层次聚类

机器学习宝典——第6章

本章我们将深入探讨三种最具代表性的聚类算法：K-均值(K-Means)、层次聚类(Hierarchical

爱看烟花的码农·2025-07-06 21:38

机器学习算法_聚类KMeans算法

聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下，自动发现数据集中的内在结构和模式2.聚类算法分类（1）根据聚类颗粒度分类个数比较多的，细聚类；个数比较多的，粗聚类（2）根据实现方法分类K-means：按照质心分类层次聚类

TY-2025·2025-06-19 09:11

【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之聚类，理解K-Means、层次聚类、数据分组和分类

深入详解无监督学习之聚类：如K-Means、层次聚类，理解数据分组和分类无监督学习是机器学习中的一个重要分支，旨在从未标注的数据中发现潜在的结构和模式。

猿享天开·2025-06-15 12:16

5.11 day17

知识点聚类的指标聚类常见算法：kmeans聚类、dbscan聚类、层次聚类三种算法对应的流程实际在论文中聚类的策略不一定是针对所有特征，可以针对其中几个可以解释的特征进行聚类，得到聚类后的类别，这样后续进行解释也更加符合逻辑

·2025-06-07 15:17

机器学习与深度学习13-K均值聚类

目录前文回顾1.K均值聚类定义2.K均值聚类的工作原理3.如何确定K均值聚类的K值4.K均值聚类的优点和局限性5.K均值聚类的常见初始化方法6.K均值聚类和层次聚类的区别与联系前文回顾上一篇文章地址：链接

my_q·2025-06-07 14:15

使用Python实现层次聚类算法

层次聚类（HierarchicalClustering）算法是一种基于树形结构的聚类方法，它将数据点逐渐合并成越来越大的簇，直到所有数据点都合并到一个簇中。

Echo_Wish·2025-06-07 12:59

python 凝聚层次聚类_层次聚类python

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·2025-06-07 12:58

层次聚类python实现_层次聚类和随机森林（python实现）

层次聚类步骤：假设有N个待聚类的样本，对于层次聚类来说，基本步骤就是：1、(初始化)把每个样本归为一类，计算每两个类之间的距离，也就是样本与样本之间的相似度；2、按一定规则选取符合距离要求的类别，完成类间合并

weixin_39813009·2025-06-07 12:58

聚类算法性能对比：K-means vs DBSCAN vs 层次聚类

聚类算法性能对比：K-meansvsDBSCANvs层次聚类关键词：聚类算法、K-means、DBSCAN、层次聚类、性能对比、机器学习、无监督学习摘要：聚类是无监督学习的核心任务之一，广泛应用于用户分群

AI智能探索者·2025-06-04 20:00

西瓜书--无监督学习（聚类）

无监督学习应用范围三、无标注数据的结构1）用处四、聚类1）聚类的含义：2)怎么判断是好的聚类：原则：3）聚类的分类：1）软聚类（softclustering）vs.硬聚（hardclustering）2）层次聚类

oisflo·2025-05-29 10:58

Python 打卡训练营 Day17

DAY17知识点聚类的指标聚类常见算法：kmeans聚类、dbscan聚类、层次聚类三种算法对应的流程实际在论文中聚类的策略不一定是针对所有特征，可以针对其中几个可以解释的特征进行聚类，得到聚类后的类别

宸汐Fish_Heart·2025-05-07 00:20

结合PCA、t-SNE/UMAP与聚类算法进行高维数据分析

目录结合PCA、t-SNE/UMAP与聚类算法进行高维数据分析1.引言2.高维数据挑战3.降维技术概述3.1主成分分析（PCA）3.2t-SNE3.3UMAP4.聚类算法概述4.1K-Means4.2层次聚类

闲人编程·2025-04-25 06:10

数据可视化工具：树状图与时间序列分析

树状图的解读与应用层次聚类的图形表示：树状图（Dendrogram）是一种基于层次聚类分析的图形表示工具，它在分析定性数据时尤其有用。通过关注对象连接的高度，我们可以揭示不同对象之间的相似性或差

火箭统·2025-04-19 04:15

【Python机器学习】凝聚聚类——层次聚类与树状图

凝聚聚类生成了所谓的层次聚类。聚类过程迭代进行，每个点都从一个单点簇变为属于最终的某个簇。每个中间步骤都提供了数据的一种聚类（簇的个数也不相同）。有时候，同时查看所有可能的聚类也是有帮助的。

zhangbin_237·2025-04-18 17:04

[特殊字符] 第八讲 | 聚类分析在地学/农学数据分组中的实战应用

专栏：科研统计方法实战分享|地学/农学人的数据分析工具箱✍️作者：平常心0715本讲关键词：聚类分析、K-means、层次聚类、样地分类、R实操一、聚类分析是什么？

Chh0715·2025-04-15 17:12

机器学习中的密度聚类算法：深入解析与应用

与传统的聚类算法（如K均值和层次聚类）相比，密度聚类算法不需要提前指定聚类的个数，能够

长风清留扬·2025-04-14 01:50

深度探索：层次聚类算法在机器学习中的原理与应用

目录1.引言与背景2.层次聚类定理3.算法原理4.算法实现Python代码实现5.优缺点分析优点：缺点：6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景层次聚类（HierarchicalClustering

生瓜蛋子·2025-04-14 01:49

第五讲 | 样地怎么分组才科学？聚类分析在样地分类中的应用实战

专栏：科研统计方法实战分享|地学/农学人的数据分析工具箱✍️作者：平常心0715本讲关键词：聚类分析、样地分组、层次聚类、K均值、距离矩阵、热图一、聚类分析是什么？

Chh0715·2025-04-09 12:58

机器学习算法--层次聚类算法

一、层次聚类算法简介层次聚类算法（HierarchicalClusteringAlgorithm）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分成多个不同层次的簇。

2301_79295435·2025-04-09 06:46

说话人分离中的聚类方法：深入解析Agglomerative聚类、KMeans聚类和Oracle聚类

在pyannote.audio`管道中使用的三种聚类方法：层次聚类（AgglomerativeClustering）、KMeans聚类（KMeansClustering）和Oracle聚类（Or

CyreneSimon·2025-04-08 15:11

数据挖掘导论——第七章：聚类

层次聚类的思想和流程？K-均值聚类的思想和流程？距离的计算方式如何影响聚类结果？聚类的要素，包括数据，差异性/相似性测量方式，聚类算法（标准化执行程序或流程）理解相似性和差异性的度量（p40）。

Wis4e·2025-03-18 09:59

2小时学懂【多元统计分析】——聚类分析（R语言）

下面我将展示如何使用几种常见的聚类方法：K-均值（K-means）、层次聚类（HierarchicalClustering）和DBSCAN。

木小鹿·2025-03-03 18:56

聚类算法概念、分类、特点及应用场景【机器学习】【无监督学习】

主要聚类算法及其特点‌层次聚类算法‌层次法(hierarchicalmethods)通过构建数据点之间的层次结构来进行聚类，可以是自底向上的凝聚方法或自顶向下的分裂方法。代表算法包括CU

飞火流星02027·2025-02-11 07:18

聚类算法与应用

目录写在开头1.聚类算法简介2.K均值聚类2.1基本原理2.1.1中心点与数据点的距离2.1.2簇的形成和迭代优化2.2应用场景2.2.1图像分割2.2.2客户分群3.层次聚类3.1基本原理3.1.1树状结构的建立

theskylife·2025-02-07 06:16

机器学习强基计划7-6：图文详解层次聚类AGNES算法(附Python实现)_agnes聚类算法python代码

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课

软件开发Java·2025-02-01 17:18

层次聚类构建层次结构的簇

层次聚类（HierarchicalClustering）可以通过自定义函数来完成。层次聚类可以分为两种方法：凝聚型（Agglomerative）和分裂型（Divisive）。

纠结哥_Shrek·2025-01-30 08:24

【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量

【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量【机器学习】聚类【Ⅱ】原型聚类经典算法【机器学习】聚类【Ⅲ】高斯混合模型讲解【机器学习】聚类【Ⅳ】高斯混合模型数学推导【机器学习】聚类【Ⅴ】密度聚类与层次聚类聚类

不牌不改·2025-01-18 00:43

层次聚类算法

层次聚类算法是通过将数据组织为若干组并形成一个相应的树来进行聚类。根据层次是自底向上还是自顶向下形成的，层次聚类算法可以进一步分为凝聚型的聚类算法（AGENES）算法和分裂型的聚类（DIANA）算法。

数小模.·2025-01-17 16:26

GraphRAG入门:基本概念、应用场景及学习方法

回答普通难搜索难以解答的问题.她可以回答跨文档的问题,也能总结数据集的主要主题.三、GraphRAG的特点1.知识图谱提取:使用llm自动从输入文本文档中创建知识图谱,表示数据中的实体、关系和关键声明2.层次聚类使用

学习中的程序媛~·2024-09-08 18:41

学习笔记1 三大聚类方法：K-means聚类、层次聚类、DBSCAN聚类

学习笔记1：三大聚类方法：K-means聚类、层次聚类、DBSCAN聚类文章目录前言一、K-means聚类操作过程二、层次聚类操作过程三、DBSCAN聚类操作过程总结前言在样本数量较多的情况下，可以通过聚类将样本划分为多个类

泠泠风来·2024-08-29 06:21

聚类分析实验报告

本文介绍的是聚类分析方法中的非层次聚类法——K-Means聚类法，也称快速聚类法。适用于大样本的聚类分析，可以节省运算时间。该实验的数据来源于上一个因子分析实验的结果（三列FAC）。实验目的实验

平凡女生的创作·2024-02-10 08:39

机器学习系列——（十九）层次聚类

层次聚类（HierarchicalClustering）是聚类算法中的一种，以其独特的层次分解方式，在各种应用场景中得到广泛应用，如生物信息学、图像分析、社交网络分析等。

飞影铠甲·2024-02-10 07:47

图像聚类

（有些类似层次聚类，通过小区间合并依次聚类）（3）像素聚类，使用滑窗方式求取局部均值，利用相关均值矩阵进行聚类。（4）谱聚类：首先计算n个图像数据的相似性矩阵，矩阵中每个元素表示两个元素之间的相似度。

顽皮的石头7788121·2024-02-08 12:34

Python中层次聚类的艺术：从原理到实践的全面解析

层次聚类（HierarchicalClustering）作为一种强大的聚类方法，不仅可以实现数据的分组，还能生成具有层次结构的聚类结果。

theskylife·2024-02-07 23:57

人工智能福利站，初识人工智能，机器学习，第四课

收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一机器学习专栏人工智能专业知识学习二机器学习专栏人工智能专业知识学习三机器学习专栏人工智能专业知识学习四机器学习专栏文章目录初识人工智能(机器学习)一、机器学习(4)31.什么是聚类算法中的层次聚类

普修罗双战士·2024-02-05 19:14

聚类算法理论

目录原理与用途常见的聚类方式聚类中需要注意的问题：常见算法以及应用k-均值聚类k-均值聚类过程该算法的特点算法参数介绍聚类分析的应用案例层次聚类层次聚类的过程算法特点参数介绍层次聚类的应用小案例特征聚类原理与用途聚类是一种无监督学习算法

是鱼儿啊～·2024-02-01 13:15

信息检索与数据挖掘 | （十二）聚类

文章目录聚类KMeans层次聚类层次聚类概述dendrogram-树状图linkages-衡量两个类之间的距离Lance-Williams算法K-meansVS层次聚类DBSCAN聚类定义：聚类是一种无监督学习

啦啦右一·2024-01-30 22:52

西瓜书学习笔记——层次聚类（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍层次聚类是一种将数据集划分为层次结构的聚类方法。它主要有两种策略：自底向上和自顶向下。其中AGNES算法是一种自底向上聚类算法，用于将数据集划分为层次结构的聚类。

Nie同学·2024-01-30 16:25

层次聚类、k_means聚类-python源码

聚类就是对大量未知标注的数据集,按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别,使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小。以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。逐次计算各簇中心的值为新的中心值，迭代更新，直至簇中心位置不再改变或者达到最大迭代次数。由这个定义，我们便可以知道，数据集并没有目标值。因此聚类算法属于无监督算法。三特征值输入，单结果输出聚类。内含数据集、代码，可直接运行

我也想搞机器学习·2024-01-27 16:32

看书标记【R语言数据分析项目精解：理论、方法、实战 6】

6.1.2项目目标6.1.3项目方案6.2项目技术简介6.2.1变量相关性1.定类变量和定类变量2.定序变量与定类变量3.定距（连续型）变量与定距变量4.定类变量与定序变量6.2.2变量筛选1．基于变量距离的层次聚类

小胡涂记·2024-01-27 07:49

聚类算法（KMeans）模型评估方法（SSE、SC）及案例

是无监督学习算法二、分类根据聚类颗粒度：细聚类、粗聚类根据实现方法K-means：按照质心分类，主要介绍K-means，通用、普遍；层次聚类：对数据进行逐层划分，直到达到聚类的类别个数；DBSCAN聚类

小林打怪中·2024-01-20 02:21

数学建模学习笔记||绪论

线性判别分析，保留局部投影等均值，方差分析，协方差分析等统计方法关联与分析灰色关联分析：样本点个数较少Preson相关：样本点个数较多Copula相关：比较难，金融数学，概率密度分类与判别距离聚类关联性聚类层次聚类密度聚类贝叶斯判别

展信佳：）·2024-01-20 00:41

机器学习笔记（十）聚类算法DBSCAN原理和实践

在前面的文章中，我们分别介绍了《K-means原理和实践》和《Birch和层次聚类》两种聚类算法，本文我们继续介绍另一种常用的聚类算法DBSCAN。

大白兔黑又黑·2024-01-19 01:04

无监督学习 - 层次聚类（Hierarchical Clustering）

什么是机器学习层次聚类是一种无监督学习的聚类算法，它以树状结构（层次结构）的形式组织数据集中的样本。

草明·2024-01-18 14:11

聚类算法之Kmeans聚类详解

聚类算法的分类：按照聚类细粒度分类：细聚类和粗聚类根据实现方法分类：K-means：按照质心分类，主要介绍K-means，通用、普遍层次聚类：对数据进行逐层划分，直到达到聚

进击的卡特琳娜·2024-01-15 09:50

【机器学习】聚类算法(一）

聚类算法有很多种，例如K-均值，层次聚类，密度聚类，谱聚类等。聚类算法可以应用于很多领域，例如数据挖掘，图像分割，社交网络分析，市场细分等。

十年一梦实验室·2024-01-11 10:41

2021-09-08 批次TCGA（1）

样本过滤完后，质控先：样本过滤基因过滤过滤完后，做质控，有下面三个图箱线图，密度图PCA图层次聚类分析现在做完后，究竟是先标准化还是先去去除批次差异需要做批次矫正因为在不同样本中，有一些基因的表达量是恒定的

多去看看·2024-01-11 06:20

NMF降维算法与聚类模型的综合运用

NMF降维算法与聚类模型的综合运用前言一：NMF算法二：NMF算法的使用三：NMF算法与层次聚类的综合使用四：总结前言这一章，我们讨论下另一个比较有效的降维手段：NMF（非负矩阵分解）。

月~时光之笛·2024-01-11 02:37

层次聚类算法的原理

最近学习层次聚类算法，厚颜转载一篇博文。

神经飞鱼·2024-01-09 18:09

凝聚层次聚类及DBscan算法详解与Python实例

凝聚层次聚类及DBscan算法详解与Python实例凝聚层次聚类DBscan算法实例演示在本篇博客中，我们将深入探讨凝聚层次聚类（AgglomerativeHierarchicalClustering）

OverlordDuke·2024-01-08 06:13

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