聚类算法总结

最新推荐文章于 2025-02-28 07:39:13 发布
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#机器学习 #数据挖掘

本文深入探讨了多种聚类算法，包括K-means、高斯混合模型和DBSCAN，对比了它们在不同数据集上的表现及适用场景。通过sklearn库的详细介绍，揭示了各算法的原理与参数设置，为读者提供了全面的聚类算法指南。

关于聚类算法的总结，其实之前的博文只介绍了K-means和高斯混合聚类两种算法，因为这两种算法的公式推导都和EM算法有关联，其实还要一种基于密度聚类的算法为DBSCAN，大家可以看看https://www.cnblogs.com/pinard/p/6208966.html。这里面说的很详细。关于总结的话，我们可以看看下面这个图：

各个聚类算法对于每种数据集的聚类效果以及算法使用的时间，在sklearn官网中非常详细的介绍了，并且介绍了各种算法的原理以及参数https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#clustering。 

高斯混合聚类：一种强大的聚类算法
QromMatlab的博客
09-19 315
然后，通过迭代的方式，不断优化每个聚类的高斯分布参数和数据点的分配情况，直到算法收敛。通过合理选择聚类数量和适当的参数估计方法，高斯混合聚类算法能够有效地发现数据集中的隐藏模式和结构，为进一步的数据分析和模式识别提供了有力的工具。聚类算法是机器学习中常用的一种无监督学习方法，它的目标是将具有相似特征的数据点分组到一起。高斯混合聚类（Gaussian Mixture Clustering）是一种强大的聚类算法，它能够有效地处理复杂的数据集，并且在许多实际应用中取得了成功。对象，并指定聚类的数量为2。
常见聚类算法
he582754810的博客
09-28 357
https://blog.youkuaiyun.com/Katherine_hsr/article/details/79382249
【机器学习】聚类算法——高斯混合聚类（理论+图解）
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07-17 1万+
  简 介：下面是我在学习时候的记录并加上自己的理解。本文意在记录自己近期学习过程中的所学所得，如有错误，欢迎大家指正。   关键词：高斯混合聚类、机器学习、极大似然估计 在讲高斯混合聚类算法之前先补充以下相关的数学知识，由于篇幅原因，只是简单叙述，如需详细内容，请查阅相关资料 一、正态分布 在概率论中我们学过某些数值在一定情况下是符合正态分布的。 我们经常见到某某数据符合正态分布，那么它到底是什么意思呢？ 正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之..
【机器学习笔记】通俗易懂解释高斯混合聚类原理
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lotusng
04-18 3万+
最近在看周志华《机器学习》中聚类这一章。其它聚类方法都比较容易看懂，唯有高斯混合聚类这种方法看上去比较复杂，有点难理解。但是，当将它的原理和过程看懂之后，其实这节书所讲的内容并不复杂，只是将高斯分布、贝叶斯公式、极大似然法和聚类的思路混合在这一种方法中，所以理解起来有点绕。 作为入门初学者，我尽量按我的理解用通俗易懂的方法来说清楚高斯混合聚类做了什么、能做什么和为什么可以这么做。希望能让同样对高...
详解高斯混合聚类(GMM)算法原理
babyai996的博客
04-08 1万+
GMM算法假设数据点是由一个或多个高斯分布生成的，并通过最大似然估计的方法来估计每个簇的高斯分布的参数。总的来说，GMM是一种非常有效的聚类算法，使用场景多样，如在体育领域，GMM聚类算法也可以用于运动行为检测，使用GMM聚类算法对跑步数据进行聚类，以便更加准确地识别不同的跑步状态。可以看到，人员1、人员2、人员3和人员6属于聚类1，人员5和人员8属于聚类2，人员4和人员7属于聚类3。假设聚类的数量为3。可以看到，人员1属于聚类1的概率是0.96，属于聚类2的概率是0.03，属于聚类3的概率是0.01。
聚类算法之高斯混合模型聚类 (Gaussian Mixture Model, GMM)
极光喵的博客
03-21 1万+
在E-step中，我们计算了每个数据点属于每个高斯分布的概率，这个概率可以看作是该数据点对该高斯分布均值更新的权重。例如，我们看到一个红色的圆形水果，我们可能会猜测这有70%的可能是苹果，10%的可能是桃子，20%的可能是梨。继续刚才的例子，如果我们看一个水果，觉得它有70%的可能性是苹果，20%的可能性是梨，10%的可能性是桃子。计算桃子的高斯分布时，它会以10%的“力量”参与。具体来说，每个数据点对高斯分布参数的贡献是按照它的权重来的，这就是为什么我们计算所有数据点的加权平均值作为新的参数。
聚类算法总结.doc
最新发布
06-22
一般来说，聚类算法可以大致分为四类：层次化聚类算法、划分式聚类算法、基于密度的聚类算法和基于网格的聚类算法。层次化聚类算法包括CURE、ROCK、CHEMALOEN、SBAC和BIRCH算法等，它们通过不同的策略来构建层次化的...
常见聚类算法总结
qigeminghao的博客
01-06 1万+
目录 一.关于聚类 什么是聚类： 什么不是聚类： 聚类的种类： 数据间的相似度度量： 簇间相似度度量： 评估不同聚类方案的优劣： 聚类方法的分类： 聚类算法之外的处理方法： 二.划分式聚类方法 k-means： 三.基于密度的聚类： DBSCAN 算法： 四.层次聚类： 凝聚式聚类： 分裂式聚类： 治愈算法（CURE（Clustering Using Representative））： 稀疏化邻近图： 变色龙算法： 五.基.
十大聚类算法总结及实现
08-21
K-means：这是最常见的聚类算法之一，用于将数据分成预定义数量的簇。 层次聚类：通过构建数据点之间的层次结构来进行聚类，可以是自底向上的凝聚方法或自顶向下的分裂方法。 DBSCAN：一种基于密度的聚类算法，能够...
数据挖掘 第七章 聚类算法总结.docx
02-20
数据挖掘第七章聚类算法总结 聚类算法是数据挖掘中一种常用的数据分析技术，它将相似的数据对象分组成不同的簇，以便更好地理解和描述数据的结构和特征。本文总结了几种常见的聚类算法，包括 K-Means 算法、PAM ...
聚类算法总结 (4).docx
10-28
【聚类算法总结】 聚类，简单来说，就是将具有相似特性的数据对象归类到一起，形成不同的组或子集。这是一种无监督学习的方法，主要用于发现数据集内的内在结构和模式，而无需预先知道具体的分类信息。聚类分析广泛...
机器学习-聚类(混合高斯算法)
lyn5284767的专栏
08-06 9971
一，介绍 学习混合高斯，先要了解几个概念： 1，协方差: 协方差是对两个随机变量联合分布线性相关程度的一种度量。两个随机变量越线性相关，协方差越大，完全线性无关，协方差为零。 根据数学期望的性质：                                                                 推导协方差为：                       ...
【聚类技术】高斯混合模型聚类
人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享
02-28 1408
高斯混合模型（GMM）是一种基于概率的聚类算法，它通过假设数据是由多个高斯分布（正态分布）混合组成的来对数据进行建模。与K均值聚类不同，GMM能够为每个数据点提供一个属于每个簇的概率值，而不仅仅是一个硬分类标签。因此，GMM不仅可以发现不同簇之间的边界，还能够处理簇内的形状不规则的情况。 GMM的核心思想是通过期望最大化（EM，Expectation-Maximization）算法来估计高斯分布的参数（均值、方差和权重），从而确定最适合数据的簇模型
ML之GMM：高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）聚类算法的简介、使用方法、案例应用之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
08-19 1万+
​ ML之GMM：高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）聚类算法的简介、使用方法、案例应用之详细攻略 目录 GMM聚类算法的简介 GMM聚类算法的使用方法 GMM聚类算法的案例应用 GMM聚类算法的简介 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，简称GMM）是一种常用的聚类算法，也可以用于概率密度估计。它将数据集看作是由多个高斯分布组成的混合模型，每个高斯分布代表一个聚类簇。GMM的目标是通过估计每个高斯分布的参数，以及各个数据点属于每个高斯分布的
【机器学习】聚类分析（三）——高斯混合模型
HerosOfEarth的博客
08-04 1万+
我们介绍一种用统计混合模型进行聚类的方法——高斯聚类模型（Gaussian Misture Model, GMM）。这种聚类方法得到的是每个样本点属于各个类的概率，而不是判定它完全属于一个类，所以有时也会被称为软聚类。
混合高斯模型聚类
sulanqing的专栏
01-05 5237
翻译自Matlab帮助。 混合高斯模型简介     混合高斯模型基于多变量正态分布。类gmdistribution通过使用EM算法来拟合数据，它基于各观测量计算各成分密度的后验概率。     高斯混合模型常用于聚类，通过选择成分最大化后验概率来完成聚类。与k-means聚类相似，高斯混合模型也使用迭代算法计算，最终收敛到局部最优。高斯混合模型在各类尺寸不同、聚类间有相关关系的的时候可能比
高斯混合模型聚类算法和K-Means聚类算法
沐沐
12-18 5182
高斯混合模型聚类算法 概念：混合高斯模型就是指对样本的概率密度分布进行估计，而估计的模型是几个高斯模型加权之和（具体是几个要在模型训练前建立好）。每个高斯模型就代表了一个类（一个Cluster）。对样本中的数据分别在几个高斯模型上投影，就会分别得到在各个类上的概率。然后我们可以选取概率最大的类所为判决结果。 SKlearn链接：Gaussian Mixture Model Ellipsoids 优点
python gmm em算法 2维数据_高斯混合模型(GMM)
weixin_39768247的博客
11-27 1062
一个例子高斯混合模型（Gaussian Mixed Model）指的是多个高斯分布函数的线性组合，理论上GMM可以拟合出任意类型的分布，通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况（或者是同一类分布但参数不一样，或者是不同类型的分布，比如正态分布和伯努利分布）。如图1，图中的点在我们看来明显分成两个聚类。这两个聚类中的点分别通过两个不同的正态分布随机生成而来。但是如果没有GMM，那么只能用...
高斯混合模型聚类_高斯混合模型的解释及Python实现
weixin_39943442的博客
11-23 1335
在机器学习领域，我们可以区分为两个主要领域:监督学习和无监督学习。两者的主要区别在于数据的性质以及处理数据的方法。聚类是一种无监督学习问题，我们希望在数据集中找到具有某些共同特征的点的聚类。假设我们有这样一个机器学习数据集:我们的工作是找到一组看起来很接近的点。在这种情况下，我们可以清楚地识别出两组点，我们将分别把它们标记成蓝色和红色:请注意，我们现在引入了一些额外的符号。这里，μ1和μ2是每个聚...
python聚类算法总结及对应实例代码
05-26
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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