一、聚类分类二、k-means2.1、基本算法2.2、 算法流程2.3、算法分析2.4、结束条件2.5、散度2.6、时间和空间复杂度2.7、常见问题2.8、SAE和SAE三、层次聚类3.1、分类3.2、计算步骤3.3、lance-williams3.4、层次聚类问题四、密度聚类（DBSCAN）4.2、解释4.2、算法步骤4.3、DBSCAN优缺点4.4、变密度的簇4.5、簇评估分类4.5.1、图
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2023-06-21 22:09:52
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上一篇博文中介绍了聚类算法中的kmeans算法.无可非议kmeans因为其算法简单加之分类效率较高。已经广泛应用于聚类应用中.然而kmeans并不是十全十美的.其对于数据中的噪声和孤立点的聚类带来的误差也是让人头疼的.于是一种基于Kmeans的改进算法kmediod应运而生.kmediod和Kmeans算法核心思想大同小异,可是最大的不同是在修正聚类中心的时候,kmediod是计算类簇中除开聚类中
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2023-10-10 09:34:12
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聚类（Clustering）简单来说就是一种分组方法，将一类事物中具有相似性的个体分为一类用的算法。具体步骤如下：从n...
原创
2022-12-18 01:06:50
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鸢尾花（Iris）数据集是一个经典的数据集
原创
2023-05-06 00:54:57
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Spark作为一种开源集群计算环境，具有分布式的快速数据处理能力。而Spark中的Mllib定义了各种各样用于机器学习的数据结构以及算法。Python具有Spark的API。需要注意的是，Spark中，所有数据的处理都是基于RDD的。首先举一个聚类方面的详细应用例子Kmeans： 下面代码是一些基本步骤，包括外部数据，RDD预处理，训练模型，预测。#c
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2023-07-17 16:37:22
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LVQ聚类与k-means不同之处在于，它是有标记的聚类。基本思想：初始化q个原型向量（q代表需要聚类的类别数），每个原型向量也初始化其标签（标签与样本标签取值范围相同），如果原型向量的标签与某样本标签相同/不同，则使用两者间距离更新原型向量（相同时靠近更新，不同时远离更新）。因此，原型向量将反映一个标签的样本与其他标签的样本间的“边界”。训练完毕后，根据样本到原型向量的距离，对样本进行团簇划分。
文章目录初步认识初值选取小批 初步认识k-means翻译过来就是K均值聚类算法，其目的是将样本分割为k个簇，而这个k则是KMeans中最重要的参数：n_clusters，默认为8。下面做一个最简单的聚类import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklear
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2023-07-28 10:21:42
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前面做过一个神经网络的分类器 现在有一些数据需要做聚类处理。 那什么
原创
2023-08-08 10:24:43
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鸢尾花（Iris）数据集是一个经典的数据集，用于机器学习和统计学习中的分类和聚类问题。该数据集包含了三种不同类型的鸢尾花（山鸢尾、变色鸢尾
原创
2023-05-06 00:46:23
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鸢尾花（Iris）数据集是一个经典的数据集，用于机器学习和统计学习中的分类和聚类问题。该数据集包含了三种不同类型的鸢尾花（山鸢尾
原创
2023-05-06 00:52:50
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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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聚类就是将一个对象的集合（样本集合）分割成几个不想交的子集（每个子集所代表的语义需要使用者自己进行解释）,每个类内的对象之间是相似的,但与其他类的对象是不相似的. 分割的类的数目可以是指定的（例如k-means），也可以是有算法生成的(DBSCAN).聚类是无监督学习的一个有用工具。1原型聚类：原型聚类是指聚类结构能够通过一组原型刻画，即样本空间中具有代表性的点。也就是说聚类是通过具有代
""" 聚类是在没有给定划分类别的情况下，根据数据相似度进行样本分组的一种方法，聚类模型可以将 无标记的数据聚类为多个簇，分别视为一类，是一种非监督的学习算法。在商业上，聚类可以帮助 市场分析人员从消费者库中区分出不同的消费群体，并概括出每一类消费者的消费模式或消费习惯。 同时，聚类也可以作为其它机器学习算法的一个预处理步骤，如异常值识别、连续型特征离散化等聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根
何为聚类简单理解，如果一个数据集合包含N个实例，根据某种准则可以将这N个实例划分为m个类别，每个类别中的实例都是相关的，而不同类别之间是区别的也就是不相关的，这个过程就叫聚类了。聚类过程1）特征选择(feature selection)：就像其他分类任务一样，特征往往是一切活动的基础，如何选取特征来尽可能的表达需要分类的信息是一个重要问题。表达性强的特征将很影响聚类效果。这点在以后的实验中我会展示
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2023-09-16 11:20:44
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算法思想聚类是针对给定的样本，依据它们特征的相似度或距离，将其归并到若干个类或簇的数据分析问题。聚类属于无监督学习，因为只是根据样本的相似度或距离将其进行归并，而类或簇实现不知道。聚类算法有很多，这里主要介绍K均值聚类（K-means）。聚类的分类通过聚类得到的簇或类，本质是样本的子集。如果一个聚类方法假定一个样本只能属于一个类，那么该方法称为硬聚类，如果一个样本可以属于多个类，那么该方法称为软聚
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2023-08-19 21:58:25
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PythonGMM（高斯混合模型）聚类是一种常用的聚类算法，用于将数据集划分为多个类别。在本文中，我将向你详细介绍如何使用Python的scikit-learn库来实现GMM聚类，并获取聚类中心。
整体流程如下所示：
步骤|操作
-|-
第一步|导入所需的库和数据集
第二步|创建GMM聚类模型
第三步|训练模型并进行预测
第四步|获取聚类中心
接下来，让我们逐步进行操作。
第一步：导入所需
1、输入原始图片 2、代码实现：#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
Mat src = imread("C:/Users/lzg/Desktop/opencv_test/Project1/1
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2023-06-21 22:01:24
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在GMM中使用EM算法聚类我们使用k个多元高斯分布的混合高斯分布GMM来对数据进行聚类，其中每一个分布代表一个数据簇。首先，随机选择k个对象代表各个簇的均值（中心），猜测每一个簇的协方差矩阵，并假定初始状态 时每个簇的概率相等； 然后，根据多元高斯密度函数求出每一个对象属于每一个簇的概率，并求出数据的似然函数值；最后，根据每一个数据点属于每一个簇的概率，来更新每一个簇的均值，协方差矩阵，
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2023-08-02 23:25:26
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考虑到学习知识的顺序及效率问题，所以后续的几种聚类方法不再详细讲解原理，也不再写python实现的源代码，只介绍下算法的基本思路，使大家对每种算法有个直观的印象，从而可以更好的理解函数中参数的意义及作用，而重点是放在如何使用及使用的场景。 （题外话： 今天看到一篇博文：刚接触机器学习这一个月我都做了什么？&nb
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2023-08-24 13:07:37
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分组(Group)的理解处理数据时，在一个数据列表中会以某一列的元素作为参考基点，统计该列中每个不重复元素对应其他列的相关数据，这里可能我描述的比较复杂，可以通过下面两张表格数据处理前后帮助理解：源数据为5列，分别为 age、gender、occupation、zip_code;下面我需要对 occupation (职业)这一列进行分组分析、统计一下每类职业对应 gender、age 的最大、最小
