17、基于模型的聚类算法解析

于 2025-05-31 14:56:13 发布
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分类专栏： 数据聚类：理论、算法与应用 文章标签： 基于模型的聚类 高斯混合模型 聚类分析
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基于模型的聚类算法解析

1. 引言

聚类分析作为一种无监督学习方法，旨在将数据集划分为若干个簇，使得同一簇内的数据点尽可能相似，而不同簇间的差异尽可能大

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16、基于网格的聚类算法解析
github5actions的博客
05-30 6
本文详细解析了基于网格的聚类算法的基本原理、实现步骤及其应用场景。通过将数据空间划分为单元格并计算密度，该算法能够高效处理大规模数据集，并在图像分割、客户细分和空间数据分析等领域展现了广泛的应用潜力。同时探讨了其优化方法及面临的挑战。
【聚类算法】基于模型的聚类
大雨的博客
09-18 1611
基于模型的聚类算法是一种将数据集划分为多个组或簇的方法，每个簇由具有相似特征的数据点组成。这些算法基于假设，即数据是由几个潜在的分布生成的，每个分布对应一个簇。基于模型的聚类方法通常涉及统计模型，如高斯混合模型（GMM），其中每个簇都假设为一个多变量高斯分布。
数据分析方法-聚类算法
花与花
12-30 4065
文章目录一、定义二、聚类、分类区别分类聚类常用算法 一、定义 聚类（Clustering）就是一种寻找数据之间内在结构的技术。聚类把全体数据实例组织成一些相似组，而这些相似组被称作簇。处于相同簇中的数据实例彼此相同，处于不同簇中的实例彼此不同。数据之间的相似性是通过定义一个距离或者相似性系数来判别的。 二、聚类、分类区别分类 分类 聚类 是一种有监督式的学习过程 是一种无监督式的学...
基于模型的聚集方法
青春荒唐，不能投降。
11-14 1616
1， 统计的方法： 概念聚类是在机器学习中聚类的一种形式，与其他通常的聚类方法（定义相似的记录为一个类）不同的是，概念聚类则更进一步来找出每一个类的特征描述。这样，概念聚类就有两步组成，首先，进行聚类，然后找出特征。这样聚类的质量就不仅仅是单个记录的一个函数，它还综合了一些得出的类的描述。 大多数的概念聚类采用了一个统计的方法——在决定一个类的时候，用可能性的描述语句。COBWEB是一
基于主题模型的聚类算法
林林同學的博客
01-22 4488
基于主题模型的聚类算法是假定数据的分布是符合一系列的概率分布，用概率分布模型去对数据进行聚类，而不是像层次聚类和划分聚类那样基于距离来进行聚类。因此，模型的好坏就直接决定了聚类效果的好坏。目前比较常用的基于主题聚类算法有LDA和PLSA等，其中LDA是PLSA的一个“升级”，它在PLSA的基础上加了Dirichlet先验分布，相比PLSA不容易产生过拟合现象，LDA是目前较为流行的用于聚类的主题模
机器学习方法篇(22)------模型聚类法
对半独白
02-24 1859
● 每周一言 思考如脚印，踩的越深走的越稳。 导语 前面已经讲完三种聚类方法，剩下的模型聚类法，主要分为基于概率模型聚类和基于神经网络模型聚类两种。 其中基于概率模型的聚类方法较为流行。而在概率模型聚类法中，最典型、也最常用的就是高斯混合模型GMM了。那么，GMM是什么，又是如何聚类的？ GMM聚类 高斯混合模型（GMM，Gaussian Mixture Models），顾名思...
【聚类算法解析系列06】进阶聚类算法——谱聚类与Mean Shift
熵数实验室
03-26 1613
当Facebook分析30亿用户的社交网络时，当达芬奇手术机器人分割肿瘤组织时，当Waymo自动驾驶汽车识别路障时——：将数据转换为图结构，通过谱分解（Spectral Decomposition）捕捉数据流形的低频振动模式。数据本质是连通的图，而非孤立的点——爱因斯坦"场论"在ML的再现。在512维数据上，特征分解速度提升1000倍。
【聚类算法解析系列02】经典聚类算法（上）——K-Means与层次聚类
熵数实验室
03-24 2367
K-Means与层次聚类，这两个诞生于1960年代的算法，至今仍是工业界使用率最高的聚类工具。{\mathbf{x}_i \in C_k} \mathbf{x}_i ) 是簇中心。准确区分良性（簇1）、原位癌（簇2）、转移灶（簇3），AUC达0.92。通过简单规则迭代逼近最优解，印证了"复杂源于简单"的混沌理论。在社交网络数据上，社区发现F1-score达到0.91。树状结构揭示的数据层次关系，启发了知识图谱的构建方法。在CIFAR-100数据集上，分类准确率提升12%。其中，( \mathbf{\mu}
【聚类算法解析系列07】聚类与深度学习的结合——深度嵌入聚类（DEC）
最新发布
熵数实验室
03-27 1293
数据本质是连续流形上的概率分布，而非离散样本点的集合——这正暗合了爱因斯坦"场论"对经典力学的超越。在20量子位系统中，MNIST分类准确率达85%，耗时仅经典DEC的1/1000。其中系数比( \alpha:\beta:\gamma )决定优化轨迹的相变路径。：BraTS 2023脑肿瘤数据集（3D MRI，4模态）在100家医院联合训练中，模型AUC提升12%，数据不出域。在8xA100集群上，训练速度提升6.8倍。模型体积缩小至1/4，推理延迟降低至8ms。
数学建模--（7）聚类模型
我是个好人呀，O(∩_∩)O
04-25 2345
K-means 算法对分类问题的处理简单、快速，而且对处理大数据集，该算法是相对高效率的。K-means++算法对K-means算法初始化K个聚类中心这一步进行了优化，但是确定 K 值还需要进一步讨论。实际上对 K 值的选取，应用层次聚类可以解决。只有两个指标，且你做出散点图后发现数据表现得很“DBSCAN”，这时候你再用DBSCAN进行聚类。其他情况下，全部使用系统聚类吧。聚类方法的不同，聚类结果一般也不同（尤其是样品特别多的时候）。最好能通过各种方法找出其中的共性。要注意指标的量纲，
基于模型的聚类方法-EM算法
Warms的博客
12-04 6185
文章目录基于模型的聚类算法EM算法期望最大化的方法算法流程伪代码例题 基于模型的聚类算法 EM算法 期望最大化的方法 算法流程 伪代码 例题 ...
超强总结！十大聚类算法！机器学习算法K-means、层次聚类、DBSCAN、谱聚类、高斯混合模型、模糊C-means、K-medoids、Mean Shift、OPTICS、BIRCH
Java_college的博客
02-19 1万+
不过，选择合适的簇数量和协方差类型对于获得好的聚类结果至关重要。与传统的聚类算法（如K-means）不同，谱聚类依赖于数据的相似性矩阵，并利用数据的谱（即特征向量）来进行降维，进而在低维空间中应用如K-means的聚类方法。这种算法与著名的 K-means 算法相似，但主要区别在于 K-medoids 选择数据点中的实际点作为簇的中心，而 K-means 则使用簇内数据点的均值。K-means 是一种广泛使用的聚类算法，它的目标是将数据点分组到 K 个簇中，以使簇内的点尽可能相似，而簇间的点尽可能不同。
用简单的例子理解 - 基于模型聚类里的基于概率模型的聚类是什么？
线粒体小亚的空间
12-01 542
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数学建模之聚类模型详解
m0_73421035的博客
12-24 1525
DBSCAN(Density-based spatial clustering of applicationswith noise)是Martin Ester, Hans-PeterKriegel等人于1996年提出的一种基于密度的聚类方法，聚类前不需要预先指定聚类的个数，生成的簇的个数不定（和数据有关）。在这幅图里，MinPts = 4，点A 和其他红色点是核心点，因为它们的ε-邻域（图中红色圆圈）里包含最少4 个点（包括自己），由于它们之间相互相可达，它们形成了一个聚类。
聚类与机器学习：如何将聚类融入模型中
AI天才研究院
12-27 503
1.背景介绍 聚类分析是一种无监督学习方法，它主要用于将数据集划分为多个组，使得同组内的数据点相似度高，同组间的数据点相似度低。聚类分析在实际应用中有广泛的用途，例如市场营销中的客户分析、金融风险评估、生物信息学中的基因表达谱分析等。 随着数据规模的增加，传统的聚类算法在处理大规模数据集时面临着很多挑战，例如计算效率低、算法稳定性差等。为了解决这些问题，人工智能科学家和计算机科学家们不断地研究...
模型与算法
liweiminlining的专栏
04-21 1万+
介绍模型和算法的区别，以及常见的模型
机器学习（六）——常见聚类方法
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livan1234的博客
07-02 2万+
笔者是一个痴迷于挖掘数据中的价值的学习人，希望在平日的工作学习中，挖掘数据的价值，找寻数据的秘密，笔者认为，数据的价值不仅仅只体现在企业中，个人也可以体会到数据的魅力，用技术力量探索行为密码，让大数据助跑每一个人，欢迎直筒们关注我的公众号，大家一起讨论数据中的那些有趣的事情。 我的公众号为：livandata 1） 基于划分的聚类方法： K-means算法： 算法步骤： (1) 首先...
【数据挖掘】聚类算法 简介 ( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法 | 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 )
让 学习 成为一种 习惯 ( 韩曙亮 の 技术博客 )
05-02 5789
I . 聚类主要算法 II . 基于划分的聚类方法 III . 基于层次的聚类方法 IV . 聚合层次聚类 图示 V . 划分层次聚类 图示 VI . 基于层次的聚类方法 切割点选取 VII . 基于密度的方法 VIII . 基于方格的方法 IX . 基于模型的方法
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