析中研究如何对样品（或指标）进行分类的一种统计方法，它直接比较各事物之间的性质，将性质相近的归为一类，将性质差别较大的归入不同的类。 聚类分析主要分为层次聚类，划分聚类和密度聚类。层次聚类方法(Hierarchical Clustering)就是通过对数据集按照某种方法进行层次分解，直到满足某种条件为止。原理就不多说了，我们今天主要来说
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2023-06-21 22:23:20
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有两枚硬币A和B，假定随机抛掷后正面朝上概率分别为PA，PB。为了估计这两个硬币朝上的概率，咱们轮流抛硬币A和B，每一轮都连续抛5次，总共5轮：硬币结果统计A正正反正反3正2反B反反正正反2正3反A正反反反反1正4反B正反反正正3正2反A反正正反反2正3反硬币A被抛了15次，在1、3、5轮分别出现了3正、1正、2正，计算出 PA =（3+1+2）/ 15 = 0.4 ；类似地，可计算出&
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2024-06-28 06:28:13
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时间序列聚类是基于相似度或者距离将时间序列数据划分为不同的组，使得同一组的时间序列是相似的。距离或相异度的度量有很多，如欧氏距离、曼哈顿距离、最大范数、海明距离、两个向量之间的角度（内积），以及动态时间规整（DTW）距离。 动态时间规整 动态时间规整（DTW）是要找出两个时间序列之间的最优配置，R语言中的dtw包提供了动态时间规整的实现，在dtw包中，函数dtw(x,y,...)计算动态时
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2023-06-21 22:24:04
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