23、贝叶斯聚类融合：理论与实践

于 2025-06-17 11:39:12 发布
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分类专栏： 智能创新与计算智能的前沿进展 文章标签： 贝叶斯聚类融合 聚类分析 数据挖掘
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贝叶斯聚类融合：理论与实践

1. 引言

在数据挖掘和机器学习领域，聚类是一种常见的无监督学习方法，用于将数据集划分为若干个具有相似特征的子集。然而&#x

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机器学习之聚类和朴素贝叶斯。
qq_41355482的博客
08-12 1638
聚类是一个无监督机器学习。 小白一个，才疏学浅。写的不好大家见谅。 相似度 Jaccard相似系数。（Jarrcard Similarity Coefficient）用于比较有限样本集之间的相似性和差异性。Jarrcard系数值越大，样本相似度越高。 余弦距离，余弦相似度 余弦值的范围在[-1, 1]之间，值越接近于1，代表两个向量的方向越接近 越趋近于-1， 他们的方向越相反； 接近于0， 表...
层次贝叶斯（Hierarchical Bayesian）资料整理
liz_Lee的博客
10-20 7561
目录1 网页博客1.1 知乎1.2 博客园3 课程3.1 天文统计课件4 书4.1 概率统计数字教科书4.2 昂诗松的贝叶斯统计4.3 Bayesian estimation in hierarchical models4.4 Bayesian Econometric Methods5 论文5.1 一个查soa论文网站的所有结果5.2 A Bayesian Hierarchical Model for Learning Natural SceneCategories 1 网页博客 1.1 知乎 贝叶斯统
4--贝叶斯 聚类算法
garbage回收中心
08-06 2568
朴素贝叶斯 AdaBoost Bagging K-means
机器学习： 贝叶斯分类器、聚类与降维
Chris_zhangrx的博客
08-13 2104
文章目录聚类性能度量距离计算原形聚类K-means 聚类高斯混合聚类密度聚类层次聚类降维贝叶斯分类器 本篇文章主要是参考周志华老师的《机器学习》（西瓜书）其中的部分章节，做一个知识的快速整理和简单理解，因为本篇博客时间有限，所以只是记录一下对相关方法的大概知识点，所以这几部分内容就综合在一起进行一个记录，主要是做了解用。 聚类 聚类属于 无监督学习方法 ，其是想要寻求数据内在的分布结构，也可以用作...
层次聚类（Hierarchical Clustering）
weixin_37801695的博客
12-08 6329
1、 层次聚类算法概述 层次聚类算法通过将数据组织成若干组并形成一个相应的树状图来进行聚类, 它又可以分为两类, 即自底向上的聚合层次聚类和自顶向下的分解层次聚类。聚合聚类的策略是先将每个对象各自作为一个原子聚类, 然后对这些原子聚类逐层进行聚合, 直至满足一定的终止条件;后者则与前者相反, 它先将所有的对象都看成一个聚类, 然后将其不断分解直至满足终止条件。 对于聚合聚类算法来讲, 根据度量两个...
贝叶斯统计：从理论到实践的完美过渡
![贝叶斯统计：从理论到实践的完美过渡](https://e2eml.school/images/bayesian_93.png) # 摘要 本文系统地阐述了贝叶斯统计的...最后，展望了贝叶斯统计与人工智能融合的未来趋势，以及在大数据时代应用的潜力和教育
【聚类算法的优化与挑战】高维数据聚类问题：维度缩减或采用适合高维空间的聚类算法
[【聚类算法的优化与挑战】高维数据聚类问题：维度缩减或采用适合高维空间的聚类算法](https://www.imperva.com/blog/wp-content/uploads/sites/9/2017/07/k-means-versus-OPTICS-on-moon-like-data-2.jpg) ...
【聚类算法详解】高级聚类技术：谱聚类、概率聚类方法探索复杂数据结构
在这一章中，我们将首先介绍聚类算法的基本概念，包括聚类的目的、类型以及与分类的区别。随后，我们将深入探讨聚类算法的工作原理，包括数据的相似度度量、聚类准则和常见的聚类算法。 聚类的目的是将相似的数据...
【贝叶斯网络在Weka】：理论与房价预测实践
![【贝叶斯网络在Weka】：理论与房价预测实践]... # 摘要 本文系统地介绍了贝叶斯网络的基础知识、构建过程、推理技术，并在Weka平台上进行了实践应用，特别是在房价预测方面的模型构建与评估。文章深入讨论了参数学习...
数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法（转自刘未鹏）
dgglx的专栏
11-02 6405
概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。——拉普拉斯记得读本科的时候，最喜欢到城里的计算机书店里面去闲逛，一逛就是好几个小时；有一次，在书店看到一本书，名叫贝叶斯方法。当时数学系的课程还没有学到概率统计。我心想，一个方法能够专门写出一本书来，肯定很牛逼。后来，我发现当初的那个朴素归纳推理成立了——这果然是个牛逼的方法。——题记目录0. 前言 1. 历史     1
聚类——层次聚类（Hierarchical Clustering）
03-13 1万+
Hierarchical Clustering，一如其字面意思，是层次化的聚类，得出来的是树形结构（计算机科学的树是一棵根在最上的树，:-D）。
机器学习—聚类系列-层次聚类（Hierarchical Clustering）
05-18 6082
引入Hierarchical Clustering背景：k-means算法却是一种方便好用的聚类算法，但是始终有K值选择和初始聚类中心点选择的问题，而这些问题也会影响聚类的效果。为了避免这些问题，可以选择另外一种比较实用的聚类算法-层次聚类算法。 1、Hierarchical Clustering的作用及类别 1.1Hierarchical Clustering：一如其字面意思，是层次化...
Hierarchical Clustering（层次聚类）
nakaizura
10-15 4万+
层次聚类原理：唔？排序的图？分治？没错，与原型聚类和密度聚类不同，层次聚类试图在不同的“层次”上对样本数据集进行划分，一层一层地进行聚类。就划分策略可分为自底向上的凝聚方法（agglomerative hierarchical clustering），比如AGNES。自上向下的分裂方法（divisive hierarchical clustering），比如DIANA。AGNES先将所有样本的每个点.....
机器学习(4)--层次聚类(hierarchical clustering)基本原理及实现简单图片分类
雨落那秋林
02-01 1万+
关于层次聚类(hierarchical clustering)的基本步骤： 1、假设每个样本为一类，计算每个类的距离，也就是相似度 2、把最近的两个合为一新类，这样类别数量就少了一个 3、重新新类与各个旧类(去了那两个合并的类)之间的相似度； 4、循环重复2和3直到所有样本点都归为一类 这个计算的过程，相当于重构一个二叉树，只是这个过程，是从树叶-->树枝-->树干的构建过程
机器学习(6): 层次聚类 hierarchical clustering
weixin_34081595的博客
03-06 180
假设有N个待聚类的样本，对于层次聚类来说，步骤：        1、（初始化）把每个样本归为一类，计算每两个类之间的距离，也就是样本与样本之间的相似度；        2、寻找各个类之间最近的两个类，把他们归为一类（这样类的总数就少了一个）；        3、重新计算新生成的这个类与各个旧类之间的相似度；        4、重复2和3直到所有样本点都归为一类，结束      整个聚...
5、聚类之层次聚类、基于划分的聚类（k-means）、基于密度的聚类、基于模型的聚类
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一、层次聚类 1、层次聚类的原理及分类 1）层次法（Hierarchicalmethods）先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个类。然后，再计算类与类之间的距离，将距离最近的类合并为一个大类。不停的合并，直到合成了一个类。其中类与类的距离的计算方法有：最短距离法，最长距离法，中间距离法，类平均法等。比如最短距离法，将类与类的距离定义为类与类之间样本的最短距离。 层次聚类算法根
[转]聚类算法实践（1）—— 层次、K-means聚类
Loyal2M的专栏
09-06 1781
聚类算法实践（1）——层次、K-means聚类 男人海洋 发表于 2013-08-29 14:33 来源：数据之城 阅读：1007次       所谓聚类，就是将相似的事物聚集在一起，而将不相似的事物划分到不同的类别的过程，是数据分析之中十分重要的一种手段。比如古典生物学之中，人们通过物种的形貌特征将其分门别类，可以说就是一种朴素的人工聚类。如此，我们就可以将世界上纷繁复杂的信
聚类之层次聚类、基于划分的聚类（…
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5、聚类之层次聚类、基于划分的聚类（k-means）、基于密度的聚类、基于模型的聚类 目录(?)[-] 1.      一层次聚类 1.      层次聚类的原理及分类 2.      层次聚类的流程 3.      层次聚类的优缺点 2.      二划分聚类法k-means 1.      Kmeans算法的原理 2.      k均值的优缺点及分类 3.    
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