机器学习(十二)层次聚类,密度聚类

最新推荐文章于 2024-07-19 16:20:14 发布
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#机器学习 #层次聚类 #密度聚类

本文深入探讨了DBSCAN算法的基本概念、工作流程及其优缺点。DBSCAN是一种基于密度的空间聚类算法，能够发现任意形状的簇并有效处理噪声点。文章详细介绍了DBSCAN的关键参数以及如何确定这些参数的方法。

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聚类算法的衡量指标-轮廓系数



层次聚类方法



密度聚类方法


DBSCAN算法

DBSCAN算法基本概念1



DBSCAN算法基本概念2


DBSCAN算法基本概念3


DBSCAN算法基本概念4


DBSCAN算法流程


DBSCAN算法优缺点


[Python从零到壹] 十三.机器学习之聚类算法四万字总结全网首发（K-Means、BIRCH、树状聚类、MeanShift）
杨秀璋的专栏
07-06 1万+
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持，知识无价人有情，希望
机器学习模型—层次聚类
热门推荐
03-18 4万+
层次聚类是无监督学习中重要的聚类技术。通过计算簇间距离,将相似的对象逐步合并,可以很好地揭示数据的层次结构。不同的距离度量方法各有利弊,在实际应用中需要根据数据分布特征合理选择。未来,层次聚类在基因组学、社交网络、推荐系统等领域将有更广泛的应用前景。
聚类算法之层次聚类与密度聚类
一路前行
09-15 3509
一、层次聚类 层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解，知道某种条件满足为止。层次聚类又可分为： 凝聚的层次聚类：AGNES算法 一种自底向上的策略，首先将每个对象做为一个簇，然后合并这些原子簇为越来愈大的簇，直到达到某个终结条件。 AGNES算法最初将每个对象做为一个簇，然后这些簇根据某些准则被一步步地合并。两个簇间的距离由这两个不同簇中距离最近的数据点对的相似度来确定；聚类的合
【机器学习】---密度聚类从初识到应用
weixin_34216107的博客
01-19 206
一.前述 密度聚类是一种能降噪的算法。很多时候用在聚类形状不规则的情况下。 二.相关概念 先看些抽象的概念（官方定义）： 1.：对象O的是与O为中心，为半径的空间，参数，是用户指定每个对象的领域半径值。 2.MinPts（领域密度阀值）：对象的的对象数量。 3.核心对象：如果对象O的对象数量至少包含MinPts个对象，则该对象是核心对象。 4.直接密度可达：如果对象p在核心对象q的内...
聚类之层次聚类与密度聚类
人生就是不断Boost的过程 最好永远都不要收敛
11-17 4514
注：本文中所有公式和思路来自于邹博先生的《机器学习升级版》，我只是为了加深记忆和理解写的本文。 讲密度聚类之前，想先介绍一个聚类的评价标准：轮廓系数(Silhouette) 先抛出两个概念： 簇内不相似度：计算样本i到同簇其他样本的平均距离ai，ai越小，说明i越应该被分到该类中，那么ai称为i的簇内不相似度 计算簇内所有的样本的ai的均值叫簇C的簇不相似度。 簇间不相似度：计算
机器学习之密度聚类算法
liuy9803的博客
06-26 2万+
        基于密度的聚类算法假设聚类结构能够通过样本分布的紧密程度确定，以数据集在空间分布上的稠密程度为依据进行聚类，即只要一个区域中的样本密度大于某个阈值，就把它划入与之相近的簇中。        密度聚类从样本密度的角度进行考察样本之间的可连接性，并由可连接样本不断扩展直到获得最终的聚类结果。这类算法可以克服K-means、BIRCH等只适用于凸样本集的情况。        常用的密度聚...
聚类 - 4 - 层次聚类、密度聚类(DBSCAN算法、密度最大值聚类)
xueyingxue001的专栏
07-20 1万+
本总结是是个人为防止遗忘而作，不得转载和商用。   层次聚类：          层次聚类的思想有两种：凝聚的层次聚类、分裂的层次聚类。          以有A, B, C, D,E, F, G这7个样本为例。 凝聚的层次聚类 1，  将每个对象作为一个簇，这时就有7个簇。 2，  自底向上合并接近的簇，假设合并成了三个簇：AB，CDE，FG。 3，  重复第二步直到数量达到规定
【机器学习基础】层次聚类-BIRCH聚类
z135733的博客
03-02 2626
BIRCH算法的优势包括对大型数据集的高效处理能力、低内存消耗以及对噪声数据和离群点的鲁棒性。通过灵活地调整参数，可以控制聚类的紧密度和数量，在处理大规模数据时表现出色。
机器学习—K-means聚类、密度聚类、层次聚类理论与实战
柳杰的博客
05-27 3223
文章目录引言一、K-means聚类1.算法原理2.算法模型常用参数、属性、方法介绍3.算法实战二、密度聚类—DBSCAN1.算法原理2. 算法参数、属性、方法介绍3.算法实战三、层次聚类1.算法原理2.算法参数、属性、方法介绍3.算法实战四、总结 引言   聚类是机器学习算法中“新算法”出现最多、最快的领域。一个重要的原因是聚类不存在客观标准。下面我们分别介绍K-means聚类、DBSCAN算法（密度聚类）、AgglomerativeClustering算法（层次聚类），GMM算法（高斯混合模型）。 一、K
机器学习课件：聚类介绍
04-08
本文将详细介绍几种主要的聚类算法，包括K-means聚类、层次聚类（凝聚的和分裂的）、密度聚类（DBSCAN、密度峰值聚类）以及谱聚类，并探讨它们的应用场景和技术特点。 #### 二、K-means聚类 **1. 算法原理** K-...
机器学习之密度聚类（DBSCAN）
weixin_44153121的博客
02-19 4484
密度聚类亦称"基于密度的聚类" (density-based clustering) ，此类算法假设聚类结构能通过样本分布的紧密程度确定。DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种著名的密度聚类算法。 通常情形下，密度聚类算法从样本密度的角度来考察样本之间的可连接性，并基于可连接样本不断扩展聚类簇以获得最终的聚类结果。
机器学习 -- 密度聚类(DBSCAN)
森宝的博客
09-07 1137
密度聚类 密度聚类也称"基于密度的聚类"(density-based clustering) ,次类算法假设聚类结构能通过样本分布的紧密程度确定。通常情况下,密度聚类从样本密度的角度来考察样本之间的可连接线,并基于可连接样本不断扩展聚类簇以获得最终的聚类结果。 DBSCAN 是一种著名的密度聚类算法,它基于一组 "邻域" 参数 (, Minpts) 来刻画样本分布的紧密程度...
层次聚类法与密度聚类
拾贝壳
05-11 947
一、层次聚类 - 单连接聚类（Single Link） Step： 1、假设每个点是一个类(1,2,3,4,5,6,7,8) 2、计算每个类两两之间的距离 3、距离最短的类，合并为同一个类，如果类中有多个，根据不同层次算法选择的距离不同 层次聚类算法 距离计算 sklearn 单连接（Single Link） 类间最短元素间的距离 全连接（Complete Link） 类间最远元素间的距离 complete 平均连接（Average Link） 类间两两距离的平均值 average
机器学习算法-密度聚类算法
最新发布
2301_79295435的博客
07-19 2533
密度聚类算法有多种，以下介绍的密度聚类算法包括：密度聚类(DBSCAN)、层次密度聚类(HDBSCAN)和顺序密度聚类(OPTICS)。
机器学习：聚类（层次聚类，密度聚类，K-means，谱聚类）
燕双嘤
11-28 9659
机器学习中的聚类是一种无监督学习方法，主要用于数据分组。常见的聚类算法包括：层次聚类（构建树状层次结构）、密度聚类（如DBSCAN，基于数据密度发现聚类）、K-means（通过迭代优化簇中心划分数据）、谱聚类（利用图论和特征分解进行聚类）。不同算法适用于不同场景，理解它们的特点有助于选择最合适的聚类方法。
机器学习 基于密度的聚类
weixin_46131409的博客
07-17 772
一.概述 1.概念: "基于密度的聚类"(Density-based Clustering)认为:在整个样本空间中,各目标簇均由一群稠密的样本点组成,而这些稠密样本点被低密度 区域(即噪声)分割从而形成不同的簇;而算法的目的就是要过滤低密度区域并发现稠密样本点.具体来说,如果算法发现某个区域中数据点的密度超 过了某个阈值,则将该区域放入最近的簇中 2.优缺点 (1)优点: ①可发现任意形状的簇 ②对噪声不敏感 ③以数据集在空间中的稠密度为依据进行聚类,无需预先指定簇的数量,因此特别适合对未知数据集进行聚类
机器学习笔记-密度聚类_DBSCAN
weixin_54814385的博客
02-28 785
密度聚类：DBSCAN   前面一节介绍了K-means聚类算法，但是K-means算法不能解决非球形的簇和不同大小的，比如说下面这种情况   如果使用K-means来对上述样本进行聚类，那么肯定没法运行，因为笑脸的外围轮廓是圆形，如果使用K-means算法这一圈一定不会聚类成一类。 如果遇到这种情况，就需要引入一个新的算法：密度聚类   密度聚类顾名思义就是基于密度的聚类，在了解密度聚类前，我们需要先明白一些定义。 给定数据集D={x1,x2,⋯ ,xm}D = \{x_1,x_2,\cdots,x_m
机器学习算法（六）K-Means聚类、层次聚类、密度聚类、谱聚类
谦芊珺
07-25 1846
本文主要简述聚类算法族。聚类算法与前面文章的算法不同，它们属于非监督学习。1、K-means聚类记k个簇中心，为μ1\mu_{1},μ2\mu_{2},…,μk\mu_{k},每个簇的样本数为NiN_{i} 假设每个簇中的数据都满足分布N(μi,σ)N(\mu_{i},\sigma)，即方差相同，均值不同的GMM。 则每一个样本点的分布函数为：ϕi=12πσ2‾‾‾‾‾√exp(−(xi−μ)2
【机器学习】（5.4）聚类--密度聚类（DBSCAN、MDCA）
mjiansun的专栏
04-01 3295
密度聚类DBSCAN
机器学习分类与聚类算法详解
资源摘要信息:"本次提供的资源主要关于机器学习中的两种重要算法：分类算法和聚类算法。学习这些算法对于理解机器学习的基本原理和实际应用至关重要。 首先，分类算法是一种监督学习方法，用于将实例数据划分到合适...
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