无监督聚类（图）的一些方法比较---待整理和完善

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本文对比了多种无监督聚类方法，特别是介绍了蔡登的非负矩阵分解（GNMF）算法，提供了一个百度云的代码下载链接，并引用了相关的博客文章来源。

无监督聚类（图）的一些方法比较---待整理和完善

 

 

代码整理：

GNMF（蔡登Non-negative Matrix Factorization on Manifold）：百度云链接: http://pan.baidu.com/s/1pLGLnzd 密码: nb45

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baiguihe5021
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无监督图像聚类技术研究与实现
AI天才研究院
08-10 398
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 图像聚类（Clustering）是利用相似性来对图像进行划分的一种无监督学习方法。相比于传统的分类任务，图像聚类的目标是在没有标签信息的情况下对图像集合进行划分，使得同一类的图像具有相似的特征，不同类的图像具有不同的特征。而对于许多实际应用场景来说，这一技术显
机器学习全套教程（十九）-- 无监督学习-K-means算法
python爬虫人工智能大数据
03-25 613
学习目标 目标 说明K-means算法原理 说明K-means的性能评估标准轮廓系数 说明K-means的优缺点 应用 instacart用户聚类 回忆非监督学习的特点？ 1、 什么是无监督学习 一家广告平台需要根据相似的人口学特征和购买习惯将美国人口分成不同的小组，以便广告客户可以通过有关联的广告接触到他们的目标客户。 Airbnb 需要将自己的房屋清单分组成不...
无监督图像聚类
Weyoung_的博客
09-18 5893
《基于卷积神经网络的大规模人脸聚类》-申小敏 使用上图的CNN结构，在LFW人脸数据库上进行训练，得到一个经过预训练的CNN网络。 使用预训练的CNN网络提取人脸特征，提取出的特征用于K-means聚类得出最后的聚类结果。 评价指标：Rand Index聚类评价，F1-measure聚类评价。   《Learning Feature Representations with K-me...
无监督的一致性聚类（consensus）的通俗理解
XIAOFEI@IDO
12-29 1万+
一、背景介绍 当我们听到一致性聚类的时候，有时候我们会认为这是一种聚类方法。如果您也这样想的话，那就完全入坑了。下面我们来说一下，什么是一致性聚类（consensus）? 聚类的算法有许多，比如划分式聚类（k-means），基于密度的聚类算法（DBSCAN, OPTICS），层次聚类算法等，这些的方法的实现还是相对较为容易的（毕竟有数学公式推导，相信只要能看懂数学公式，实现都不是问题），那么主要的问题是什么呢？ 在于如何选择合适的参数从而得到最优的分类（最优包括稳定的，有意义的分类结果）。 稳定的分类是
热图中的层次聚类
Nolan777的博客
04-16 9882
首先明白相关系数这个东西 相关关系是一种非确定性的关系，相关系数是研究变量之间线性相关程度的量 简单相关系数：又叫相关系数或线性相关系数，一般用字母r表示，用来度量两个变量间的线性关系。 定义式 其中，Cov(X,Y)为X与Y的协方差，Var[X]为X的方差，Var[Y]为Y的方差 **协方差（Covariance）**中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同 不是概率分布时协方差公式： .
无监督聚类算法—K-means算法基础
qq_50086023的博客
11-10 1171
K-means又称K均值聚类法(距离平方和最小聚类法)，其思想与KNN算法相似，但不同的是K-means的聚类中心点会变化，直到算法达到最优。
热图(Heat Map)的绘制
sunflower_sara的机器学习园地
07-15 1万+
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24、基于解剖学的流线束成像分层聚类与临床影像数据无监督聚类分析
kmeans3miner的博客
09-23 12
本文探讨了两种医学影像中的聚类方法：基于解剖学的流线束成像分层聚类与临床影像数据的无监督聚类。前者利用解剖学信息和欧几里得距离进行白质束聚类，表现出与手动标注高度一致的结果；后者通过空间归一化、特征提取和LDA主题建模，实现对大规模临床影像数据的无监督分组，并结合放射学报告验证聚类的临床意义。两种方法分别在精细神经结构分析和广泛疾病模式发现中展现出优势，未来可结合多模态数据与临床信息进一步提升诊断价值。
聚类算法（K-Means和DBSCAN）
晓海的博客
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【可视化k-means聚类结果】：C++与数据可视化工具的无缝对接
![【可视化k-means聚类结果】：C++与数据可视化工具的无缝对接]...本文全面介绍了k-means聚类算法，并探讨了其在C++中的实现方法以及与数据可视化工具的集成。首先，我们概述了k
C语言实现K-means聚类算法的实践
K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据点分成K个不同的类别或簇。它通过迭代的方式将数据点分配给离它们最近的聚类中心，并更新聚类中心的位置，直到达到收敛的状态。 这个算法的核心思想是将...
机器学习之聚类分析-无监督学习，看这一篇就够了！
weixin_74009895的博客
10-11 2646
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妖米的博客
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干货分享 | R语言聚类分析和相关分析的热图详解
quanzhankaifaqua的博客
12-12 2293
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无监督分类：聚类分析（K均值）
沈春旭的博客
06-14 1万+
1.K均值聚类 K均值聚类是最基础的一种聚类方法。K均值聚类，就是把看起来最集中、最不分散的簇标签分配到输入训练样本{xi}中。具体而言就是通过下式计算簇y的分散状况： 在这里，∑i,yi=y表示的是满足yi=y的y的和。 μy是指簇y的中心。ny为属于簇y的样本总数。利用上述定义，对于所有的簇y=1,2,3,..,c的下式和最小时，决定其所属的簇标签。 然而，
机器学习——无监督学习与聚类分析
Palpitate的博客
03-07 3232
一、无监督学习 1.1定义 机器学习的一种方法，训练数据中不带标签，让机器自动寻找数据规律并完成任务（数据不包括正确的结果） 1.2特点 数据不需要标签 算法不受监督信息（偏见）约束 1.3优点 降低数据采集难度，极大程度扩充样本量 可能发现新的数据规律、被忽略的重要信息 1.4主要运用 聚类分析 关联学习 维度缩减 二、聚类分析 2.1定义 把数据样本按照一定的方法分成不同的组别，这样让在同一个组别中的成员对象都有相似的一些属性 2.2应用场景 目标用户的群体分类 图像切割 基因聚类
无监督图像深度聚类模型Deeper Cluster环境配置及训练
青支的博客
09-02 2073
先放论文 Unsupervised Pre-Training of Image Features on Non-Curated Data 以及Facebook的项目地址 GitHub: Deeper Cluster 下载源码及预训练模型 sudo git clone https://github.com/facebookresearch/DeeperCluster.git cd DeeperClu...
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weixin_33725126的博客
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确定最佳聚类数目 Nbclust包 Nbclust包是《R语言实战》上一个包，定义了几十个评估指标，聚类数目从2遍历到15（自己设定），然后通过这些指标看分别在聚类数为多少时达到最优，最后选择指标支持数最多的聚类数目就是最佳聚类数目。 library(gclus) data(wine) he...
机器学习——非监督学习——层次聚类（Hierarchical clustering）
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loveliuzz的博客
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1、层次聚类（Hierarchical clustering）的步骤 假设有N个待聚类的样本，对于层次聚类来说，其步骤为： （1）初始化：把每个样本各自归为一类（每个样本自成一类），计算每两个类之间的距离，在这里也就是样本与样本之间的相似度（本质还是计算类与类之间的距离）。 （2）寻找各个类之间最近的两个类，把它们归为一类（这样，类的总数就减少了一个） （3）重新计算新生成的这个类与各个旧
写一个聚类的代码，数据是工业芯片图，图有pass和fail，目的是通过聚类整理出瑕疵特征，然后根据这些特征进行准备数据，满足训练模型的需要
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12-17
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