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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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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文章目录前言Scipy库简单入门1.cluster模块2. constants模块3. fftpack模块4. integrate 模块5. interpolate 模块6. linalg模块7. ndimage模块8. optimize模块9. stats模块10. ord模块总结 前言scipy是一个python开源的数学计算库，可以应用于数学、科学以及工程领域，它是基于numpy的科学计算
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2023-10-24 10:18:33
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主要参考 K-means 聚类算法及 python 代码实现 还有 《机器学习实战》 这本书，当然前面那个链接的也是参考这本书，懂原理，会用就行了。1、概述K-means 算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的，
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2023-06-21 21:47:14
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1.KMeans文本聚类算法1.1 文本聚类概述在NLP领域，一个很重要的应用方向是文本聚类，文本聚类有很多种算法，例如KMeans、DBScan、BIRCH、CURE等。这里我们着重介绍最经典的KMeans算法。KMeans算法是一种无监督学习的算法，它解决的是聚类问题。将一些数据通过无监督的方式，自动化聚集出一些簇。文本聚类存在大量的使用场景，比如数据挖掘、信息检索、主题检测、文本概况等。文本
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2024-05-29 09:50:20
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# Python模糊聚类库
## 引言
聚类是一种无监督机器学习技术，用于将数据集中的对象划分为相似的组或簇。传统的聚类方法例如K-Means和层次聚类等，通常要求每个数据点只属于一个簇。然而，在现实世界的许多场景中，数据点可能具有模糊性，即属于多个簇的可能性。为了解决这种情况，我们可以使用模糊聚类算法。
本文将介绍Python中的一些常见模糊聚类库，并提供代码示例来说明它们的用法。
##
原创
2023-11-08 05:31:47
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全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏） python数据挖掘系列教程本文使用层次聚类为文档进行分组，层次聚类为不给定聚类数目的情况下对数据对象进行聚类。形成一个对聚类二叉树。每个树节点的左右子树都具有最佳相似性。层次聚类算法层次聚类(Hierarchical Clustering)是聚类算法的一种，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的
原创
2022-03-27 16:50:59
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# 层次聚类方法在文档分类中的应用
在大数据时代，信息的激增使得我们需要有效的技术来对文档进行分类和聚类。层次聚类（Hierarchical Clustering）是一种常用的聚类方法，它的工作原理是通过构建一个树形结构来反映数据之间的相似性。在本文中，我们将探讨层次聚类的基本概念，并通过 Python 示例演示其在文档分类中的应用。
## 什么是层次聚类？
层次聚类是一种基于距离的聚类方法
sklearn是Python重要的机器学习库，是scikit-learn的简称，支持包括分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法。本文以Kmeans与DBSCAN为例，介绍其聚类函数的用法。 sklearn中聚类的具体用法，可在sk
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2023-09-18 13:30:26
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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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原理简介 模糊c均值聚类(Fuzzy C-Means)是引入了模糊理论的一种聚类算法，通过隶属度来表示样本属于某一类的概率，原因在于在很多情况下多个类别之间的界限并不是绝对的明确。显然，相比于k-means的硬聚类，模糊c均值聚类得到的聚类结果更灵活。 模糊c均值聚类通过最小化一下目标函数来得到聚类中心：其中， 为模糊系数(fuzzy coefficient)， 为样本数， 为聚类中心数， 表
菜鸟一枚，编程初学者，最近想使用Python3实现几个简单的机器学习分析方法，记录一下自己的学习过程。关于KMeans算法本身就不做介绍了，下面记录一下自己遇到的问题。一 、关于初始聚类中心的选取 初始聚类中心的选择一般有：（1）随机选取（2）随机选取样本中一个点作为中心点，在通过这个点选取距离其较大的点作为第二个中心点，以此类推。（3）使用层次聚类等算法更新出初
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2023-07-20 14:40:48
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尽管基于划分的聚类算法能够实现把数据集划分成指定数量的簇，但是在某些情况下，需要把数据集划分成不同层上的簇：比如，作为一家公司的人力资源部经理，你可以把所有的雇员组织成较大的簇，如主管、经理和职员；然后你可以进一步划分为较小的簇，例如，职员簇可以进一步划分为子簇：高级职员，一般职员和实习人员。所有的这些簇形成了层次结构，可以很容易地对各层次上的数据进行汇总或者特征化。另外，使用基于划分的聚类算法(
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2024-06-28 07:38:10
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一.K-Means算法的实现思路 1.1 初始化K个中心点 对于最初的k个中心结点的选取，采用的是随机选取的方式，首先是定义一个索引列表，然后根据文档的数量来生成随机数，当随机生成的索引不在索引列表中时将其添加到索引数组中去直至找齐k个中心结点的索引为止，然后利用索引去文档中找出对应的k个中心点，代
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2021-04-20 21:22:00
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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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下面是几个城市的GDP等信息，根据这些信息，写一个SOM网络，使之对下面城市进行聚类。并且，将结果画在一个二维平面上。 //表1中，X。为人均GDP(元)；X2为工业总产值(亿元)；X。为社会消费品零售总额(亿元)；x。为批发零售贸易总额(亿元)；x。为地区货运总量(万吨)，表1中数据来自2002年城市统计年鉴。//城市 X1 X2 X3 Xa X5 北京 27527 2738.30 1
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2023-06-20 14:47:21
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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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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: 2020/5/13
'''
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, id):
self.x = x # 横坐标
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2023-07-18 13:43:45
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层次聚类(Hierarchical Clustering)一.概念 层次聚类不需要指定聚类的数目，首先它是将数据中的每个实例看作一个类，然后将最相似的两个类合并，该过程迭代计算只到剩下一个类为止，类由两个子类构成，每个子类又由更小的两个子类构成。如下图所示：二.合并方法在聚类中每次迭代都将两个最近的类进行合并，这个类间的距离计算方法常用的有三种：1.单连接聚类(Single-linkage cl
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2023-08-18 22:27:43
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