使用Orange中的聚类算法KMeans

最新推荐文章于 2025-04-01 21:36:20 发布
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#k-means #K-means #Orange #python #Python #聚类

博客介绍了如何在Orange数据挖掘库中应用KMeans聚类算法。内容涵盖KMeans类的初始化参数及其作用，如数据输入、k值设定、距离度量等。还展示了设置回调函数来跟踪迭代过程，并提到了在大数据集上可能遇到的问题，即Orange在样本数量超过25k时可能出现异常，不适用于大规模数据处理。

KMeans是orange中提供的一个用来聚类的类，它是标准k-means的实现。

初始化：

 __init__(data=None, centroids=3, maxiters=None, minscorechange=None, stopchanges=0, nstart=1,initialization=kmeans_init_random, distance=orange.ExamplesDistanceConstructor_Euclidean, scoring=score_distance_to_centroids, inner_callback = None, outer_callback = None, initialize_only = False)

参数说明：

 Data:输入的数据

centroids:即k的值

maxiters：最大迭代次数，停止聚类的条件之一。如果不想让迭代次数过多，可指定此参数

minscorechange： 停止聚类的条件之一，如果不指定，则不会计算2次迭代之间的评分

stopchanges：停止聚类的条件之一nstart：指定计算次数，不是迭代次数

distance：使用的距离，默认为欧氏距离

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5种大数据数据建模方法对比：哪种最适合你的业务场景？
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在当今大数据时代，海量的数据蕴含着巨大的商业价值。数据建模作为大数据处理的关键环节，能够将复杂的数据进行结构化和抽象化，以便更好地进行数据分析、挖掘和应用。本文的目的是对5种常见的大数据数据建模方法进行全面对比，分析它们在不同业务场景下的适用性，范围涵盖了这些方法的原理、实现步骤、实际应用以及相关的工具和资源。本文将首先介绍相关的核心概念和术语，然后详细阐述5种大数据数据建模方法的核心原理、算法步骤和数学模型。接着通过实际项目案例展示这些方法的具体应用，分析它们在不同业务场景下的表现。
Orange3实战教程：实例---文本聚类
err2008的专栏
04-09 89
工作流将Grimm的故事语料库聚集在一起。我们首先对数据进行预处理，构建词包矩阵，然后计算文档之间的余弦距离，并使用层次聚类来显示树状图。我们观察到故障类型与MDS中的集群对应的程度。同样的方法，连接分层聚类组件，以迭代方式对文档进行聚类。观察如何在树状图中执行聚类。通过文档的相似程度来比较它们。编辑连接：选择选中的数据连接到多维分析的数据。
使用Orange进行数据挖掘之聚类分析(2)------K-means
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一、基本k均值算法 1 根据用户指定的参数K，首先选择K个初始化质心； 2 然后每个点指派到最近的质心，指派到一个质心的点形成一个簇。 3 更新每个簇的质心 4重复步骤2、3，直到簇不在发生变化。 伪代码描述如下： 选择K个点作为初始质心 repeat 将每个质心指派到最近的质心，形成K个簇 重新计算每个簇的质心 until 质心不在发生变化 二、Orange中K...
Orange的数据挖掘聚类简单小实验（K-means）
weixin_44012721的博客
09-25 2165
Orange不可能全部介绍，只能去阅读官方资料。这里就做一个聚类的小实验，把实验过程中的问题总结起来，避免后面的人走弯路。记录实验的目的，绝对不仅仅是证明成功，更是提醒后来者实验的问题，去解决重现实验的问题，这才是正确的态度。我选取的小实验主题为聚类分析，专门是层次聚类。 3.1 在小实验之前的内容 在说到聚小实验类之前，不得不提到Orange可以作为模块导入python，因此不仅可以使用可视化操...
orange算法大全
03-12
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机器学习基础（七）——k-means聚类
weixin_43172869的博客
07-11 684
1、随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心2、对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别3、接着对着标记的聚类中心之后，重新计算出每个聚类的新中心点（平均值）4、如果计算得出的新中心点与原中心点一样，那么结束，否则重新进行第二步过程k-means聚类:开始的聚类中心数量:初始化方法，默认为’k-means ++’:默认标记的类型，可以和真实值比较（不是值比较）一般应用场景的流程：1、降维之后的数据2、k-means聚类3、聚类结果显示轮廓系数...
orange实现逻辑回归_【机器学习基础算法】逻辑回归实现
weixin_39727863的博客
11-27 334
因为不会用LateX的原因里面的数学公式都很不清晰..之后我会慢慢修改这篇回答的让讲解变得清楚的。完整代码在最后，推荐直接对照着文章看完整代码，完整代码里我写了详细的注释。先上公式：y = w1*x1 + w2*x2 + w3*x3 +... wn*xn + b算法基本上有如下几步：初始化权重正向传播反向传播更新参数1.初始化权重假设每个样本有n个特征，用向量表示就是[x1, x2, x3......
聚类算法——kmeans
m0_57210162的博客
01-12 3353
聚类属于无监督学习：训练数据中只有x没有y 聚类算法又叫无监督分类，目标是将数据划分为有意义的簇，将所有样本按照K个质心进行聚类 质心：一类坐标的平均点 聚类过程：先随机选取K个质心，根据质心生成簇，计算簇的质心，找到新的质心，直到簇与质心不在变化，聚类完成 聚类与分类： 聚类：在未知数据上进行划分，无监督 分类：已知数据进行划分，有监督 聚类使用场景：使用聚类找到同类客户，实现精准营销 聚类中使用距离衡量样本之间的相似性，簇中样本距离越小样本相似度高 kmeans中通常使用欧几里得距离，
[数据挖掘笔记] 聚类算法KMeans
wong_faye的博客
11-05 1942
1.概述 1.1 无监督学习与聚类算法 聚类算法又叫做“无监督分类”，其目的是将数据划分成有意义或有用的组。这种划分可以基于我们的业务需求或建模需求来完成，也可以单纯地帮助我们探索数据的自然结构和分布。比如在商业中，如果我们手头有大量的当前和潜在客户的信息，我们可以使用聚类将客户划分为若干组，以便进一步分析和开展营销活动，如RFM模型。聚类可以用于降维和矢量量化，可以将高维特征压缩到一列当中，常常用于图像、声音、视频等非结构化数据，可以大幅度压缩数据量。 1.2 sklearn中的聚类算法 聚类算法在sk
《菜菜的机器学习sklearn课堂》聚类算法Kmeans，mysql面试常用语句
2401_84436905的博客
04-21 782
现在其实从大厂招聘需求可见，在招聘要求上有高并发经验优先，包括很多朋友之前都是做传统行业或者外包项目，一直在小公司，技术搞的比较简单，没有怎么搞过分布式系统，但是现在互联网公司一般都是做分布式系统。所以说，如果你想进大厂，想脱离传统行业，这些技术知识都是你必备的，下面自己手打了一份Java并发体系思维导图，希望对你有所帮助。网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。
《菜菜的机器学习sklearn课堂》聚类算法Kmeans
2401_85767131的博客
06-18 1079
聚类算法无监督学习与聚类算法我们已经学习了，他们虽然有着不同的功能，但却都属于。机器学习当中，还有相当一部分算法属于，无监督的算法在训练的时候。我们曾经学过的PCA降维算法就是无监督学习中的一种。聚类算法，也是无监督学习的代表算法之一。，其目的是将数据划分成有意义或有用的组（或这种划分可以基于我们的业务需求或建模需求来完成，也可以单纯地帮助我们探索数据的自然结构和分布。
Orange——开源机器学习交互式数据分析工具
weixin_30596735的博客
05-30 1625
Orange为新手和专家提供开源机器学习和数据可视化。使用大型工具箱交互式数据分析工作流程。 交互式数据可视化 Orange的全部内容都是关于数据可视化，帮助发现隐藏的数据模式，提供数据分析过程背后的直觉或支持数据科学家与领域专家之间的交流。可视化窗口小部件包括散点图，箱形图和直方图，以及特定于模型的可视化，例如树状图，轮廓图和树可视化，仅举几例。许多其他可视化功能可用于附加组件，包括网络...
Orange：一个基于 Python 的数据挖掘可视化平台
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07-19 7755
对于高级用户，可以通过开发自定义的组件（Widget）实现扩展的功能，或者在 Python 中利用 Orange 代码库编写数据挖掘脚本程序。为了方便初学者，Orange 提供了许多实用的工作流示例。打开 Orange 主界面，左侧显示了默认安装时提供的许多机器学习、预处理以及可视化的算法，这些功能被划分为 5 个组件集（数据、可视化、模型、评估以及无监督算法）。欢迎界面提供了新建、打开工作流（workflow）的快捷方式以及各种教程、示例和使用文档，关闭该界面就进入了 Orange 主界面。
Orange，可以拖拉拽的Python数据挖掘软件，强烈推荐~
分享Python、数据分析、人工智能前沿知识
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Python是数据挖掘的核心编程语言，但一般门槛较高，你得掌握pandas、numpy、sklearn、keras等复杂的数据处理和机器学习框架，才能写一些数据挖掘算法，因此让不少人望而却步。总的来说，Orange比较适合编程新手，或者想节省时间的分析人员，它适用于数据挖掘、数据分析、统计分析、机器学习等多个领域，如果使用熟练，一点不亚于Python编程。这个数据工具有丰富的组件可以使用，像数据IO、数据转换、数据可视化、机器学习算法、模型评估等，不需要额外写代码，拿来即用，参数也是可视化调整。
使用orange进行聚类分析
langwen2048的博客
04-21 5368
前言 本文是我这一系列博客的最后一篇，也是我最终作为作业交给数据挖掘老师的。在写这结课设计的过程，看了很多的博客给我带来很大的帮助，也学习了很多，写这些博客也只是想把自己一点点的经验分享给大家。 选择数据集 种子数据集：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/seeds 三种不同品种小麦籽粒几何性状的测定。用于软X射线技术和GRAINS构建...
k-means算法进行数据分析应用
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进来学学k-means算法，完整分析过程。
Orange数据挖掘工具介绍
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Orange3 使用 一、Orange3数据挖掘工具的介绍        官方网址：https://orange.biolab.si/        正如首页介绍的那样：它是一个面向新手和专家的开源的机器学习和数据可视化工具，带有很多用于数据挖掘或机器学习模型的交互式数据分析工作流程；另外，它绑定了Python语言进行脚本开发。包含一系列数据挖掘流程的组件，比如数据预处理，建模，模型评估以及可视化...
k-means聚类总结
guoguozgw的博客
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k-means聚类总结
Kmeans算法详解
orangefly0214的博客
06-03 1143
1.https://blog.youkuaiyun.com/taoyanqi8932/article/details/53727841
orange3 聚类
最新发布
10-12
虽然提供的参考引用中未涉及 Orange3 聚类的内容，但一般而言，Orange3 是一个开源的数据挖掘和机器学习工具，其聚类的使用方法和相关应用如下： ### 使用方法 1. **数据导入**：打开 Orange3 后，在工作区中找到“Data”部分，选择合适的组件（如“File”）导入数据集。数据集可以是 CSV、Excel 等常见格式。 2. **选择聚类算法**：在“Model”部分找到聚类相关的组件，例如“K-Means”“Hierarchical Clustering”等。将所选聚类组件拖到工作区。 3. **连接组件**：用连接线将数据导入组件和聚类组件连接起来，确保数据能够传递到聚类算法中。 4. **设置参数**：双击聚类组件，在弹出的参数设置窗口中，根据需求设置聚类相关的参数，如聚类簇的数量、距离度量方法等。 5. **运行与结果查看**：点击工作区上方的运行按钮，待聚类完成后，使用“Data Table”“Scatter Plot”等可视化组件查看聚类结果。 ### 相关应用 - **客户细分**：在市场营销领域，可使用 Orange3 的聚类功能对客户数据进行聚类分析，将客户分为不同的群体，以便制定针对性的营销策略。例如，根据客户的购买频率、消费金额、偏好等特征进行聚类，识别出高价值客户、潜在客户等不同群体。 - **图像分析**：在计算机视觉中，对图像的特征进行聚类。比如将图像中的像素按照颜色、纹理等特征进行聚类，用于图像分割、目标检测等任务。 - **生物信息学**：在基因表达数据的分析中，通过聚类算法将基因按照表达模式进行分组，有助于发现具有相似功能的基因簇，为基因功能研究提供线索。 ### 示例代码（模拟 Orange3 脚本式操作思路） ```python # 以下代码仅为概念示例，并非实际 Orange3 运行代码 import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans # 模拟数据集 data = np.random.rand(100, 2) # 使用 K-Means 聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(data) # 输出聚类标签 labels = kmeans.labels_ print(labels) ```
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