（2017-04-17 银河统计）聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种多元统计方法，也是数据挖掘技术的基本方法。所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。聚类分析起源于分类学，在考古的分类学中，人们主要依靠经验和专业知识来实现分类。随着生产技术和科学的发展，人类的认识不断加深，分类越来越细，要求也越来越高，有时光凭经验和专业知识是不能进行确切分类的，往往需要定性和定量分析结合起来
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2023-08-15 16:58:48
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聚类就是将数据对象分组成多个类或者簇，划分的原则是在同一个粗中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。属于一种无指导的学习方法。 好的聚类算法应该满足以下几个方面：（1） 可伸缩型：无论对小数据量还是大数据量应该都是有效的。（2）
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2023-08-10 01:49:55
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kmeans聚类 迭代时间远比层次聚类的要少，处理大数据，kmeans优势极为突出.。对博客数据进行聚类，实验测试了: 层次聚类的列聚类(单词聚类)几乎要上1小时，而kmeans对列聚类只需要迭代4次！！ 快速极多。如图：包含两个聚类的kmean聚类过程：总思路：将所有要聚类的博客，全部用word表示成一个向量，即每篇博客都是由单词组成的，然后形成了一个单词-博客 的矩阵，矩
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2024-08-23 20:19:35
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1. 聚类分析的提出
物以类聚，人以群分！志同而道合，即具有相同特点的物体（或人类）往往更容易走近，从而形成自己的一个“圈子”。
在现代零售行业，顾客群细分是最为常见的一种业务需求，一般情况下，会从客户性别、年龄、职业、消费金额等一个变量进行分组，或者几个简单变量交叉分组。但这种传统的客户细分模式往往会体现以下弊端：
1）客户细分之前，需要人为指定分类变量，需要用几个变量
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2024-01-11 17:16:48
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聚类（Cluster analysis ）定义：根据数据的特征找出数据间的相似性，将相似的数据分成一个类。作用：作为一个独立的工具对数据分布进行分析 可以作为其他算法（如分类等）的预处理步骤 Pattern Recognition Spatial Data Analysis Image Processing Economic Science (espec
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2024-01-22 07:47:21
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一、概念1.聚类分析：仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息将数据分组。目标是组内的对象相互之间是相似的，而不同组中的对象是不同的。2.聚类方法Clustering划分聚类：将数据划分为互不重叠的子集，一个点只属于某一类层次聚类：将嵌套的类簇以层次树的形式构建重叠聚类模糊聚类完全聚类2.簇类型Clusters明显分离的基于中心的基于近邻的基于密度的 概念簇目标函数二、KNN（K-近邻
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2024-01-08 18:45:23
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聚类是数据挖掘描述任务的一个重要组成部分。数据挖掘任务包括描述性任务和预测性任务两种。描述性任务包括聚类、关联分析、序列、异常检测等，预测性任务包括回归和分类。聚类：将数据对象划分为若干类，同一类的对象具有较高的相似度，不同类的对象相似度较低。从这个简单的描述中，可以看出聚类的关键是如何度量对象间的相似性。较为常见的用于度量对象的相似度的方法有距离、密度等。1 基于距离度量对象相似性的思想凡是满足
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2023-12-03 20:33:30
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keams聚类：（可以试试） scipy cluster库简介scipy.cluster是scipy下的一个做聚类的package, 共包含了两类聚类方法: 1. 矢量量化(scipy.cluster.vq):支持vector quantization 和 k-means 聚类方法 2. 层次聚类(scipy.cluster.hierarchy):支持hierarchical cluster
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2024-02-04 07:56:20
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聚类分析数据聚类理论理论一、聚类定义二、聚类与分类区别三、聚类分析的目的四、聚类主要方法 数据聚类理论理论一、聚类定义数据聚类 ( Cluster analysis )是指根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类，每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类之间的特性差别尽可能大。聚类分析是研究“物以类聚”的一种科学有效的方法，由实验测试得到的数据是原始数据，原始数据是没有进行分类的、无规律
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2023-08-30 08:43:16
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在 Python 中，聚类分析是一种无监督机器学习方法，旨在将数据分成若干个群集。它通常用于发现数据中的潜在结构或模式，并将数据分组为具有共同特征的群集。聚类分析有许多不同的算法，如 k-均值聚类、层次聚类和密度聚类。每种算法都有自己的优缺点，因此在使用时应根据数据特点和分析目标选择合适的算法。Python 中有许多机器学习库可用于聚类分析，如 scikit-learn、pandas 和 scip
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2023-06-05 11:30:15
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文本分析，在数据挖掘，甚至是深度学习中很重要的分支研究领域。如下运用R语言，通过采用文本相似度算法Jaro-Winkler Distance，能实现：在题库中查找出相似度高的题并输出自动聚类的结果，从而提炼出练习重点，提高阅读效率。 ## 寻找练习重点
library('xlsx')
library('DBI')
library('RSQLite')
library('ff')
library('
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2021-01-22 19:49:12
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聚类分析的数据挖掘实验旨在通过对数据进行分类和分组，识别数据中的潜在模式和关系，为业务决策提供支持。在大数据时代，聚类分析被广泛应用于市场分析、客户细分、图像处理等多个领域。本文将详细记录这一实验的实施过程，包含背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘以及扩展应用。
### 背景定位
随着用户数据的不断积累，获取有价值的信息成为一项重要任务。聚类分析能够有效地处理大规模数据集，通过对数
文本分析，在数据挖掘，甚至是深度学习中很重要的分支研究领域。如下运用R语言，通过采用文本相似度算法Jaro-Winkler Distance，能实现：在题库中查找出相似度高的题并输出自动聚类的结果，从而提炼出练习重点，提高阅读效率。 ## 寻找练习重点
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2021-01-22 19:48:19
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# SPSS聚类分析教程：深入数据挖掘之旅
数据挖掘是从大量数据中提取有意义信息的过程。在数据挖掘的众多技术中，聚类分析被广泛应用于市场细分、社交网络分析、组织分类等领域。本文将通过SPSS软件示例，介绍聚类分析的基本概念和步骤，并提供相应的代码示例，帮助读者更好地理解这一过程。
## 什么是聚类分析？
聚类分析是一种无监督学习技术，目标是将一组数据分成多个相似的子集，即“簇”。同一簇内的数
层次聚类（划分聚类）聚类就是对大量未知标注的数据集，按照数据内部存在的数据特征将数据集划分为多个不同的类别，使类别内的数据比较相似，类别之间的数据相似度比较小；属于无监督学习。算法步骤1.初始化的k个中心点2.为每个样本根据距离分配类别3.更新每个类别的中心点（更新为该类别的所有样本的均值）4.重复上面两步操作，直到达到某个中止条件 层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解，直到满足某种
第五章 挖掘建模5.2 聚类分析5.2.1 常用聚类分析算法聚类分析是一种非监督学习算法，即不需要给定划分类别。聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度将其划分为若干组，划分的原则是组内距离最小化而组间距离最大化。 其中常用聚类方法如下类别包括的主要算法划分（分裂）方法K-Means算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法层次分析法BIRCH算法、CURE算法、CHA
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2024-06-25 11:35:10
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分级聚类通过连续不断地将最为相似的两两合并，来构造出一个群组的层级结构。在每次迭代的过程中，分级聚类算法会计算每两个群组间的距离，并将距离最近的两个群组合并成一个新的群组，这一过程一直重复下去，直到只剩一个群组为止。（一）读取数据这里的数据存在txt中#处理文件数据 分为单词、书名、数据
def readfile(filename):
lines=[line for line in ope
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2023-06-21 22:31:06
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实现基于Kmeans的商品价格聚类# -*-coding:utf-8-*-
"""
Author: Thinkgamer
Desc:
代码4-9 实现基于Kmeans的商品价格聚类
"""
import numpy as np
import pandas as pd
import random
class kMeans:
def __init__(sel
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2023-11-03 10:30:14
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EM（“Expectation Maximization”）期望最大化算法：它是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，比如聚类算法中的高斯混合模型（GMM），隐式马尔科夫算法（HMM）， LDA主题模型的变分推断等等。一、EM算法小栗子：参考：https://www.jianshu.com/p/1121509ac1dc•（1）假设有两枚硬币1和2，,随机抛掷后正面朝上概率分别为P1，P2。每
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2023-08-24 17:11:22
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目录一、储备知识（1）何为聚类分析：（2）分类方法：二、聚类分析的一般步骤三、聚类实操——python实现四、代码总结一、储备知识（1）何为聚类分析： 聚类分析又称为群分析，是研究问题的一种多元统计方法。聚类，就是聚集具有相似元素的集合成之为一类。一般来说存在着定性研究和定量研究以及相融汇的三种分析方法。
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2023-08-30 07:22:57
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