聚类算法总结

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一、学习聚类

> https://github.com/yl-1993/learn-to-cluster
1、faiss搜索
	创建:knn图,K=80
	dists:  0:[d0,d1,...,d79]     shape=(n,80)
	nbrs:   0:[i0,i1,...,i79]     shape=(n,80)
2、预测聚类数据集每张图片顶点置信度
3、选举k近邻dists升序中比搜索点顶点置信度高的点,没有为空,代表自己
	dist2peak: {0:di0, 1:di1, ..., 79:di79}     k=80
	peaks:     {0:i0, 1:i1, ..., 79:i79}     k=80
4、阈值过滤推荐顶点,没有为空,代表自己
	edges: [[ix1,jy1], [ix2,jy2], ..., [ixx,jyy]]  N=推荐给非自己为顶点的总数量
5、洗聚类ID
	cluster_id

聚类过程
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聚类算法是一种常用的无监督学习方法,可以将数据集分成若干个组,每个组内的数据具有相似性。下面是一些常用的聚类算法及对应实例代码。 1. K-Means算法 K-Means算法是一种基于距离的聚类算法,其核心思想是将数据集分成K个簇,使得每个数据点都属于离其最近的簇。K-Means算法的步骤如下: 1. 随机选择K个质心(簇中心)。 2. 将每个数据点分配到距离其最近的质心所在的簇中。 3. 重新计算每个簇的质心。 4. 重复步骤2和3,直到簇中心不再改变或达到最大迭代次数。 下面是K-Means算法的Python实现代码: ```python from sklearn.cluster import KMeans # 创建数据集 X = [[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]] # 创建K-Means模型 kmeans = KMeans(n_clusters=2) # 训练模型 kmeans.fit(X) # 预测结果 y_pred = kmeans.predict(X) # 输出聚类结果 print(y_pred) ``` 2. 层次聚类算法 层次聚类算法是一种划分聚类算法,其核心思想是从单个数据点开始,将最相似的点组合成一个簇,逐步合并成更大的簇,直到所有数据点都被合并到同一个簇中。层次聚类算法有两种方式:自下而上的聚合和自上而下的分裂。下面是自下而上的聚合层次聚类算法的Python实现代码: ```python from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据集 X = [[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]] # 计算距离矩阵 Z = linkage(X, 'ward') # 绘制树状图 plt.figure(figsize=(10, 5)) dendrogram(Z) plt.show() ``` 3. DBSCAN算法 DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法,其核心思想是将密度相连的数据点划分为同一个簇。DBSCAN算法的步骤如下: 1. 选择一个未访问的数据点。 2. 如果该点周围的密度达到预设的阈值,则将其作为一个新的簇的中心点,并将其密度可达的所有点加入该簇。 3. 重复步骤2,直到所有数据点都被访问。 下面是DBSCAN算法的Python实现代码: ```python from sklearn.cluster import DBSCAN # 创建数据集 X = [[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]] # 创建DBSCAN模型 dbscan = DBSCAN(eps=1, min_samples=2) # 训练模型 dbscan.fit(X) # 预测结果 y_pred = dbscan.labels_ # 输出聚类结果 print(y_pred) ``` 以上就是几种常用的聚类算法及对应实例代码。
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