由于要将有限个样本聚类成已知个数的簇，因此想到了K-means聚类，很经典的算法，看了一个入门blog感觉很不错，现在分享出来，也可以参考简单的代码：https://blog.csdn.net/code_caq/article/details/68486668原文：https://www.cnblogs.com/helloHKTK/p/10645184.html
一、k-means算法： 1、优缺点： 优点：容易实现。 缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢。 2、伪代码描述： 原文：https://www.cnblogs.com/monty12/p/10128541.html
模型聚类 mclust::MclustRWeka::Cobwebmclust::MclustEM算法也称为期望最大化算法，在是使用该算法聚类时，将数据集看作一个有隐形变量的概率模型，并实现模型最优化，即获取与数据本身性质最契合的聚类方式为目的，通过‘反复估计’模型参数找出最优解，同时给出相应的最有类别级数k所需程序安装包install.packages("mclust")函数示例代码 > library(mclust)
> EM<-Mclust(iris[,-5])
> summary(EM,parameters=T)
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前段时间需要对一些客服对话记录做聚类分析，于是抽时间测试了一下常见聚类算法的效果。之前了解过的聚类算法大多在sklearn中都有现成的实现可以直接用，不过optics算法倒没找到，于是就看着论文做了个简易版的。下面是算法源码，关于原理请参考原始论文：C. Ding, X. He, and H. D. Simon, “On the Equivalence of Nonnegative Matrix Factorization and Spectral Clustering,” in Proceedings of the 2005 SIAM International ...
在数据挖掘中，K-Means算法是一种cluster analysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。问题K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到，在图的左边有一些点，我们用肉眼可以看出来有四个点群，但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢？于是就出现了我们的K-Means算法（Wikipedia链接）K-Means要解决的问题算法概要这个算法其实很简单，如下图所示： 从上图中，我们可...
前言：以前只是调用过谱聚类算法，我也不懂为什么各家公司都问我一做文字检测的这个算法具体咋整的，没整明白还给我挂了哇擦嘞？讯飞和百度都以这个理由刷本宝，今天一怒把它给整吧清楚了，下次谁再问来！说不晕你算我输！一、解释： 二、推导： 三、步骤： 四、优缺点： 五、链接： https://www.cnblogs.com/pinard/p/6221564.html原文：https://www.cnblogs.com/EstherLjy/p/9432651.html
（一）K-means提到k-means不得不说的许高建老师，他似乎比较偏爱使用这种聚类方法，在N个不同场合听到他提起过，k-means通过设置重心和移动中心两个简答的步骤，就实现了数据的聚类。下面就来介绍下k-means算法。一、 数值属性距离度量度量数值属性相似度最简单的方法就是计算不同数值间的“距离”，如果两个数值之间“距离”比较大，就可以认为他们的差异比较大，而相似度较低；换而言之，如果两数值之间“距离”较小，可认为他...
聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一个簇中。它有点像全自动分类（类别体系是自动构建的）。聚类方法几乎可以应用于所有对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。本文要介绍一种称为K-均值（K-means）聚类的算法。之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。在介绍K-均值之前，先讨论一席簇识别（cluster identification）。簇识别给出聚类结果的含义。假定有一些...
引言：聚类是将数据分成类或者簇的过程，从而使同簇的对象之间具有很高的相似度，而不同的簇的对象相似度则存在差异。聚类技术是一种迭代重定位技术，在我们的生活中也得到了广泛的运用，比如：零件分组、数据评价、数据分析等很多方面；具体的比如对市场分析人员而言，聚类可以帮助市场分析人员从消费者数据库中分出不同的消费群体来，并且可以分析出每一类消费者的消费习惯等，从而帮助市场人员对销售做出更好的决策。所以，本篇...
使用不同的聚类准则，产生的聚类结果不同。** 聚类算法在现实中的应用**用户画像，广告推荐，Data Segmentation，搜索引擎的流量推荐，恶意流量识别基于位置信息的商业推送，新闻聚类，筛选排序图像分割，降维，识别；离群点检测；信用卡异常消费；发掘相同功能的基因片段聚类算法的概念
一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。在聚类算法中根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中，对于不同...
讲授聚类算法的基本概念，算法的分类，层次聚类，K均值算法，EM算法，DBSCAN算法，OPTICS算法，mean shift算法，谱聚类算法，实际应用课程大纲：基于密度的聚类算法简介DBSCAN算法的核心思想基本概念定义算法的流程实现细节问题实验OPTICS算法的核心思想基本概念定义算法的流程根据排序结果生成聚类结果实验Mean Shift算法的核心思想核函数概率密度估计算法的流程谱聚类算法的核心思想基本概念定义算法的流程算法评价指标应用聚类算...
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载，或者转载的时候标出源文章网址。 一、原型聚类1.k均值聚类（k-means聚类） 其算法流程如下; 下面我们对西瓜数据进行分析，和举例，让我们比较容易的理解K-means聚类算法；2.学习向量化 算法思想如下：3.高斯混合聚类 下面还是一个列子：说实话前面一连串的理论知识也没很看懂。迷迷糊糊，列子还是很清楚的。 二、密度聚类-这里主要介绍DBSCAN算法 ...
前面和大家分享的分类算法属于有监督学习的分类算法，今天继续和小伙伴们分享无监督学习分类算法---聚类算法。聚类算法也因此更具有大数据挖掘的味道聚类算法本质上是基于几何距离远近为标准的算法，最适合数据是球形的问题，首先罗列下常用的距离：绝对值距离（又称棋盘距离或城市街区距离）Euclide距离（欧几里德距离，通用距离）Minkowski 距离（闵可夫斯基距离），欧几里德距离 (q=2)、绝对值距离(q=1)和切比雪夫距离(q=无穷大...
0 简介0.1 主题0.2 目标0.2.1 能掌握聚类的距离计算方式0.2.2 能够掌握聚类的各种方式1 聚类定义2 距离计算与相似度方法总结2.1 距离算法2.2 余弦相似度与Pearson相似度3 K-Means算法过程3.1 算法过程 3.2 代码实现# 导入包import numpy as np
import sklearn
from sklearn.datasets import make_blobs # 导入产生模拟数据的方法from sklearn.cluster import KMeans # 导入kmeans 类# 1. 产生模拟数据；random_state此参数让结果...
一、概念 与传统的聚类算法(比如K-means)不同，Canopy聚类最大的特点是不需要事先指定k值(即clustering的个数)，因此具有很大的实际应用价值。与其他聚类算法相比，Canopy聚类虽然精度较低，但其在速度上有很大优势，因此可以使用Canopy聚类先对数据进行“粗”聚类，得到k值后再使用K-means进行进一步“细”聚类。这种Canopy+K-means的混合聚类方式分为以下两步： Step1、聚类最耗费计算的地方是计算对象相似性的时候，Canopy聚...
