关于canopy聚类的几点思考

最新推荐文章于 2025-09-19 16:45:07 发布
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本文探讨了Canopy聚类算法的关键要素，包括轻量距离度量的选择、T1/T2阈值设定及其对聚类结果的影响。此外还讨论了Canopy在消除孤立点方面的优势，并提出了一种基于Canopy内部数据点数量确定K-means聚类中心的方法。
1. 首先是轻量距离量度的选择，是选择数据模型其中的一个属性，还是其它外部属性这对canopy的分布最为重要。
2. T1, T2的取值影响到canopy重叠率f，以及canopy的粒度。
3. Canopy有消除孤立点的作用,而K-means在这方面却无能为力。建立canopies之后，可以删除那些包含数据点数目较少的canopy，往往这些canopy是包含孤立点的。
4. 根据canopy内点的数目,来决定聚类中心数目k,这样效果比较好
Canopy聚类算法：一种Python实现
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09-06 355
在数据挖掘和机器学习领域中，聚类是一种常见的数据分析技术，用于将数据集中的对象划分为相似的组或簇。这是一个简单的Canopy聚类算法的Python实现示例。如果样本与任何一个Canopy中心的距离大于阈值T1但小于阈值T2，则创建一个新的Canopy中心，并将该样本添加到该Canopy簇中。如果样本与所有Canopy中心的距离都大于阈值T2，则将其作为一个新的Canopy中心，并创建一个新的Canopy簇。如果样本与任何一个Canopy中心的距离小于阈值T1，则将其添加到该Canopy簇中。
人工智能|机器学习——Canopy聚类算法（密度聚类）
也许有一天我们再相逢 睁开眼睛看清楚 我才是英雄！
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Canopy聚类算法是一个将对象分组到类的简单、快速、精确地方法。每个对象用多维特征空间里的一个点来表示。这个算法使用一个快速近似距离度量和两个距离阈值T1 > T2 处理。Canopy聚类很少单独使用， 一般是作为k-means前不知道要指定k为何值的时候，用Canopy聚类来判断k的取值。
Canopy聚类、层次聚类、密度聚类-DBSCAN
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各种聚类及应用 – 潘登同学的Machine Learning笔记 文章目录各种聚类及应用 -- 潘登同学的Machine Learning笔记Canopy聚类(算法)步骤层次聚类分裂法凝聚法合并C1,C2C_1, C_2C1​,C2​的方式密度聚类-DBSCAN(算法)步骤 书接上文说完了K-means， 接着说说其他的聚类方法 Canopy聚类 Canopy聚类算法是一个将对象分组到类的简单、快速、精确地方法。每个对象用多维特征空间里的一个点来表示。这个算法使用一个快速近似距离度量和两个距离阈值T1&
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