机器学习算法——聚类分析

最新推荐文章于 2025-03-10 17:20:03 发布
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#机器学习 #python

本文介绍了聚类分析的基本概念、度量方法和常见研究方法，重点讲解了K-Means算法的工作原理、流程及优缺点。K-Means算法适用于大样本，能有效找到密集且区分开的聚类，但在确定K值和初始聚类中心选择上存在挑战。此外，还提及了Python实现的可能性。
  1. 概念

聚类分析 (cluster analysis)是一组将研究对象分为相同质的群组(clusters)的统计分析技术。 聚类分析也叫(classificationanalysis)或数值分类 (numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于， 聚类所要求划分的类是未知的。

  • 聚类度量方法

聚类之间的度量是分距离和相似系数来度量的

距离：用来度量样品之间的相似性（KMeans聚类，系统中的Q型聚类）

相似系数：用来度量变量之间的相似性（系统聚类的R型聚类）

  • 聚类分析研究方法

层次的方法（ hierarchical method）

划分方法（ partitioning method）

基于密度的方法（

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【机器学习入门】一文看懂聚类分析以及常见方法
weixin_62958065的博客
04-22 2792
聚类分析是一种典型的无监督学习，用于对未知类别的样本进行划分，将它们按照一定的规则划分成若干个类簇，把相似（距离相近）的样本聚在同一个类簇中，把不相似的样本分为不同类簇，从而揭示样本之间内在的性质以及相互之间的联系规律。
机器学习之聚类分析
samuelzhoudev的博客
10-16 1914
聚类 监督学习：线性回归 逻辑回归 KNN（这里引入KNN是为了与Kmeans进行区分） 非监督学习：聚类 (Kmeans Mean-shit) 无监督学习(unsupervised learning) 无监督学习:机器学习的一种方法，没有给定事先标记过的训练实例，自动对输入的数据进行分类或分群 优点： 算法不受监督信息（偏见）的约束，可能考虑到新的信息 不需要标签，极大程度扩大数据样本 主要应用： 聚类分析、关联规则、维度缩减 聚类分析(clustering):聚类分析又称为群分析，根据对象某些属性的
回归、分类与聚类：三大方向剖解机器学习算法的优缺点
06-22
回归、分类与聚类：三大方向剖解机器学习算法的优缺点
机器学习算法07 - 聚类分析
Flyingfish
06-04 609
聚类分析 “物以类聚，人以群分” K-means 在聚类中，数据对象之间的相似度时很关键的。如果我们把样本转换为向量，然后使用向量空间中的距离或者夹角余弦，就很自然的能获得这种相似度，所以向量空间模型和聚类算法可以很容易的结合在一起。 EM EM 算法相当于一个框架，你可以采用不同的模型来进行聚类，比如 GMM（高斯混合模型）或者 HMM（隐马尔科夫模型）来进行聚类。GMM 是通过概率...
机器学习（聚类分析）
zoinsung_lee的博客
11-19 681
1.归类： 聚类属于非监督学习：无类别标记2.K-means算法：2.1Clustering中的经典算法，数据挖据十大经典算法之一2.2算法接受参数k，然后将事先输入的n个对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度极高，而不同聚类中的对象相似度极小2.3算法思想： 异空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象进行归类，通过迭代的方法，逐次更新个聚类中心的值，直至得到最
机器学习经典无监督算法——聚类K-Means算法
m0_69045813的博客
01-17 1599
机器学习无监督学习算法之K-Means
机器学习算法——聚类任务
cjnn0710的博客
03-10 986
1、K-Means 2、K-medoids 3、K-medians 4、层次聚类 5、DBSCAN 6、OPTICS 7、谱聚类 Spectral Clustering 8、高斯混合模型GMM 9、模糊C-means FCM 10、Mean Shift 11、BIRCH 12、Affinity Propagation 13、对比总结 14、完整代码
【宅着宅着就学习惯了】机器学习课程——聚类算法实战.rar
04-12
在本课程“宅着宅着就学习惯了”中，我们深入探讨了机器学习领域中的一个重要概念——聚类算法，并且特别关注了其中的KMeans算法。聚类是一种无监督学习方法，它允许我们根据数据的内在相似性将数据点分组到不同的簇...
机器学习——聚类算法简单汇总
qq_47250064的博客
05-12 1885
详细介绍了聚类分析的分类以及优缺点
【机器学习】模型聚类
AI小白入门的博客
04-10 787
点击上方蓝色字体，关注AI小白入门哟跟着博主的脚步，每天进步一点点本文介绍了混合高斯聚类算法。首先介绍了混合高斯的类表示是一个高斯模型，相似性度量定义为服从类参数为高斯分布，其是一种典...
聚类法分析与matlab实现
10-23
聚类分析法matlab的实现，样品与样品之间的距离，类与类之间的距离
机器学习算法模型（聚类算法）
weixin_47730081的博客
03-24 330
K均值聚类算法 EM算法策略---- （通俗的说就是先给出参数对隐变量进行估计，然后根据隐变量的估计得出结果，当得出的结果不再发生变化时即结束算法） 目标： 最小化平方误差E({μk}=∑k=1K∑i=1,zi=kN∣∣xi−μk∣∣2E(\{\mu_k\}=\sum_{k=1}^K\sum_{i=1,z_i=k}^N||x_i-\mu_k||^2E({μk​}=∑k=1K​∑i=1,zi​=kN​∣∣xi​−μk​∣∣2 输入：N个样本{x1,x2,...,xN}\{x_1,x_2,...,x_N\}{x
k中心点聚类算法伪代码_数据分析之二分K均值聚类算法
weixin_39577908的博客
12-21 611
一、介绍在聚类问题中，我们会给定一组未加标签的数据集，同时希望有一个算法能够自动将这些数据分成有紧密关系的子集或者是簇。K均值算法现在是最火热也是最为广泛应用的聚类算法。二、K均值聚类算法原理假设有一个无标签数据集图(a),现在想将其分为两个簇，使用K均值算法来进行操作，操作步骤：1.首先随机生成两个点，这两点叫做聚类中心(图b)。 K均值算法是一个迭代算法，它会做两件事，第一个是簇分配，第二个是...
聚类分析q型matlab,Q型聚类分析
weixin_35516273的博客
03-18 2157
Q型聚类是聚类分析的一种，一般是对样本进行分类。写点东西方便自己。下面以销售员业绩表举例，对5个销售员进行分类：销售员v1销售量v2回收款项110211332443525代码：clc,clear;a=[1,0;1,1;3,2;4,3;2,5;]; %处理数据矩阵，可变化，拿以上数据举例a=zscore(a); %数据标准化处理y=pdist(a,'cityblock');...
k中心点聚类算法伪代码_机器学习 | 算法笔记- K均值（K-Means）
weixin_39715513的博客
02-26 576
#-*- coding: utf-8 -*-importnumpy as npclassKMeansClassifier():def __init__(self, k=3, initCent='random', max_iter=500):self._k=kself._initCent=initCentself._max_iter=max_iterself._clusterAssment=None...
python简单的聚类分析代码_python kmeans聚类简单介绍和实现代码
weixin_39983404的博客
12-03 921
一、k均值聚类的简单介绍假设样本分为c类，每个类均存在一个中心点，通过随机生成c个中心点进行迭代，计算每个样本点到类中心的距离(可以自定义、常用的是欧式距离)将该样本点归入到最短距离所在的类，重新计算聚类中心，进行下次的重新划分样本，最终类中心不改变时，聚类完成二、伪代码三、python代码实现#!/usr/bin/env python# coding=utf-8import numpy as n...
数学建模—聚类(matlab、spss）K均值 Q型聚类 R型聚类
weixin_53026957的博客
09-02 7509
如果数据没有标准化处理，可以在这进行，注意要选择【按变量】，相当于zscore()指令。②如果列变量有2个(spss或matlab)或是3个(spss)可以画散点图。③如果列变量有2个(spss或matlab)或是3个(spss)可以画散点图。③如果列变量有2个(spss或matlab)或是3个(spss)可以画散点图。①判断k的值时的那个图（matlab）即将系数复制到excel。首先要保存下分类的类别。②聚类图谱(spss)②聚类图谱(spss)对样本（行）进行聚类。对属性（列）进行聚类。......
python中kmeans怎么导入数据集_python 代码实现k-means聚类分析的思路(不使用现成聚类库)...
weixin_39622150的博客
11-23 1072
一、实验目标1、使用 K-means 模型进行聚类，尝试使用不同的类别个数 K，并分析聚类结果。​　　　　2、按照 8:2 的比例随机将数据划分为训练集和测试集，至少尝试 3 个不同的 K 值，并画出不同 K 下 的聚类结果，及不同模型在训练集和测试集上的损失。对结果进行讨论，发现能解释数据的最好的 K 值。二、算法原理首先确定k，随机选择k个初始点之后所有点根据距离质点的距离进行聚类分析，离某一...
机器学习——聚类算法合集
最新发布
05-28
### 机器学习中聚类算法的集合与综述 聚类算法是机器学习领域中的一个重要分支，其主要目标是将未知标签数据集中的样本分成不同的组别（簇），使得同一组内的样本相似度较高，而不同组之间的相似度较低[^3]。以下是对几种常见聚类算法的总结和介绍： #### 1. 基于传统方法的聚类算法 传统的聚类算法主要包括 K-Means、层次聚类（Hierarchical Clustering）、DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）等。这些算法在结构化数据上表现良好，并且实现相对简单。 - **K-Means**：K-Means 是一种基于划分的聚类算法，它通过迭代优化簇中心来最小化簇内样本的距离平方和。其实现可以通过 Python 的 `sklearn.cluster.KMeans` 模块完成[^4]。 ```python from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(X) ``` - **层次聚类**：层次聚类分为凝聚型和分裂型两种，分别从单个点开始逐步合并或从整体开始逐步分裂。这种方法可以生成树状图（Dendrogram），帮助理解数据的层级关系。 - **DBSCAN**：DBSCAN 是一种基于密度的聚类算法，能够识别任意形状的簇，并对噪声数据具有较强的鲁棒性。其核心思想是通过邻域密度定义簇。 #### 2. 基于深度学习的聚类算法 随着深度学习的发展，基于深度学习的聚类算法逐渐成为研究热点。这类算法结合了神经网络的强大特征提取能力与聚类的目标函数优化。 - **自编码器聚类**：自编码器（Autoencoder）是一种无监督学习模型，通过压缩和重建输入数据来学习低维表示。自编码器聚类通常结合 K-Means 或其他传统聚类方法使用，以提升聚类效果[^1]。 - **变分自编码器聚类**：变分自编码器（VAE）引入了概率生成模型的思想，能够在隐空间中生成新的数据样本。变分自编码器聚类通过最大化后验概率来实现聚类目标。 - **深度聚类网络（Deep Clustering Network, DCN）**：DCN 结合了深度神经网络和聚类算法，通过端到端的方式优化特征表示和聚类分配。 - **生成对抗网络聚类（GAN-based Clustering）**：生成对抗网络（GAN）通过生成器和判别器的对抗训练生成逼真的数据样本。GAN 聚类则利用生成器生成的分布信息进行聚类分析。 #### 3. 大规模数据处理中的聚类算法 对于大规模数据集，传统的聚类算法可能无法满足性能需求。Spark 等分布式计算框架提供了多种高效的聚类算法实现[^2]。 - **K-Means on Spark**：Spark MLlib 提供了分布式版本的 K-Means 实现，能够处理海量数据集。 - **Bisecting K-Means**：二分 K-Means 是一种递归的聚类方法，每次将一个簇划分为两个子簇，直到达到指定的簇数。 - **Gaussian Mixture Model (GMM)**：GMM 是一种基于概率模型的聚类方法，假设数据由多个高斯分布组成。 #### 4. 总结 聚类算法的选择取决于具体应用场景和数据特性。传统聚类算法适合结构化数据，而基于深度学习的聚类算法更适合复杂特征的学习。大规模数据处理场景下，分布式聚类算法能够显著提升效率。 ```python from sklearn.cluster import DBSCAN dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5) dbscan.fit(X) ```
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