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浅析聚类算法之层次聚类

今天记录一下聚类里的算法，之前已经叙述了K-means聚类今天补充一下其他。————————————————————关于什么是聚类，聚类是做什么等等之前已经叙述，今天直接进入正题。

LiBiscuit·2023-04-04 02:28

K-means聚类算法

1、聚类步骤随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中⼼对于其他每个点计算到K个中⼼的距离，未知的点选择最近的⼀个聚类中⼼点作为标记类别接着对着标记的聚类中⼼之后，重新计算出每个聚类的新中⼼点（平均值）如果计算得出的新中⼼点与原中⼼点⼀样（质⼼不再移动），那么结束，否则重新进⾏第⼆步过程通过下图解释实现流程：2、举例说明1、随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中⼼（本案例中设置p1和p2）2、

绯雨千叶·2023-04-03 23:26

模式识别 —— 第五章数据聚类

第五章数据聚类距离与相似性度量距离的四条基本公理闵可夫斯基距离欧式距离马式距离曼哈顿距离切比雪夫距离汉明距离余弦相似度杰卡德相似系数KL散度基于距离阈值的聚类算法近邻聚类法最大最小距离算法系统聚类法（层次/分级聚类法）最短距离法最长距离法中间距离法（考点）重心法类平均距离法动态聚类方法K-均值算法（K-means

梦里一声何处鸿·2023-04-03 05:06

机器学习笔记10 -- 回归与聚类算法

回归和聚类线性回归：欠拟合与过拟合->岭回归分类算法：逻辑回归模型保存与加载无监督学习：K-means线性回归原理：回归问题：目标值为连续型的数据应用场景：房价预测，销售额度预测，金融类问题定义：函数关系

whurrican·2023-04-03 01:55

机器学习算法基础(8): 逻辑回归算法和K-means聚类算法

模型的保存和加载fromsklearn.externalsimportjoblib分类算法：逻辑回归逻辑回归：线性回归的式子作为输入，解决二分类问题，也可以得出概率值1、应用场景（基础分类问题：二分类）广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号2、广告点击点击没点击3、逻辑回归的输入与线性回归相同将线性回归的输入转变为一个分类问题4、sigmoid函数函数y轴为概率值逻辑回归也是一个算法自我

weixin_51182518·2023-04-03 01:19

机器学习算法基础（回归算法、逻辑回归、k-means聚类算法）

目录第一部分回归算法（一）线性回归线性模型线性回归损失函数（误差大小）减小误差的方法正规方程梯度下降正规方程、梯度下降API回归性能评估回归评估API两种方法的总结（二）欠拟合与过拟合定义产生原因及解决方法（三）岭回归——带正则项的线性回归正则化岭回归API代码实例——预测波士顿的房价模型的保存与加载代码示例第二部分分类算法——逻辑回归逻辑回归对数似然损失函数逻辑回归API逻辑回归案例——乳腺肿瘤

只求毕业·2023-04-03 01:17

【机器学习】04-回归与聚类算法：线性回归、过拟合、逻辑回归、K-means算法

回归与聚类算法一、线性回归学习目标：记忆线性回归的原理过程应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测记忆回归算法的评估标准及其公式1）线性回归即解决回归问题的最基本一个算法。回归问题：目标值为连续型数据的一类问题。2）线性回归应用场景房价预测--目标值：房价销售额度预测--目标值：销售额度金融:贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子3）什么是线性回归线性回归(L

同学你别跑·2023-04-03 00:41

Denclue（KDE核密度）算法

好了回归聚类算法，在机器学习中，聚类算法有很多入门的自然便是K-means算

互联网底层人员·2023-04-01 10:25

（入门向）python实现k-means和k-medoid算法二维数据分类，含实验报告

https://pan.baidu.com/s/1tYGDmoS_K6oQrmf4vlDH9A提取码:qfcy效果预览：生成的点集：聚类结果：新手向代码参数修改教程：k-medoid可能支持三维数据聚类，但k-means

向盟约宣誓·2023-04-01 10:26

基于k-means和tfidf的文本聚类代码简单实现

俗话说“外行看热闹，内行看门道“，作为一个机器学习的门外汉，刚研究python机器学习scikit-learn两周时间，虽然下面这段程序可能对于那些专研算法或机器学习的人来说非常简单，但对于一些入门的同学和我自己还是非常有帮助的。如果文章中有错误或不足之处，还请你微微一笑，原谅之；当然也非常欢迎你提出建议或指正~基本步骤包括：1.使用python+selenium分析dom结构爬取百度|互动百科文

叶过无痕·2023-04-01 00:13

基于 python TF-IDF K-means 算法的校园微博热点话题发现系统附代码

本文基于K-means聚类算法实现一套校园微博热点话题发现系统，通过改进相关算法等步骤提高了获取热点话题的准确性，并实现可视化界面操作获取微博数据和热点话题等

数学是算法的灵魂·2023-03-31 23:40

K-means聚类算法的应用以及实现

K-means聚类算法属于无监督学习，它会将相似的对象归到同一个簇中，该算法原理简单，执行效率高，并且容易实现，是解决聚类问题的经典算法。

季布，·2023-03-31 23:35

【机器学习】K-means聚类，升级版，tf-idf+PCA降维+k-means，python

升级版K-means聚类：tf-idf+PCA降维+k-means，代码传送门：#coding:utf-8#2.0使用jieba进行分词,彻底放弃低效的NLPIR,用TextRank算法赋值权重(实测textrank

HelenLee01·2023-03-31 23:30

基于TF-IDF与k-means的情感聚类

目前很多情感聚类都是细分到逐词分析，而对于逐句的情感分析可以通过将文本转化为数字矩阵从而采用传统的聚类方法来实现，这里以K均值为例进行演示：importpandasaspdimportcodecsimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfTransformerfromsklearn.featu

#温室里的土豆·2023-03-31 23:33

Python机器学习算法备忘单之5 种常见算法的快速参考指南

K-means：最适合解决无监督聚类问题。正文

知识大胖·2023-03-31 18:31

（1-3）sklearn库的模型----无监督学习

声明：本文章涉及到的思想已被分解为文档一1.无监督学习中的聚类算法之k-means聚类算法–fromsklearn.clusterimportKMeansKMeans(n_clusters=8,init

BlackTurn·2023-03-31 18:20

监督学习（回归、分类问题）与无监督学习（聚类问题）

回归问题监督学习（Supervisedlearning）回归问题（Regression）分类问题（Classification）无监督学习及聚类问题无监督学习（Unsupervisedlearning）聚类问题（K-means

Gaolw1102·2023-03-31 18:46

sklearn无监督学习-聚类k-means

无监督学习聚类就是根据数据的”相似性”将数据分为多类的过程。评估两个不同样本之间的“相似性”，通常使用的方法就是计算两个样本之间的“距离”。使用不同的方法计算样本间的距离会关系到聚类结果的好坏。1样本距离计算方法欧式距离，曼哈顿距离，马氏距离，夹角余弦2sklearn.clustersklearn.cluster模块提供的各聚类算法函数可以使用不同的数据形式进行输入：标准数据输入格式：[样本个数，

生如夏花~之绚烂·2023-03-31 17:23

机器学习实践（十七）—sklearn之无监督学习-K-means算法

无监督学习包含算法聚类K-means(K均值聚类)降维PCA二、K-means原理K-means聚类步骤随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别接着对着标记的聚类中心之后

泡泡码客·2023-03-31 17:20

【学习笔记】K-means算法

1、K-means原理我们先来看一下一个K-means的聚类效果图1.1K-means聚类步骤随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别接着对着标记的聚类中心之后

YJ语·2023-03-31 17:57

sklearn 小白抱佛脚笔记4: 无监督学习

Unsupervisedlearning:seekingrepresentationsofthedata类聚:k-means类聚Hierarchicalagglomerativeclustering:Ward

GungnirsPledge·2023-03-31 17:25

第九章.聚类算法—K-MEANS，Mini Batch K-Means

第九章.聚类算法9.1聚类算法1.聚类和分类的区别：分类样本是带标签的，聚类的样本是没有标签的。2.K-MEANS1).算法思想以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，通过迭代的方法，逐次更新各据类中心值，直至得到最好的据类结果。2).算法流程1).先从没有标签的元素集合A中随机取k个元素，作为k个子集各自的重心。2).分别计算剩下的元素到k个子集重心的距离（可以使用欧氏距离），根据

七巷少年^ω^·2023-03-30 21:36

一文读懂聚类算法原理

常用算法：①划分方法：K-Means（K均值）、K-Medoids（K中心）；②层次方法：凝聚

PM见闻·2023-03-30 20:24

SKlearn里面的K-means使用详解

在K-Means聚类算法原理中，我们对K-Means的原理做了总结，本文我们就来讨论用scikit-learn来学习K-Means聚类。重点讲述如何选择合适的k值。

ASS-ASH·2023-03-29 09:46

K-means聚类及距离度量方法小结

kmeans算法又名k均值算法,K-means算法中的k表示的是聚类为k个簇，means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心，或者称为质心，即用每一个的类的质心对该簇进行描述。

ASS-ASH·2023-03-29 09:46

密度聚类（ DBSCAN ）

密度聚类（DBSCAN）密度聚类的思想是不同于K-Means的，但是更符合我们人类的思维，基本的思想是通过是否紧密相连来判断样本点是否属于一个簇。

GIS_JH·2023-03-29 03:03

5.2.2 K-Mean聚类算法

K-Means算法是典型的基于距离的非层次聚类算法，在最小化误差函数的基础上将数据换分为预定的类数K，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。

WeDataScience·2023-03-28 19:25

K 均值算法-如何让数据自动分组

1，K均值算法K均值的英文为K-Means，其含义是：K：表示该算法可以将数据划分到K个不同的组中。均值：表示每个组的

码农充电站pro·2023-03-25 23:36

机器学习面试题——聚类算法

机器学习面试题——聚类算法提示：互联网大厂经常考的传统机器学习算法文章目录机器学习面试题——聚类算法@[TOC](文章目录)题目k-means介绍一下，K-means的过程k-means优缺点k-means

冰露可乐·2023-03-25 07:54

Notes on 数据挖掘

绪论数据的特点：有效、有用、非直观邦弗朗尼原理：避免过度挖掘聚类K-Means基本流程选择类的数目根据最终类的平均半径选取初始化每个类：选取一个点作为中心随机选取一个点，然后尽量发散地选取其它点将每个点放入到类中心最近的类调整每个类的中心重复

清筱筱·2023-03-24 06:15

聚类算法

K-means聚类：最常被搞数据的人挂在嘴边，也是比较常用的一种聚类方法，具体做法是：1：原始数据想要聚成N类，那么选择N个类的重心（一般选择认为必然属于此类的点作为此类初始中心，当然重心表现越好，聚类结果也会越好

夜木兮·2023-03-23 08:52

图像分割|机器学习|模式识别(2019-04-23~04-28)

4.24●完成了吴恩达机器学习课程K-Means和PCA的相关作业。做了一个总结K均值和KNN算法（学习笔记）4.25学校机器学习课的作业真的难成shi。不像国外作业，很多代码都写好

Rlinzz·2023-03-21 21:45

机器学习 - DBSCAN聚类算法

和K-Means，BIRCH这些一般只适用于凸样

nlpming·2023-03-21 05:16

k-modes聚类算法

引言之前介绍的K-means和k-medoids算法都是针对数据为数值型的聚类算法，计算样本间的距离采用的是欧式距离，所以如果数据变量是类别型的采用这两种算法，就需要先进行one-hot编码或者dummycoding

学习者的旅途·2023-03-20 10:28

（数据科学学习手札16）K-modes聚类法的简介&Python与R的实现

我们之前经常提起的K-means算法虽然比较经典，但其有不少的局限，为了改变K-means对异常值的敏感情况，我们介绍了K-medoids算法，而为了解决K-means只能处理数值型数据的情况，本篇便对

weixin_30724853·2023-03-20 10:58

全面了解R语言中的k-means如何聚类？

下面将在iris数据集上演示k-means聚类的过程。先从iris数据集中移除Species属性，然后再对数据集iris调用函数kmeans，并将聚类结果存储在变kmeans.result中。

shenmanli·2023-03-20 10:28

数据算法之kmeans聚类

二、k-means聚类算法简介1、k-means聚类算法的逻辑a.给定一组数据集，先确定好需要分类个数k，最大归类迭代次数maxit，分类点最小移动值cutoff；b.对数据集进行归一化处理；归一化公式

JUNjianshuZHU·2023-03-19 03:13

02-15

今天看的是K-Means聚类问题。通过确定K类的中心点Means，最终实现聚类。

姬汉斯·2023-03-19 00:24

K-means(聚类)

fromsklearn.clusterimportKMeans聚类的概念：一种无监督的学习，事先不知道类别，自动将相似的对象归到同一簇中原理：通过不断地取离种子点最近均值的算法，大致步骤如下：从上图中，我们可以看到，A，B，C，D，E是五个在图中点。而灰色的点是我们的种子点，也就是我们用来找点群的点。有两个种子点，所以K=2K-Means的算法如下：1、随机在图中取K（这里K=2）个种子点。2、然

夏日丶·2023-03-17 14:28

tf 实现 K-means

importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobsfromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_circlesK=4#类别数目MAX_ITERS=1000#最大迭代

cookyo·2023-03-17 10:49

字节跳动数据挖掘实习生面试--2019-02-25

面试邮件信息1、根据简历依次介绍项目，询问技术细节：写出K-means算法伪码（谈到项目聚类实现时提到的）简要讲述XGboost包的实现原理(谈到比赛用到的技术时提到的)2、简历上的论文:没问！！！！！

刃雪56·2023-03-17 07:12

知识分享之Python——sklearn中K-means聚类算法输出各个簇中包含的样本数据

知识分享之Python——sklearn中K-means聚类算法输出各个簇中包含的样本数据背景日常我们开发时，我们会遇到各种各样的奇奇怪怪的问题（踩坑o(╯□╰)o），这个常见问题系列就是我日常遇到的一些问题的记录文章系列

cn華少·2023-03-17 05:00

ML 无监督学习聚类 K-Means

聚类要求k-均值算法(k-means)---基于原型的聚类K-Means算法是

XinY_VV·2023-03-15 12:54

KNN vs K-Means

KNNK-Means1.KNN是分类算法1.K-Means是聚类算法2.监督学习2.非监督学习3.喂给它的数据集是带label的数据，已经是完全正确的数据3.喂给它的数据集是无label的数据，是杂乱无章的，经过聚类后才变得有点顺序，先无序，后有序没有明显的前期训练过程，属于memory-basedlearning有明显的前期训练过程K的含义：来了一个样本x，要给它分类，即求出它的y，就从数据集中

北小卡·2023-03-14 23:53

机器学习中的距离和相似性计算以及python实现

欧式距离在ML中使用的范围比较广，也比较通用，就比如说利用k-Means对二维平面内的数据点进行聚类，对魔都房价的聚类分析（price/m^2与平均房价）等。

吃肉的小馒头·2023-03-11 18:33

K-means聚类及Python实战

一、参数与方法scikit-learn中用于进行k-means机器学习的类是sklearn.cluster.KMeans，它所涉及的参数有超过10个之多，但是最常用的其实就是n_clusters和random_state

惑也·2023-03-10 15:03

K均值算法介绍

K均值(K-means)算法是最常用的一种聚类算法。K-means算法假设有如上的数据集，可以看到只有输入，没有输出。

爱吃鱼的夏侯莲子·2023-03-10 15:55

机器学习经典算法 - 聚类算法

K-MeansClustering作为非监督学习的典型代表，K-Means可以通过对于数据点的聚类来完成分类，其计算过程如下：按照设定的K值随机初始化K个聚类的中心点将所有的数据点根据离这K个中心点的距离进行分类计算每一个分类中的数据点的均值

拓季·2023-03-10 10:44

机器学习课程复习

K-means和谱聚类kmeans是一种

dra_p0p3n·2023-03-10 07:29

基于蜣螂算法优化Kmeans图像分割-附代码

1.Kmeans原理K-Means算法是一种无监督分类算法，假设有无标签数据集：X=[x1,x2,...,xn](1)X=[x_1,x_2,...,x_n]\tag{1}

智能算法研学社（Jack旭）·2023-03-10 04:21

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