聚类集成中差异性测量方法

最新推荐文章于 2025-03-17 17:24:01 发布
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#Measures

本文探讨了聚类集成中的多种差异性度量方法，包括基于NMI的NMIBDM、熵基础的EBDM、条件熵的CEBDM、调整兰德指数的adRBDM、双故障度量的DFBDM、巧合故障多样性的CFDBDM以及基于评分者间一致性的IRABDM。这些度量方法分别从不同角度评估聚类结果的差异性和性能。

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1、基于NMI的差异性度量NMIBDM

互信息(mutual information, MI)定义为[1]：

I(X;Y)=∑x,yp(x,y)logp(x,y)p(x),p(y)

规范化互信息(normalized mutual information, NMI) [2]:
NMI=I(X,Y)H(X)H(Y)−−−−−−−−−√

其中 H(X) 和 H(Y) 分别表示X和Y两个随机变量的熵值，其中熵值的定义如下：
H(X)=∑xp(x)log1p(x)
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文献学习(part23)--双向聚类方法综述
小山羊的学习日志
12-25 2021
学习笔记，仅供参考，有错必纠 文章目录双向聚类方法综述摘要引言双向聚类方法稀疏双向聚类谱双向聚类信息双向聚类 双向聚类方法综述 摘要 传统的聚类方法由于无法提取样本和变量间的局部对应关系，并且当数据具有高维性和稀疏性时表现不佳，因此学者们提出了双向聚类，基于样本和变量间的局部关系，同时对样本和变量进行聚类，形成一系列子矩阵的聚类结果。 近年来，双向聚类发展迅速，在基因分析、文本聚类、推荐系统等领域应用广泛。 首先，对双向聚类方法进行杭理与归纳，重点阐述稀疏双向聚类、谱双向聚类和信息双向聚类三类方法，
13、异常值集成中的方差减少方法
最新发布
fanta的博客
07-05 8
本博客探讨了异常值检测中的多种方差减少方法，重点分析了旋转装袋（Rotated Bagging）、投影聚类与子空间直方图、隔离森林（Isolation Forests）及其变体。这些方法通过不同的集成策略和技术手段，有效降低异常值分数的方差，提高检测的准确性与效率。博客详细介绍了各类方法的原理、算法步骤、优势及相互关系，并提供了适用场景的比较分析，适用于高维数据和复杂数据集的异常检测实践。
理解各种聚类算法的差异
LiPan的博客
12-04 2311
参考 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38197294/article/details/82289367 感觉上边这篇博客对聚类方法总结的非常好，尤其是他把不同聚类方法的差异总结为两点，一下子把混乱复杂的那么多聚类方法纳入到一个统一的视角下了，非常厉害。我这里把他的大纲摘抄出来便于理解，需要查看具体某一项对应哪些经典算法的，可以到上边链接里去看。 聚类算法的差异主要在于两点： 一是相似性衡量的标准不一样（同样的两个样本，衡量标准不同显然最后判断出的相似程度也不同。一个算法认为这.
生信分析—差异分析,聚类分析，相关性分析
anyinglengtong的博客
11-18 1万+
生信中提到的二代数据通常指的是第二代测序数据，即在基因组学研究中使用的第二代高通量测序技术生成的数据。第二代测序技术包括Illumina/Solexa、454/Roche、Ion Torrent等平台，它们通常以高通量、低成本、高准确性和较短的读长为特点。这些技术的出现使得大规模基因组测序成为可能，对于遗传学、演化生物学、临床医学等领域的研究起到了重要的推动作用。表型：生物个体可观测的性状。基因型：是指某一生物个体全部基因组合的总称。它反映生物体的遗传构成，即从双亲获得的全部基因的总和。
spss聚类分析_SPSS实践：常用聚类分析方法详解
weixin_39646021的博客
12-09 1万+
- 点击上方“爱数据学习社”关注我们吧！-文末领取【100份简历模板】聚类分析的基本原理是，根据样本的属性，使用某种算法计算相似性或者差异性指标，以确定每个个案之间的亲疏关系，最终将所有个案分为多个相似组(即聚类)，同一聚类的个案彼此相同，不同聚类中的个案彼此不同。常见的聚类方法有K均值聚类法、系统聚类法(也叫层次聚类法)等。简而言之，聚类分析根据样本的多个属性，将相似的对象聚为一类，...
学习笔记2-聚类集成方法
一枪穿云的博客
06-08 6600
聚类集成方法 7.1 引入 给定数据D={x1⃗,x2⃗,...,xm⃗}D=\{\vec{x_1},\vec{x_2},...,\vec{x_m}\}D={x1​​,x2​​,...,xm​​},其中第iii 个示例xi⃗=(xi1,xi2,...,xid)\vec{x_i}=(x_{i1},x_{i2},...,x_{id})xi​​=(xi1​,xi2​,...,xid​)是一个ddd 维特征向量。聚类集成方法分为两步： 聚类生成：每个基聚类器 ξ(q)(1≤q≤r)\xi^{(q)}(1\leq
4.聚类集成算法
qq_43806634的博客
10-03 2826
概念 现有的聚类算法不具备通用性，没有一种算法可以解决所有的聚类问题。总结一下聚类算法的缺点：1）参数的设定很大程度上决定聚类结果；2）大多数聚类算法对于数据集的真实簇个数难以判断；3）不同的聚类算法处理同一数据集可能产生不同的聚类结果。在现实中，多维数据集可能具有各种形状或结构，其簇结构使用单一聚类算法无法分辨。于是引出了聚类集成这一算法。 聚类集成算法，简单来说就是用聚类算法多生成几次聚类结果，然后寻找一个包含所有聚类结果“优点”的聚类结果。 聚类集成学术一些的定义是：聚类集成指的是给定一个聚类结果集合
基于知识粒化的层次聚类集成模型
03-16
1. 引言部分主要介绍了聚类作为无监督学习中的一个重要任务，以及层次聚类集成方法在无监督分类学习中的有效性。 2. 研究者介绍了粒计算这一信息处理范式，并将粗糙集理论作为粒计算的核心部分，探讨了其在处理不...
【数据清洗提升聚类质量】：数据预处理在聚类中的重要性
数据清洗与聚类分析是数据科学中的重要环节，对提高数据质量与分析结果的准确性起着至关重要的作用。本文首先概述了数据清洗与聚类分析的基础理论，强调了数据预处理的重要性，并探讨了数据质量评估的指标。随后，...
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AI天才研究院
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1.背景介绍 聚类分类集成(Clustering Classification Integration, CCI)是一种机器学习方法，它结合了聚类(Clustering)和分类(Classification)两个主要的学习任务。聚类是一种无监督学习方法，它的目标是根据数据点之间的相似性将其划分为不同的群集。分类是一种监督学习方法，它的目标是根据已知的类别标签将新的数据点分类。聚类分类集成的核心思...
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聚类分类集成与异构数据集成：解决方案
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最新集成聚类方法汇总
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使用自权重化来衡量不同视图的重要性，并且对融合图进行秩约束以避免后处理。权重参数 μ(v) 是通过拉格朗日乘数法在优化过程中引入的，在优化过程中适度调整每个项的贡献。
聚类分类集成：实践中的应用案例
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1.背景介绍 聚类分类集成(Clustering Classification Integration, CCI)是一种在实际应用中广泛使用的数据挖掘技术，它结合了聚类分析(Clustering Analysis)和分类分析(Classification Analysis)两种方法，以提高分类模型的准确性和稳定性。在本文中，我们将深入探讨聚类分类集成的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及数学模型...
聚类分类集成的实现：最佳实践与经验分享
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1.背景介绍 聚类和分类是机器学习中最基本的两种算法，它们在实际应用中都有着重要的地位。聚类算法主要用于无监督学习中，用于将数据集划分为多个群集，以便更好地理解数据的结构和特征。而分类算法则是监督学习中的核心，用于根据已知的标签来预测新的数据点的类别。 在实际应用中，我们经常会遇到需要同时使用聚类和分类的场景，例如在图像分类任务中，我们可能需要首先将图像划分为不同的类别，然后在每个类别内部进行...
集成聚类经典之作
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03-17 496
首次提出微簇（microclusters）的概念，以及基于微簇的CA矩阵MCA来衡量微簇之间的共现性。通过挑选高置信度的边来得到稀疏图，之后进行随机游走并得到相似性矩阵。之后可以应用层次聚类或二部图划分方法。随机游走过程是由概率转移矩阵决定的通过来利用多步信息来描述随机游走过程。
集成学习和聚类
m0_73441813的博客
11-15 915
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深入解析：聚类与分类集成的理论基础
AI天才研究院
01-10 1162
1.背景介绍 聚类与分类集成是机器学习领域的两个重要的技术方法，它们各自在处理不同类型的问题上表现出色。聚类(Clustering)是一种无监督学习方法，它的目标是根据数据点之间的相似性将它们划分为不同的群集。而分类(Classification)是一种监督学习方法，它的目标是根据已标记的数据点训练模型，以便在新的数据点上进行分类预测。 在实际应用中，聚类和分类方法往往需要结合使用，以便从不同...
机器学习中的相似性度量
hit_kongquan的专栏
03-25 8512
<br /><br />在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。<br />　　本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。<br /><br /><br />本文目录：<br />1. 欧氏距离<br />2. 曼哈顿距离<br />3. 切比雪夫距离<br />4. 闵可夫斯基距离<br />5. 标准化欧氏距离<br />6
系统聚类法python实现
03-25
### Python 实现系统聚类算法 系统聚类法通常指的是层次聚类（Hierarchical Clustering），它可以通过 `scipy` 或 `sklearn` 库来实现。以下是基于这两个库的具体讲解和代码示例。 #### 使用 Scipy 实现层次聚类 Scipy 提供了一个强大的工具包用于科学计算，其中包含了层次聚类的功能模块 `hierarchy` 和距离矩阵计算功能 `pdist`。下面是一个完整的例子： ```python from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram, fcluster import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建样本数据 X = np.array([[1, 2], [2, 2], [2, 3], [8, 7], [8, 8]]) # 计算凝聚树 Z = linkage(X, 'ward') # 可选方法有 'single', 'complete', 'average', 'weighted' 等 # 绘制谱系图 (Dendrogram) plt.figure(figsize=(8, 4)) dendrogram(Z) plt.title('Dendrogram') plt.xlabel('Data Points') plt.ylabel('Distance') # 聚类分组 clusters = fcluster(Z, t=2, criterion='maxclust') # 将数据分为两簇 print(clusters) # 输出每个点所属的类别标签 ``` 上述代码展示了如何利用 SciPy 的 `linkage()` 函数构建层次结构，并通过 `fcluster()` 方法指定最终的分类数量[^1]。 #### 使用 Sklearn 实现层次聚类 Sklearn 中提供了另一种方式来进行层次聚类，即 AgglomerativeClustering 类。这种方法更加面向对象化设计，适合与其他机器学习流程集成在一起。 ```python from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering import numpy as np # 定义输入数据 data = np.array([[1, 2], [2, 2], [2, 3], [8, 7], [8, 8]]) # 初始化模型实例 model = AgglomerativeClustering(n_clusters=2, affinity='euclidean', linkage='ward') # 执行拟合操作 labels = model.fit_predict(data) # 查看结果 for i, label in enumerate(labels): print(f"Point {i}: Cluster {label}") ``` 在这个版本里，我们定义了两个参数：一个是期望得到的簇数 (`n_clusters`)；另一个是指定链接准则的方法(`linkage`)，这里选择了 Ward 法作为默认选项[^4]。 #### 层次聚类的核心概念说明 - **Linkage Methods**: 不同连接技术决定了新形成的群集间距离度量标准的选择。“Single Linkage”采用最近邻居原则，“Complete Linkage”则取最远距离，“Average Linkage”平均两者之间的差距。 - **Affinity Metrics**: 表达的是个体之间相似性的测量尺度，默认情况下使用欧几里得空间中的直线长度表示差异程度。 #### 结果解释与应用领域 完成以上过程之后，可以进一步探索不同超参设置下产生的效果变化规律，比如调整阈值或者改变衡量指标等等。这种类型的无监督学习非常适合于市场细分研究、基因表达数据分析等领域，在这些场景中往往缺乏明确的目标变量指导建模方向[^2]。 ---
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