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层次聚类
机器学习---聚类(原型聚类、密度聚类、
层次聚类
)
1.原型聚类原型聚类也称为“基于原型的聚类”(prototype-basedclustering),此类算法假设聚类结构能通过一组原型刻画。算法过程:通常情况下,算法先对原型进行初始化,再对原型进行迭代更新求解。著名的原型聚类算法:k均值算法、学习向量量化算法、高斯混合聚类算法。给定数据集,k均值算法针对聚类所得簇划分,最小化平方误差:其中,是簇的均值向量。值在一定程度上刻画了簇内样本围绕簇均值向
三月七꧁ ꧂
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2023-12-21 04:50
机器学习
机器学习
聚类
支持向量机
《斯坦福数据挖掘》八大算法+
文章目录介绍:八大算法+TF.IDF相似项发现PageRank链路分析聚类(
层次聚类
+K-means聚类)
层次聚类
K-means聚类完美匹配社交网络挖掘介绍:八大算法+课程:《大数据技术概论》教材:《斯坦福数据挖掘
inch-whf
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2023-12-21 02:05
数据挖掘
算法
聚类
一网打尽目前常用的聚类方法,详细介绍了每一种聚类方法的基本概念、优点、缺点!!
目前常用的聚类方法1.K-均值聚类(K-MeansClustering)2.
层次聚类
(HierarchicalClustering)3.DBSCAN聚类(DBSCANClustering)4.谱聚类(SpectralClustering
小桥流水---人工智能
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2023-12-19 08:06
人工智能
机器学习算法
聚类
数据挖掘
机器学习
聚类分析实例
目录
层次聚类
概述自底向上的合并算法相似度计算实例分别计算欧式距离值(矩阵)两个组合数据点间的距离
层次聚类
实例K-MEANS算法基本概念工作流程K-Means算法实例K值对结果的影响DBSCAN算法算法步骤基本步骤工作流程参数选择
层次聚类
概述
层次聚类
llovew.
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2023-12-17 06:45
机器学习
算法
机器学习
人工智能
聚类
python
数据挖掘
AGNES
层次聚类
要求:(1)采用
层次聚类
的聚集算法进行聚类,k=2。(2)距离计算采用欧几里得距离。(3)簇之间的距离采用单链接方式度量。
微笑伴你而行
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2023-12-06 19:17
深度学习/MatLab
聚类
数据挖掘
机器学习
人工智能算法
典型算法:监督学习:线性回归、决策树、支持向量机(SVM)、神经网络无监督学习:K均值聚类、
层次聚类
、主成分分析(PCA)强化学习:Q-learning、深度强化学习(如深度Q网络)代码示例(Python
不爱吃香菇的干饭少年
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2023-12-05 06:16
cuda
人工智能
算法
聚类分析5—物种集合-数量生态学:R语言的应用 第四章
数量生态学:R语言的应用第四章聚类分析5—物种集合在这之前我们学习了聚类分析的基本概念、几种计算
层次聚类
的方法、进一步解读和比较
层次聚类
结果以及非
层次聚类
,也学习了基于环境数据来进行聚类分析。
fafu生信小蘑菇
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2023-11-30 11:50
【机器学习】原型聚类(K-means、高斯混合聚类、学习向量量化LVQ)、密度聚类DBSCAN、
层次聚类
AGNES
聚类目标:将数据集中的样本划分为若干个通常不相交的子集(“簇”,cluster),子集内部具有相似性,子集之间具有差异性。原型聚类通常情况下,算法先对原型进行初始化,再对原型进行迭代更新求解K-means聚类算法流程:(1)随机选取K个点作为聚类中心,即k个类中心向量(2)分别计算其他样本点到各个类中心向量的距离,并将其划分到距离最近的类(3)更新各个类的中心向量(4)判断新的类中心向量是否发生改
夕述
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2023-11-26 17:50
聚类
kmeans
学习
聚类笔记:HDBSCAN
1算法介绍DBSCAN/OPTICS+
层次聚类
主要由以下几步组成空间变换构建最小生成树构建聚类层次结构(聚类树)压缩聚类树提取簇2空间变换用互达距离来表示两个样本点之间的距离——>密集区域的样本距离不受影响
UQI-LIUWJ
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2023-11-25 10:10
聚类
笔记
机器学习
python实现K-Means聚类算法
系统聚类:系统聚类也称为多
层次聚类
,分类的单位由高到低呈树形结构,所处的位置越低,其所包含的对象就越少,但这些对象间的共同特征越多。该聚类方法只适合在
afansdie
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2023-11-24 21:23
MATLAB程序设计课后作业三、四
层次聚类
算法,它不需要预先指定簇的个数,而是通过构建数据点的层次结构来进行聚类,可以得到不同层次的聚类结果。
揽阳°
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2023-11-20 18:16
matlab
机器学习
支持向量机
15. 机器学习——聚类
机器学习面试题汇总与解析——聚类本章讲解知识点什么是聚类K-means聚类算法均值偏移聚类算法DBSCAN聚类算法高斯混合模型(GMM)的期望最大化(EM)聚类
层次聚类
算法本专栏适合于Python已经入门的学生或人士
qq_32468785
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2023-11-14 06:56
机器学习面试题汇总与解析
机器学习
聚类
人工智能
密度聚类与
层次聚类
密度聚类(Density-basedClustering)和
层次聚类
(HierarchicalClustering)是两种不同的聚类方法,用于将数据集中的数据点分组成簇。
带我去滑雪
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2023-11-08 16:42
机器学习之python
聚类
机器学习
人工智能
第2篇 机器学习基础 —(4)k-means聚类算法
常见的聚类算法包括K-Means、
层次聚类
、DBSCAN、AP聚类、谱聚类等。本节课就简单介绍k-means聚类算法!~前期回顾:第2篇机器学习基础—(1)机器学习概念和方式第2篇机器学
小哥谈
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2023-11-01 17:11
目标检测:从入门到精通
kmeans
聚类
算法
YOLO
深度学习
人工智能
计算机视觉
【数据挖掘】
层次聚类
DIANA、AGNES算法讲解及实战应用(图文解释 超详细)
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~算法原理
层次聚类
(HierarchicalClustering)就是按照某种方法进行层次分类,直到满足某种条件为止。
层次聚类
主要分成两类凝聚:从下到上。
showswoller
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2023-10-30 00:53
机器学习
数据挖掘
聚类
算法
数据挖掘
sklearn
DIANA算法(目前只实现了二分类)
DIANA(DivisiveAnalysis)算法属于分裂的
层次聚类
,首先将所有的对象初始化到一个簇中,然后根据一些原则(比如最邻近的最大欧式距离),将该簇分类。
jungle8884
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2023-10-30 00:53
机器学习
层次聚类
算法
聚类
分类数据的
层次聚类
算法,DIANA算法
对于分类数据进行
层次聚类
,常用的距离度量方法是基于匹配(matchingcoefficient)、杰卡德相似系数(Jaccardsimilaritycoefficient)或余弦相似系数(cosinesimilaritycoefficient
阿卡西番茄酱
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2023-10-30 00:22
聚类
聚类
算法
分类
聚类方法总结及code
类别包括的主要算法划分方法K-Means算法(均值)、K-medoids算法(中心点)、K-modes算法(众数)、k-prototypes算法、CLARANS(基于选择),K-Means++,bi-KMeans层次分析
层次聚类
weixin_35057064
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2023-10-25 12:20
聚类
数据挖掘
机器学习
聚类分析 | 聚类分析(K-means、
层次聚类
、密度聚类、高斯混合模型)
一、引言聚类算法是一种无监督学习方法,旨在将相似的数据点分组成为若干个簇,使得同一簇内的数据点相似度高,不同簇之间的相似度低。聚类算法在数据挖掘、模式识别、图像分析等领域具有重要应用。聚类算法的作用在于发现数据的内在结构和规律,将数据进行分组,从而帮助我们理解数据的特征和相互关系。聚类可以用于数据分析,帮助我们发现数据中的规律、异常值和离群点,以及从大量非标记的数据中提取出有用的信息。常见的聚类算
码农腾飞
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2023-10-22 02:52
聚类分析算法(CLA)
kmeans
聚类
层次聚类
密度聚类
高斯混合模型
机器学习-无监督学习之聚类
文章目录K均值聚类密度聚类(DBSCAN)
层次聚类
AGNES算法DIANA算法高斯混合模型聚类聚类效果的衡量指标小结K均值聚类步骤:Step1:随机选取样本作为初始均值向量。
小蒋的技术栈记录
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2023-10-16 10:45
深度学习
机器学习
学习
聚类
10X单细胞(10X空间转录组)
层次聚类
分析intra-tumor variability programs
今天我们继续分享一些寻找肿瘤programs的方法,参考文章在AnIntegrativeModelofCellularStates,Plasticity,andGeneticsforGlioblastoma,文章中用到的是
层次聚类
单细胞空间交响乐
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2023-10-16 05:56
层次聚类
是一种无监督的学习(拿到的数据没有任何分类)、,使用聚类不需要被告知要划分的组是什么样的明神宗不知道找什么时就要自动完成分组。明确分好类是训练样本集根据样本点的集合特征完成分类距离--样本之间相似程度连续型数值变量分类型变量二进制距离:-m1:1-1配对的数量-m0:0-0配对的数量-m2:不配对的数量dist函数dist(x,method="edclidean",diag=F,upper=F,p
权氏小龙虾
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2023-10-11 14:18
GEO生信数据挖掘(六)实践案例——四分类结核病基因数据预处理分析
下载基因芯片平台文件及注释GEO生信数据挖掘(三)芯片探针ID与基因名映射处理GEO生信数据挖掘(四)数据清洗(离群值处理、低表达基因、归一化、log2处理)GEO生信数据挖掘(五)提取临床信息构建分组,分组数据可视化(绘制
层次聚类
图
人工智能学术前沿(真)
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2023-10-11 13:02
数据挖掘
人工智能
GEO数据挖掘
基因数据分析
生信分析
R
监督学习方法与无监督学习方法总结
(一)监督学习10种监督学习方法特点的概括汇总如下表:(二)无监督学习八种常用的统计机器学习方法,即聚类方法(包括
层次聚类
与k均值聚类)、奇异值分解(SVD)、主成分分析(PCA)、潜在语义分析(LSA
daisyxyr
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2023-10-11 13:59
李航统计学习方法笔记
学习
机器学习
算法
传统机器学习聚类算法——总集篇
传统机器学习中聚类算法主要分为以下几类:1.
层次聚类
算法
层次聚类
算法是一种无监督学习算法,按照样本or簇之间的相似性对数据进行递归式划分,将数据样本从独立的点逐步合并成类簇,最终生成一颗树形结构。
云从天上来
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2023-10-05 09:35
机器学习细节研讨
聚类
机器学习
算法
Python实现谱聚类Spectral Clustering算法和改变簇数结果可视化比较
【视频】KMEANS均值聚类和
层次聚类
:R语言分析生活幸福质量系数可视化实例KMEANS均值聚类和
层次聚类
:R语言分析生活幸福质量系数可视化实例,时长06:05谱聚类是一种将数据的相似矩阵的谱应用于降维的技术
拓端研究室
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2023-10-02 16:43
python
python
算法
聚类
《数据挖掘导论》学习 | 第九章 聚类分析:其他问题与算法
数据特性簇特性聚类算法的一般特性基于原型的聚类模糊聚类使用混合模型的聚类自组织映射基于密度的聚类基于网格的聚类子空间聚类基于图的聚类稀疏化最小生成树聚类OPOSSUM:使用METIS的稀疏相似度最优划分Chameleon:使用动态建模的
层次聚类
共享最近邻相似度
蕴玉山辉,怀珠川媚
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2023-10-02 15:49
数据挖掘导论
数据科学
数据挖掘
机器学习方法篇(20)------
层次聚类
法
本节要讲的
层次聚类
法,更关心的是同类别样本之间的相似性,而非聚类个数。那么,
层次聚类
的原理思想是什么?又有哪些常用算法?
层次聚类
层次聚类
顾名思义,按层次对样本进行聚类。
对半独白
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2023-10-01 00:02
机器学习方法系列
机器学习
聚类
层次聚类
凝聚层次法
机器学习算法基础--
层次聚类
法
文章目录1.
层次聚类
法原理简介2.
层次聚类
法基础算法演示2.1.Single-linkage的计算方法演示2.2.Complete-linkage的计算方法演示2.3.Group-average的计算方法演示
温柔济沧海
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2023-10-01 00:32
机器学习算法基础
机器学习
算法
聚类
GEO生信数据挖掘(五)提取临床信息构建分组,分组数据可视化(绘制
层次聚类
图,绘制PCA图)
检索到目标数据集后,开始数据挖掘,本文以阿尔兹海默症数据集GSE1297为例上节做了很多的基因数据清洗(离群值处理、低表达基因、归一化、log2处理)操作,本节介绍构建临床分组信息。我们已经学习了提取表达矩阵的临床信息#安装并加载GEOquery包library(GEOquery)#指定GEO数据集的IDgse_id与是一致的。需要的分组信息已经提取完毕。分组后箱线图可视化上一节保存了数据清洗后的
人工智能学术前沿(真)
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2023-09-28 09:36
数据挖掘
人工智能
生信分析
GEO数据挖掘
基因数据分析
聚类发展历史、现状、未来趋势
层次聚类
算法出现于1963年[26],这是非常符合人的直观思维的算法,现在还在使用。它的一些实现方式,包括SLINK[27],CLINK[28]则诞生于1970年代。
席八
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2023-09-27 09:46
机器学习
数据分享|R语言分析上海空气质量指数数据:kmean聚类、
层次聚类
、时间序列分析:arima模型、指数平滑法...
全文链接:http://tecdat.cn/?p=30131最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据(查看文末了解数据免费获取方式)间的相关分析和预测分析,主要内容包括其使用实例,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。相关视频相关分析(correlationanalysis)是研究现象之间
拓端研究室TRL
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2023-09-27 08:34
r语言
聚类
开发语言
数据挖掘
机器学习
层次聚类
分析
1、python语言fromscipy.clusterimporthierarchy#导入
层次聚类
算法importmatplotlib.pylabaspltimportnumpyasnp#生成示例数据np.random.seed
清纯世纪
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2023-09-17 05:51
记录本
python
数据分享|R语言分析上海空气质量指数数据:kmean聚类、
层次聚类
、时间序列分析:arima模型、指数平滑法...
全文链接:http://tecdat.cn/?p=30131最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据(查看文末了解数据免费获取方式)间的相关分析和预测分析,主要内容包括其使用实例,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。相关视频相关分析(correlationanalysis)是研究现象之间
拓端研究室TRL
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2023-09-16 04:50
r语言
聚类
开发语言
数据挖掘
机器学习
客户分群
三、聚类算法:1、
层次聚类
:(1)过程:个体两两聚合(样本间距离)--小群体两两合并(群体间
数据分析之路
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2023-09-11 14:18
uniform机器学习极简入门6—聚类算法2(DBSCAN和
层次聚类
)
前面我们已经分别介绍了Kmeans和GMM聚类模型,下面我们再介绍两个很实用的聚类算法。DBSCAN密度聚类KMeans聚类的形状一般对数据的本身特性要求较高(球状),但是在很多实际场景中未能很好满足该特性。如果类别的形状比较特殊,例如下图,我们从肉眼可以很容易看出类别的分布,如果从紧密程度角度出发,似乎可以把数据分出来,DBSCAN正是这样一种算法。DATADBSCANDBSCAN是一种基于密度
uniform斯坦
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2023-09-10 19:06
数据分享|R语言分析上海空气质量指数数据:kmean聚类、
层次聚类
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全文链接:http://tecdat.cn/?p=30131最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据(查看文末了解数据免费获取方式)间的相关分析和预测分析,主要内容包括其使用实例,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。相关视频相关分析(correlationanalysis)是研究现象之间
拓端研究室TRL
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2023-09-07 05:19
r语言
聚类
开发语言
数据挖掘
机器学习
机器学习——聚类算法一
机器学习——聚类算法一文章目录前言一、基于numpy实现聚类二、K-Means聚类2.1.原理2.2.代码实现2.3.局限性三、
层次聚类
3.1.原理3.2.代码实现四、DBSCAN算法4.1.原理4.2
星石传说
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2023-09-02 06:12
python篇
机器学习
算法
聚类
RNA-seq 详细教程:样本质控(6)
学习目标了解计数数据变换方法的重要性了解PCA(principalcomponentanalysis)了解如何使用PCA和
层次聚类
评估样本质量1.质控DESeq2工作流程的下一步是QC,其中包括样本和基因程度上
冷冻工厂
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2023-09-01 11:23
【 Python 全栈开发 - 人工智能篇 - 45 】集成算法与聚类算法
1.2.1Bagging1.2.2Boosting1.2.2.1AdaBoost1.2.2.2GBDT1.2.2.3XgBoost1.2.3Stacking二、聚类算法2.1概念2.2常用聚类算法2.2.1K-means2.2.2
层次聚类
书某人.py
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2023-08-28 11:03
Python
全栈开发
#
【第三章】人工智能
人工智能
算法
python
聚类分析 | MATLAB实现基于AHC聚类算法可视化
AgglomerativeHierarchicalClustering(自底向上的
层次聚类
)是一种经典的聚类算法,它的主要思想是将每个数据点视为一个簇,然后将距离最近的两个簇合并,直到达到预设的聚类
机器学习之心
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2023-08-28 06:49
聚类分析
AHC
聚类算法可视化
层次聚类
统计学补充概念07-比较树
概念在
层次聚类
中,聚类结果可以以树状结构表示,通常称为树状图(Dendrogram)。树状图展示了数据点如何被合并或分裂以形成聚类的层次结构。通过观察树状图,可以更直观地理解数据点之间的相似性和关系。
丰。。
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2023-08-23 08:15
统计学补充概念
统计学
支持向量机
算法
机器学习
第9章:聚类
密度聚类
层次聚类
why151
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2023-08-23 06:10
机器学习
聚类
数据挖掘
机器学习
DBSCAN算法应用实例及代码(1)
常用的聚类算法包括原型聚类、密度聚类和
层次聚类
三大类。其中密度聚类算法(density-basedclustering)假设聚类结构能通过样本分布的紧密程度确定。
交通科研Lab
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2023-08-22 22:59
数学建模大全及优缺点解读
2、关联性聚类(常用,需掌握)3、
层次聚类
,密度
不掉发的小刘
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2023-08-22 20:07
算法
数学建模
快速聚类
快速聚类分析得到的结果要简单易懂的多,且对计算机要求不是很高,因而其应用比
层次聚类
分析要高。实质是K-mean聚类。
肖玉贤
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2023-08-21 19:30
聚类分析
分类聚类分析主要分为几个大类:1)基于分割的聚类,比如k-means,k-median2)
层次聚类
3)基于密度的聚类4)基于概率密度分布的聚类例子1、基于分割的聚类#要是没有这个包的话,首先需要安装一下
小七玩数据
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2023-08-18 14:26
三种聚类方法:层次、K均值、密度
一、
层次聚类
1)距离和相似系数r语言中使用dist(x,method="euclidean",diag=FALSE,upper=FALSE,p=2)来计算距离。其中x是样本矩阵或者数据框。
姚的日志
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2023-08-13 09:39
关于
层次聚类
算法的python实现
fromscipy.clusterimporthierarchy0.
层次聚类
的概念
层次聚类
和k-means一样都是很常用的聚类方法。
层次聚类
是对群体的划分,最终将样本划分为树状的结构。
不分享的知识毫无意义
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2023-08-10 23:07
层次聚类
调包研究(真实的距离与虚假的距离)
fromsklearn.clusterimportAgglomerativeClustering这个包是真实的importscipy.cluster.hierarchyassch这个包是虚假的(坑。。)建议使用上面这个
Pierre_23e7
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2023-08-05 18:51
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