聚类算法初探（八）数据尺度化问题

最新推荐文章于 2025-09-11 18:55:22 发布
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#聚类 #距离 #相似度 #数据尺度化 #Minkowski

本文介绍了几种常见的聚类算法，包括K-means、DBSCAN、OPTICS等，并提供了尺度化的具体公式参考链接。此外还提到了一种发表在Science上的新型聚类算法。
机器学习中的聚类算法
scott198512的博客
01-28 3416
常用10种聚类算法汇总与代码举例
Python从0到100完整学习指南（必看导航）
全网粉丝10w+，优快云、稀土掘金人工智能签约作者、专家博主，华为云十佳博主，985人工智能硕士。人工智能、大模型、计算机视觉、Python 爬虫— —商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
07-01 5万+
想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、 计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学业升学和工作就业的先行者！
白手起家学习数据科学 ——处理数据之“尺度变换篇”(七)
shaomingliang499的博客
12-03 1574
尺度变化(Rescaling)许多技术对数据尺度很敏感。例如，设想一下，你有包含数百数据科学家身高(height)、体重(weight)的数据集，你正在尝试对其进行聚类。直观上，我们想要聚集区表示彼此靠近的点集，这个意思是我们需要点之间距离的概念。我们已经掌握了欧式距离(Euclidean distance)函数，所以一个自然的方法可以把(height, weight)对看成二维空间了的点集。考虑下
数据尺度转换 （累积/求均值）
Mahmut0205的博客
04-04 747
数据尺度转换 （累积/求均值） 例如，将小时数据转换成逐日的 static void hourToDaily(string inputFile, int timeStepLen, bool isToAverage, string outputFile, string split, string format) { StreamReader reader = new StreamReader(inputFile); StreamWriter writer = new StreamWrit
尺度变换
changxm11的专栏
06-19 3628
从系统和算法设计的角度而言，尺度变换是一个基本功能模块。
数据的类型和尺度
我是8位的
11-08 3965
　　数据(data)是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材……在计算机系统中，数据以二进制信息单元0,1的形式表示(百度百科) 　　后半句看懂了，至于前半句，还是忘记比较好。 　　简单地说，任何事物的结果都是数据，注意是结果，不是过程，过程是一个动作，是驱动结果的行为。 　　更简单一点，用任何媒体记录的东西都是数据，比如一本书中的文字，一张光盘中...
各类聚类（clustering）算法初探
weixin_34168880的博客
01-20 5858
1. 聚类简介 0x1：聚类是什么？ 聚类是一种运用广泛的探索性数据分析技术，人们对数据产生的第一直觉往往是通过对数据进行有意义的分组。很自然，首先要弄清楚聚类是什么？ 直观上讲，聚类是将对象进行分组的一项任务，使相似的对象归为一类，不相似的对象归为不同类 但是，要达到这个目的存在几个很困难的问题 1. 上述提及的两个目标在很多情况下是互相冲突的。从数学上讲，虽然聚类共享具有...
异常灌溉行为识别算法初探：基于历史数据趋势判断与阈值自适应的3种智能模型
随着农业智能化进程加速，物联网技术广泛应用于农田灌溉系统，产生了海量时序监测数据。精准识别异常灌溉行为——如设备泄漏、人为误操作或非计划性用水——成为保障水资源高效利用的关键环节。然而，农业环境复杂...
pyhton客户RFM模型与KMeans聚类分析实验报告
最新发布
m0_54846764的博客
09-11 1037
本实验报告基于某移动公司客户数据，采用RFM模型（最近消费时间、消费频率、消费金额）和KMeans聚类算法进行客户价值分析。通过数据预处理（无效数据过滤、重复值处理）、Z-Score标准化消除量纲差异，并使用肘部法则确定最佳聚类数（K=4）。实验结果显示客户可划分为4类价值群体，为精准营销提供依据。关键步骤包括：数据探索、特征工程（RFM计算）、标准化处理、KMeans聚类及可视化分析（性别/年龄分布图、肘部图）。最终识别出高价值客户、潜在流失客户等细分群体，支持差异化营销策略制定。
特征尺度变换实现
Gone_HuiLin的博客
11-18 1676
void CreateScaleSpace(cv::Mat srcImage, std::vector > &ScaleSpace, std::vector > &DoG) { cv::Size ksize(5, 5); double sigma; Mat srcBlurMat, up, down; // 高斯平滑 GaussianBlur(srcI
机器学习（四）聚类
sisteryaya的博客
05-22 1195
机器学习（一）LR 机器学习（二）SVM 机器学习（三）树模型 机器学习（四）聚类 机器学习（四）聚类 目录 机器学习（四）聚类 1、k-means算法 （1）初始值 （2）K值 （3）中心点的确定 （4）优点 （5）缺点 2、k_means++ 3、ISODATA （1） 参数 （2）分裂 （3）缺点 （4）参考链接 4、kernelk-means ...
统计|我们如何理解数据的4个尺度
执念斩长河
06-21 4163
本博文源于数据科学入门，主要讲解如何理解数据的四个尺度：定类尺度、定序尺度、定距尺度与定比尺度。
【数据分析】数据的计量尺度、数据集中趋势
持续更新中...
08-19 2447
性别：男、女...民族：汉族、满族...职业：医生、消防员...职称：高级、初级...健康状况：优良中差质量等级：优良中差“0”只是尺度上的一个点，不代表“不存在”定比尺度(比率尺度)"0"表示“没有”或“不存在”可以计算两个测度值之间的比值。
机器学习Python实践（三）数据转换方法-调整数据尺度，正态化，标准化，二值数据
xxz_z的博客
02-19 823
数据转换方法：调整数据尺度，正态化，标准化，二值数据
数据的测量尺度
爱上统计学
12-03 1万+
1．定类尺度 对数据类别或属性的一种测度。特点是其值只能代表事物的类别和属性，不能比较各类别之间的大小。所以各类别之间没有顺序或者等级。一般以字符、文字表示。 例如，国民经济按其经济类型，可以分为国有经济、集体经济、私营经济、个体经济等类，并用（01）代码表示国有经济，（02）表示集体经济，（03）表示私营经济，（04）表示个体经济。并且用（011）代表国有经济中的国有企业，（012）代表国有联...
数据预处理之数据无量纲化(标准化/归一化)
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小方哥哥的博客
04-10 9万+
   在进行特征选择之前，一般会先进行数据无量纲化处理，这样，表征不同属性（单位不同）的各特征之间才有可比性，如1cm 与 0.1kg 你怎么比？无量纲处理方法很多，使用不同的方法，对最终的机器学习模型会产生不同的影响。本文将对常用的无量纲化技术进行总结，试图指出他们的适用场景，并给出在Python中的相应调用方式。正文中每列代表一个 属性/特征，每行表示一个/条 样本。   1. min-max...
机器学习中的数据预处理---数据归一化
Gfqwy2021
08-09 1617
数据归一化 数据归一化处理就是将所有数据都映射到同一尺度 最值归一化 均值方差归一化 最值归一化 最值归一化(normalization)把所有数据映射到0-1之间。 使用这种标准化方法的原因是，有时数据集的标准差非常非常小，有时数据中有很多很多零（稀疏数据）需要保存住０元素。 xscale=x−xminxmax−xminx_{scale}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}...
K-means聚类算法原理及实现
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**k-means算法** ：又名k均值算法，是基于划分的聚类，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。
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