原型聚类算法综述（原型聚类算法开篇）

最新推荐文章于 2025-07-06 01:51:59 发布
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#原型聚类 #Prototype-based Clustering #聚类

本文概述了原型聚类算法的基础，包括以SSE和SAE作为有效性指标的聚类目标。算法通过交替优化聚类簇和聚类中心，旨在使样本点与簇中心保持高相似度。文章提到了K-Means等典型原型聚类算法，并提供了相关资源链接。

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原型聚类算法综述

第十六次写博客，本人数学基础不是太好，如果有幸能得到读者指正，感激不尽，希望能借此机会向大家学习。这一篇作为该类算法族的开篇，主要介绍了基于原型聚类的最终模型和优化目标。

  基于原型的聚类最终产生的模型包含以下两部分：
  (1) 聚类簇 { C l ∣ l = 1 , 2 , . . . , k } \{C_l|l=1,2,...,k\} { Cl​∣l=1,2,...,k}
  (2) 聚类中心 { μ l ∣ l = 1 , 2 , . . . , k } \{\mu_l|l=1,2,...,k\} { μl​

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【机器学习】聚类【Ⅱ】原型聚类经典算法
LJR的博客
08-18 1529
原型聚类 k-means k-均值 k-modes 均值向量 优点缺点 k-prototype 混合属性聚类 k-mediods k-mediods 学习向量量化 LVQ 原型向量 算法 详细 讲解 迭代 距离 簇 EM算法 区别 离群点 汉明距离
原型聚类算法
qq_26492325的博客
09-11 2562
1、K均值算法        step1：从样本中选取k个样本作为原型向量（）       Repeat:        step2：分别计算样本xj与每个原型向量之间的距离dji，样本xj与哪个向量之间的距离最短，就把该样本归为该原型向量所在的簇，对每一个样本都需要进行归簇过程。       step3：step2完成之后，所有的样本都归为某一簇中，此时再分别计算每一簇中的样本均值向量，...
聚类分析中的常用方法详解
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DuHz的博客
07-06 1659
聚类分析（Clustering Analysis）是一种无监督学习方法，旨在将一组对象根据其特征相似性分组成若干个簇（Cluster）。同一簇内的对象具有较高的相似性，而不同簇之间的对象则具有较大的差异性。聚类分析广泛应用于数据挖掘、图像处理、市场细分、社交网络分析等领域。上述Python代码实现了聚类分析中的最大似然估计（MLE）方法，用于从混合信号中分离出独立的源信号。最大似然估计（MLE）法作为独立成分分析（ICA）中的一种重要参数估计方法，通过构建并最大化似然函数，实现独立成分的分离。
聚类算法
weixin_30298497的博客
09-10 710
Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ 一、简介 1.聚类算法的应用领域 用户画像，广告推荐，Data Segmentation，搜索引擎的流量推荐，恶意流量识别 基于位置信息的商业推送，新闻聚类，筛选排序 图像分割，降维，识别；离群点检测；信用卡异常消费；发掘相同功能的基因片段 2.聚类算法 一种典型的无监督学习算...
【机器学习】原型聚类（K-means、高斯混合聚类、学习向量量化LVQ）、密度聚类DBSCAN、层次聚类AGNES
weixin_63062756的博客
02-05 2011
原型聚类（K-means、高斯混合聚类、学习向量量化LVQ）、密度聚类DBSCAN、层次聚类AGNES
常见的六大聚类算法
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1. K-Means(K均值)聚类 算法步骤： (1) 首先我们选择一些类/组，并随机初始化它们各自的中心点。中心点是与每个数据点向量长度相同的位置。这需要我们提前预知类的数量(即中心点的数量)。 (2) 计算每个数据点到中心点的距离，数据点距离哪个中心点最近就划分到哪一类中。 (3) 计算每一类中中心点作为新的中心点。 (4) 重复以上步骤，直到每一类中心在每次迭代后变化不大为止。也可...
可伸缩聚类算法综述（可伸缩聚类算法开篇）
Ἥλιος
10-30 2128
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Fuzzy Clustering详解
Ἥλιος
09-03 4837
Fuzzy Clustering详解 第十九次写博客，本人数学基础不是太好，如果有幸能得到读者指正，感激不尽，希望能借此机会向大家学习。这一篇文章是原型聚类中介绍的第三个算法，主要是谈一谈“模糊聚类”（Fuzzy  \ Clustering）。其他有关于原型聚类算法的讨论可以移步到该类算法的导航页《原型聚类算法综述（原型聚类算法开篇）》。 模糊集合 　　模糊集合论...
Self-organizing Map详解
Ἥλιος
09-13 1万+
Self-organizing Map详解 第二十一次写博客，本人数学基础不是太好，如果有幸能得到读者指正，感激不尽，希望能借此机会向大家学习。这一篇文章是原型聚类中介绍的第五个算法，主要是谈一谈“自组织映射”（Self-organizing  \ Map）。其他有关于原型聚类算法的讨论可以移步到该类算法的导航页《原型聚类算法综述（原型聚类算法开篇）》。 Self-...
K-Means详解
Ἥλιος
08-27 2326
K-Means详解 第十七次写博客，本人数学基础不是太好，如果有幸能得到读者指正，感激不尽，希望能借此机会向大家学习。这一篇文章以标准K-Means为基础，不仅对K-Means的特点和“后处理”进行了细致介绍，还对基于此聚类方法衍生出来的二分K-均值和小批量K-均值进行了延伸。 标准K-均值（K-Means）算法简介 　　标准K-均值（K-Means）使用贪心法对优化目标进行迭代优化...
原型聚类
qq_16608563的博客
12-29 3079
原型聚类也称作“基于原型的聚类”，此类算法假设聚类结构可以通过一组原型刻画，在现实任务中极为常见。 （“原型”是指样本空间中具有代表性的点） 通常情况下，算法先对原型进行初始化，然后对原型进行迭代更新求解。 采用不同的原型表示、不同的求解方式，将产生不同的算法，下面介绍几种著名的原型聚类算法。 k均值算法 给定样本集D={x1,x2,……xm}D=\{x_1,x_2,……x_m\}D={x1​,x...
机器学习之原型聚类算法（K均值和高斯混合）
weixin_44153121的博客
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原型聚类算法是假设聚类结构能通过一组原型进行刻画，通常情形下，算法先对原型进行初始化，然后对原型进行迭代更新求解。采用不同的原型表示、不同的求解方式，将产生不同的算法。K均值和LVQ算法的主要差异是更新原型向量的方法，K均值是根据分配到簇内的所有样本计算新的均值向量；LVQ是随机抽取一个样本，找到与其最近的原型向量，如果标记相同，则计算出更靠近随机样本的新原型向量，否则相反计算出更远的新原型向量。K均值、LVQ 用原型向量来刻画聚类结构，高斯混合聚类采用概率模型来表达聚类原型。
机器学习---聚类（原型聚类、密度聚类、层次聚类）
weixin_43961909的博客
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算法过程：通常情况下，算法先对原型进行初始化，再对原型进行迭代更新求解。均值算法、学习向量量化算法、高斯混合聚类算法。值在一定程度上刻画了。簇内样本围绕簇均值向量的紧密程度。，此类算法假设聚类结构能通过一。均值算法针对聚类所得簇划分。小，则簇内样本相似度越高。原型聚类也称为“基于。
2.基于原型的聚类方法
XuJiuInChina的博客
01-21 4145
基于原型的聚类方法 文章目录一、概念二、K-Means2.1 算法流程2.2 超参数2.3 特性2.4 解析2.5 K-Means++2.6 Python实现三、K-Mediods3.1 概念3.2 算法对比四、特性 一、概念   原型”是指样本空间中具有代表性的点。   原型聚类假设聚类结构可以通过一组原型刻画，这一方法在实际聚类任务中最为常用，理解起来也较简单；通常算法先对原型进行初始化，然后对原型进行迭代更新求解。采用不同的原型表示，不同的求解方式，即会产生不同的聚类算法。最经典的原型聚类算法即：
聚类算法综述
CarpeDiem
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聚类是数据挖掘中，用于发现数据分布和隐含模式的一项重要技术。 数据挖掘中现有的聚类算法，根据其基本思想可以分为五类： 层次聚类算法（又分为聚合聚类，分解聚类） 分割聚类算法（又分为基于密度的聚类、基于网格的聚类、基于图论的聚类、基于平方误差的迭代重分配聚类） 基于约束的聚类算法 机器学习中的聚类算法（人工神经网络方法、基于进化理论的方法：如模拟退火、遗传算法） 用于高维数据的聚类算法（分为子空间...
聚类算法学习笔记（1）--原型聚类
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聚类算法 ---- 大数据聚类算法综述
shiter编写程序的艺术
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文章大纲简介聚类算法的分类相似性度量方法大数据聚类算法聚类算法对比参考文献 简介 随着数据量的迅速增加如何对大规模数据进行有效的聚类成为挑战性的研究课题，面向大数据的聚类算法对传统金融行业的股票投资分析、 互联网金融行业中的客户细分等金融应用领域具有重要价值， 本文对已有的大数据聚类算法，以及普通聚类算法做一个简单介绍 聚类分析是伴随着统计学、计算机学与人工智能等领域科学的发展而逐步发展起来的，为此，这些领域若有较大的研究进展，必然促进聚类分析算法的快速发展。 比如机器学习领域的人工神经网络与支持向量机
比较和分析原型聚类算法和密度聚类算法
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