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
转载
2024-07-30 12:15:40
18阅读
本文简要介绍了多种无监督学习算法的 Python 实现，包括 K 均值聚类、层次聚类、t-SNE 聚类、DBSCAN 聚类。无监督学习是一类用于在数据中寻找模式的机器学习技术。无监督学习算法使用的输入数据都是没有标注过的，这意味着数据只给出了输入变量（自变量 X）而没有给出相应的输出变量（因变量）。在无监督学习中，算法本身将发掘数据中有趣的结构。人工智能研究的领军人物 Yan Lecun，解释道：
转载
2023-08-23 16:16:50
124阅读
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
转载
2023-09-05 19:03:34
90阅读
1.k均值聚类简介k均值聚类是一种无监督学习方法，当数据量小，数据维度低时，具有简单、快速、方便的优点，但是当数据量较大时，其速度较慢，也容易陷入局部最优。2. 步骤和以前一样，kMeans聚类的原理在网上有很多讲解，所以这里不在赘述，直接给出步骤，而通过伪代码将是一个描述步骤的不错选择：随机初始化k个聚类中心
while 有样本所属的聚类中心发生改变时：
for 每个样本i：
初始化所有簇
转载
2023-10-13 12:34:35
117阅读
文章目录一、前言二、基本原理(一) 无向权重图1、 邻接矩阵 W2、 度 D（二）相似矩阵/邻接矩阵 W1、ϵ-邻近法2、K邻近法3、全连接法（三）拉普拉斯矩阵(2) 拉普拉斯矩阵的性质(四) 无向图切图1、 子图与子图的连接权重2、 切图的目标函数(五) 谱聚类切图1、 RatioCut切图2、 Ncut切图三、谱聚类算法流程四、python实现五、sklearn库中的谱聚类使用六、谱聚类算法
转载
2023-12-06 16:28:20
408阅读
# Python实现聚类
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下实现“Python实现聚类”这个任务的整体流程：
```mermaid
erDiagram
PARTICIPANT as 开发者
PARTICIPANT as 小白
开发者 -->> 小白: 教授Python实现聚类
```
## 2. 每一步的具体操作
接下来，让我们来具体看一下每一步需要做什么
原创
2024-05-01 05:39:16
42阅读
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
转载
2023-08-14 15:25:04
137阅读
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
转载
2024-04-30 11:11:54
35阅读
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
转载
2023-09-07 11:30:11
21阅读
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
层次聚类算法分为合并算法和分裂算法。合并算法会在每一步减少聚类中心的数量，聚类产生的结果来自前一步的两个聚类的合并；分裂算法与合并算法原理相反，在每一步增加聚类的数量，每一步聚类产生的结果都将是前一步聚类中心分裂得到的。合并算法现将每个样品自成一类，然后根据类间距离的不同，合并距离小于阈值的类。我用了基于最短距离算法的层次聚类算法，最短距离算法认为，只要两个类的最小距离小于阈值，就将
转载
2023-09-05 18:18:46
143阅读
# 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
76阅读
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
转载
2023-11-10 20:47:28
100阅读
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：
转载
2023-10-02 19:10:50
158阅读
在之前的文章中了解一些基本的聚类分析知识后，现在我们来看看用代码怎么实现它吧。 （在jupyter notebook中实现；其中使用的数据集均从UCI上下载）层次聚类 1、需要导入pandas库，用于读取文件。 （这里使用的是有关心脏病的数据集，现在取患者年龄和对应的静息血压两列进行分析）import pandas as pd
#这两行表示在jupyter中显示所有行和列
pd.set_opti
转载
2023-08-14 18:52:00
175阅读
层次聚类算法的主要优点在于我们无需事先知道最终所需集群数量。很遗憾的是，网上并没有很详细的教程讲述如何使用 SciPy 的层次聚类包进行层次聚类。本教程将帮助你学习如何使用 SciPy 的层次聚类模块。命名规则在我们开始之前，我们先设定一下命名规则来帮助理解本篇教程：X - 实验样本(n 乘 m 的数组)n - 样本数量m - 样本特征数量Z - 集群关系数组(包含层次聚类信息)k - 集群数量导
转载
2024-02-29 15:13:06
159阅读
在之前的文章里，介绍了比较传统的K-Means聚类、Affinity Propagation(AP)聚类、比K-Means更快的Mini Batch K-Means聚类以及混合高斯模型Gaussian Mixture Model(GMM)等聚类算法，今天介绍一个比较近代的一类算法——Spectral Clustering 中文通常称为“谱聚类”。Spectral Clustering(谱聚类，有时
转载
2023-11-30 18:07:57
113阅读
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
转载
2024-08-22 14:17:30
51阅读
本文将对谱聚类的知识进行一些总结。目的在于记录自己的学习经历，当作自己的笔记来写。写得不好的地方欢迎交流指正。谱聚类是一种非常流行的聚类算法，它不需要对簇的类型有很强的假设，可以聚类任何形状的数据。一、简要介绍 由于网上有许多的关于谱聚类的介绍，所以我这里只是简要介绍一下谱聚类。聚类是一种对数据分析非常有用的工具，它
转载
2023-11-16 20:21:12
117阅读
层次聚类(hierarchical clustering)基于簇间的相似度在不同层次上分析数据，从而形成树形的聚类结构，层次聚类一般有两种划分策略：自底向上的聚合（agglomerative）策略和自顶向下的分拆（divisive）策略，本文对层次聚类算法原理进行了详细总结。目录1. 层次聚类算法原理2. 簇间相似度的计算方法3. 层次聚类算法的复杂度计算4. 层次聚类算法的优化方法5. 层次聚类
转载
2024-01-10 21:45:31
84阅读
