DBSCAN 聚类算法又称为密度聚类，是一种不断发张下线而不断扩张的算法，主要的参数是半径r和k值DBSCAN的几个概念：核心对象：某个点的密度达到算法设定的阈值则其为核心点，核心点的意思就是一个点在半径r的范围内，如果存在k个值，那么这个点就成为核心对象直接密度可达：若点p在q的邻域内，且q是核心，则p-q称为直接密度可达密度可达：若有q1, q2...qk,对任意qi与qi-1是直接密度可达，
文章目录主要内容算法功能与数据类型有序聚类步骤定义类的直径定义分类的损失函数最优解的求法例子： 本课程来自深度之眼，部分截图来自课程视频以及李航老师的《统计学习方法》第二版。 主要内容算法功能与数据类型：理解算法定义与适⽤样本数据类型 类的直径：每类直径D(i,j)的表达式与数学性质 分类的损失函数：分类损失函数L[b(n,k)]的定义与表达式 最优解的求法：最优分点的确定与迭代过程 损失函数
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2024-03-27 10:30:18
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目录时间序列聚类概述时间序列相识度衡量动态时间规整编辑欧式距离子序列聚类编辑 时间点聚类基于时间序列形状Kshpe聚类基于分段统计特征聚类时间序列聚类概述时间序列聚类：一种将时间序列数据分为不同组的无监督学习方法。聚类方法旨在找到数据中相似的子集，并将它们归为同一组。对于时间序列数据而言，聚类技术可以发现有相似特征的序列，并将它们划分为同一组，这有助于数据的分类和分析。时间序列聚类包括两
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2023-10-04 10:18:04
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9.1 聚类任务在无监督学习中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律。为进一步的数据分析提供基础。此类学习任务中研究最多、应用最广的是“聚类”。 聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个簇。通过这样的划分，每个簇可能对应于一些潜在的概念。这些概念对聚类算法而。言事先是未知的，聚类过程仅能自动形成簇结构，簇所对应的概念
聚类含义定义：聚类，也叫做聚类分析，依据对象的属性，将相似的对象归位一类。聚类，就是寻找发生数据之间内在联系的方法。 分类：从聚类的类型来讲，一般有结构性聚类、分散性聚类、密度聚类等。结构性聚类是指，可以从上至下或者从下至上双向进行计算。从下至上是以单个对象开始，不断与周围相近的对象进行融合，最终将全部数据分成多种类别。而从上至下算法则恰恰相反，它先将全部数据当作一个整体，然后逐渐分小。在结构性聚
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2023-09-02 09:26:52
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# 有序样品聚类法（Sequential Sampling Clustering）在Python中的实现
在数据分析和机器学习领域，有序样品聚类法是一种常用的聚类算法。在这篇文章中，我将带你一步步实现这一方法。我们将通过图表和代码示例，深入了解该算法的实现流程。
## 实现流程
下面是有序样品聚类法的实现流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-24 04:14:32
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# 使用Python进行有序数据聚类的指南
在这个快速发展的数据时代，有序数据聚类是数据分析的重要任务。通过对有序数据的聚类，你可以发现数据中的模式和趋势，进而帮助做出更明智的决策。本文将针对初学者，详细介绍如何使用Python进行有序数据聚类，并提供一步步的指导。
## 流程步骤
以下是进行有序数据聚类的基本步骤，展示为表格形式：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-26 06:18:16
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文 | Vachel编辑 | Sucie00写在前面聚类分析（cluster analysis）简称聚类（clustering），它是数据挖掘领域最重要的研究分支之一，也是最为常见和最有潜力的发展方向之一。聚类分析是根据事物自身的特性对被聚类对象进行类别划分的统计分析方法，其目的是根据某种相似度度量对数据集进行划分，将没有类别的数据样本划分成若干个不同的子集，这样的一个子集称为
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2023-08-22 21:40:03
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时序数据聚类综述1. 引言聚类是一种数据挖掘技术，将相似的数据放入相关或同质的组中，而无需事先了解组的定义。具体而言，聚类是通过将与组内其他对象具有最大相似性、与其他组中的对象具有最小相似性的对象分组而形成的。这是一种有用的探索性数据分析方法，因为它通过客观地将数据组织成相似的组来识别未标记数据集中的结构。此外，聚类常被用于探索性数据分析以生成特征，并作为其他数据挖掘任务的预处理步骤或
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2023-11-21 22:31:54
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目录 问题分析 数据处理 代码实现 结果 今天兄弟找我帮忙：希望基于白细胞数据把新型肺炎患者的数据做一个聚类并画出大体曲线：也就是将相同变化的曲线进行分类并拟合。定位此问题为无监督的分类问题。因此想到了聚类的方法。 一、问题分析 1、首先尝试了使用：提取时间序列的统计学特征值，例如最大值，最小值等。然后利目前常用的算法根据提取的特征进行分类，例如Naive Bayes, SVMs，KNN 等。发现
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2023-07-29 11:15:21
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目录一、引言二、时间序列聚类的作用三、时间序列数据的聚类问题正式定义四、时序数据的聚类的挑战五、时间序列数据聚类有什么用 六、时间序列聚类技术的分类七、时间序列聚类的四步骤：1、时间序列的representation2、时序聚类中相似度的定义关于距离度量的一些思考和讨论八、时间聚类的算法选择1、时间序列中的聚类算法2、时间序列聚类评价方法3、总结一、引言聚类是一种数据挖掘技术，将相似的数
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2023-08-28 14:27:05
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数据 使用数据集courses.txt读取数据import pandas as pd
# 导入文本文件，原数据集是使用逗号分割的,第一行为列名
courses_ori = pd.read_csv('courses.txt', sep=',', header=0)
# 预览 DataFrame 前 5 行
courses_ori.head()数据中有时间列，做时间序列分析。将时间列变为索引列#时间数
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2023-12-15 07:52:15
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如何实现DNA序列聚类
在实现DNA序列聚类的过程中，我们可以采用以下步骤来完成。下面是一个简单的流程表格，展示了整个过程的步骤和需要做的事情。
| 步骤 | 描述 | 代码 |
| ---- | ---- | ---- |
| 步骤1 | 读取DNA序列数据 | `sequences = read_sequences()` |
| 步骤2 | 计算序列相似性 | `similarity_ma
原创
2024-01-05 08:43:45
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# 时间序列聚类在Python中的应用
时间序列数据是指随时间变化而收集的数据，这种数据在许多领域中都非常重要，例如金融、气象、健康监测和工业监测等。在数据分析中，聚类是一种常用的无监督学习方法，可以将相似的数据点归为一类。对此，时间序列聚类就是对时间序列数据进行相似性分析，并将其分组，以便更好地理解和利用这些数据。
## 为什么需要时间序列聚类？
在实际应用中，时间序列数据往往是高维且复杂
原创
2024-10-15 05:07:30
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## Python 时间序列聚类实现流程
### 步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 特征提取 |
| 3 | 聚类算法选择 |
| 4 | 模型训练与聚类 |
| 5 | 结果评估与可视化 |
### 1. 数据预处理
在进行时间序列聚类之前，我们需要对数据进行预处理。这包括数据的清洗、缺失值填充、异常值处理等。
###
原创
2023-10-06 11:14:13
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K-Means算法原理K-means的优缺点优点： 1.算法快速、简单; 2.对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的; 3.时间复杂度近于线性，而且适合挖掘大规模数据集。K-Means聚类算法的时间复杂度是O(n×k×t) ,其中n代表数据集中对象的数量，t代表着算法迭代的次数，k代表着簇的数目缺点： 1、在k-measn算法中K是事先给定的，但是K值的选定是非常难以估计的。 2、在 K-mean
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2024-01-08 15:54:53
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ABSTRACT 聚类是最流行的数据挖掘方法之一。这不仅仅是因为聚类问题具有很强的探索性，还因为它可以作为其他技术的预处理步骤或子过程。本文提出一种的新的时间序列聚类算法——K-shape算法。该算法依赖于一个可度量的迭代优化过程，创建同构的、分割良好的群簇。K-shape聚类算法依赖使用了规范化之后的互相关系数作为距离的度量，在每次迭代中使用它来更新聚类对聚类时间序列的分配。1. INTROD
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2023-08-22 21:24:26
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1. 简介 收集数据的能力不断增强，使我们有可能收集大量的异构数据。在可用的异构数据中，时间序列代表着尚未被充分探索的信息母体。当前的数据挖掘技术在分析时间序列时存在多个缺点，尤其是在应同时分析多个时间序列（即多维时间序列）以从数据中提取知识时。 2. K-MDTSC和k-Shape&
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2023-11-14 21:56:23
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k-shape: Efficient and Accurate Clustering of Time Series01 研究背景意义时间序列：数据序列包含关于时间的显式信息(例如股票、音频、语音和视频)，或者如果可以推断值的顺序(例如流和手写)几乎每个学科都出现了大量的时间序列，包括天文学、生物学、气象学、医学、工程等，时间序列的普遍存在使得人们对此类数据的查询、索引、分类和聚类产生了浓厚的兴趣。
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2023-12-19 19:27:43
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1、基于特征的表示方法：把原始的时间序列转换到一个低维的特征空间，然后用传统的聚类方法对特征向量进行聚类。这里常用的传统的聚类算法有如下几种：划分聚类、层次聚类和密度聚类等等。 2、基于模型的时间序列聚类。 将原始时间序列转换成模型的几个参数，比如AR模型或HMM模型等，然后用模型参数进行聚类。这种方法的不足之处在于需要对数据的分布进行预先假设，此外，对参数的结果无法进行解释。 3、DBSC
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2024-06-06 11:23:13
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