聚类方法总结

weeeeeida weeeeeida 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 300+累计阅读 350平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄9年
关注
转载 最新推荐文章于 2026-03-30 09:41:06 发布 350 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
常见聚类算法总结 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. 阅读详情

层次聚类
k-means聚类
谱聚类

什么是聚类分析？聚类分析方法的类别 聚类分析是指将数据对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。 基本概念 聚类（Clustering）就是一种寻找数据之间内在结构的技术。聚类把全体数据实例组织成一些相似组，而这些相似组被称作簇。处于相同簇中的数据实例彼此相同，处于不同簇中的实例彼此不同。 聚类技术通常又被称为无监督学习，与监督学习不同的是，在簇中那些表示数据类别的分类或者分组信息是没有的。 数据之间的相似性是通过... 阅读详情

相关推荐

说话人分离中的聚类方法：深入解析Agglomerative聚类、KMeans聚类和Oracle聚类

说话人分离（Speaker Diarization）是将音频流根据说话人身份划分为同质片段的过程。这一过程中的关键步骤是，即将说话人嵌入（embeddings）分组为不同的簇，每个簇代表一个独特的说话人。。

weixin_42136827的博客 1454

聚类方法汇总

聚类

Mark_Australia的博客 1万+

基于聚类的方法提取关键帧

基于聚类的关键帧提取法 会弹出这几幅关键帧的图像 程序中的基本思路： 1.以第一帧图像的R，G，B直方图为初始质心，获取第一幅图像的R，G，B三幅图像的直方图，为1*256的矩阵. 2.对比第二帧与第一个聚类质心（开始为第一帧的RGB直方图），若第二帧类似于第一帧(这里比较两个图像的RGB三种质心的距离，根据预先设定的阈值进行判断)，第二帧加入第一帧的聚类，同在新加入的图像...

DLUT_yan的博客 4450

聚类方法总结及code

它的大致流程就是首先假设k个高斯分布，然后判断每个样本符合各个分布的概率，将该样本划为概率最大的那个分布簇内，然后一轮后，进行更新我们的高斯分布参数，就会用到我们的极大似然估计，然后再基于新的分布去计算符合各个分布的概率，不断迭代更新，直至模型收敛达到局部最优解，常见的算法就是EM算法，它会同时估计出每个样本所属的簇类别以及每个簇的概率分布的参数。将所有的训练集样本建立了CF Tree，一个基本的BIRCH算法就完成了，对应的输出就是若干个CF节点，每个节点里的样本点就是一个聚类的簇。

weixin_35057064的博客 527

26、聚类方法与MST聚类

本文详细介绍了聚类的基本概念和几种常见的聚类方法，如K-means、DBSCAN和层次聚类，并重点探讨了基于最小生成树（MST）的聚类技术。文章涵盖了MST聚类的基本原理、优势与挑战，以及在图像分割和社交网络分析等领域的应用场景。此外，还讨论了MST聚类的优化方法、与其他聚类算法的对比、实际应用中的挑战及解决方案，并展望了其未来的发展方向。

f9g0h的博客 163

聚类算法简单总结

对聚类算法的简单总结。聚类分析的算法可以分为划分法（Partitioning Methods）、层次法（Hierarchical Methods）、基于密度的方法（density-based methods）、基于网格的方法（grid-based methods）、基于模型的方法（Model-Based Methods）。

k-means聚类算法总结

最近看了聚类算法，所以根据自己的理解写了一个思维导图。 同时也自己根据书中的代码写了k-means算法的程序，可以点这里

蜗牛遥遥 1160

滞回比较器电路详细分析

滞回比较器是一种用于检测两个不同电压值并使比较器输出高电平或低电平的电路。滞回比较器的特点是具有迟滞特性，即当输入电压高于某一阈值时，比较器输出高电平，当输入电压低于另一阈值时，比较器输出低电平，而在这两个阈值之间，比较器的输出保持不变。比较器通常有两个模拟电压输入端UIN+和UIN-以及一个数字状态输出端UOUT。当UIN+大于UIN-时，UOUT为高电平；当UIN+小于UIN-时，UOUT为低电平。根据具体的系统定义，这两种电位的具体数值可以有所不同。

LuDvei的博客 2万+

五种常见的聚类算法总结

聚类算法的总结与讲解

slamer111的博客 4万+

SGLang HiCache实战：手把手教你配置KV Cache Offload，让大模型推理成本直降84%

本文详细介绍了SGLang HiCache在KV Cache Offload配置与调优中的实战应用，通过多级存储架构和智能卸载策略，显著降低大模型推理成本达84%。文章涵盖HiCache架构优势、环境配置、高级调优策略及生产环境最佳实践，帮助开发者优化GPU显存使用，提升并发处理能力。

weixin_29044713的博客 462

U8备份提示“远程组件初始化失败”

问题现象： SQL出现问题后重装，U8没有重装，之后直接附加数据库，U8可以正常登陆，但是在备份的时候提示远程组件初始化失败。 问题原因： 因为重装了SQL，没有进行U8数据源初始化，导致Master库中丢失了存储过程储 解决办法：在Master库重建存储过程 USE [master] GO SET ANSI_NULLS OFF GO SET QUOTED_IDENTIFIER OFF GO CREATE PROCEDURE [dbo].[U8FileServerExtendProc] @cmdLi.

SamYux 2474

文本聚类方法之传统聚类,LDA,深度聚类方法

一个簇是一个核心样本的集合，可以通过递归来构建，选取一个核心样本，查找它所有的邻居样本中的核心样本，然后查找新获取的核心样本的邻居样本中的核心样本，递归这个过程。简单的说层次聚类的合并算法是通过计算每一个类别的数据点与所有数据点之间的距离来确定它们之间的相似性，距离越小，相似度越高。距离较远的两个点之间的边权重值较低，而距离较近的两个点之间的边权重值较高，通过对所有数据点组成的图进行切图，让切图后不同的子图间边权重和尽可能的低，而子图内的边权重和尽可能的高，从而达到聚类的目的。)，B部分对低维数据聚类。

lovoslbdy的博客 1万+

用R语言做WGCNA分析全步骤一（附代码解读）【转载】

代码逐句分析一、文章来源二、基因共表达网络构建及模块识别1.数据导入、清洗及预处理2.检查过度缺失值和离群样本3.聚类做离群样本检测4.载入临床特征数据三、自动构建网络及识别模块1.确定合适的软阈值：网络拓扑分析2.一步构建网络和识别模块 一、文章来源 初学WGCNA，觉得博主的代码写的很不错，但其中很多代码在第一遍看的时候有很多地方不理解，后查阅了很多资料，终于看明白了，于是写了一篇笔记，记录自己的学习心得，有不准确的地方，还望各位大佬们不吝赐教~ 原文链接：WGCNA简明指南 二、基因共表达网络构建及模

qq_43138237的博客 2万+

时间序列的聚类方法

时间序列的聚类方法 时间序列是按照时间排序的一组随机变量，它通常是在相等间隔的时间段内，依照给定的采样率，对某种潜在过程进行观测的结果。 时间序列数据是实值型的序列数据，具有数据量大、数据维度高以及数据是不断更新的等特点。 时间序列聚类方法的分类 什么是聚类？聚类是一种无监督学习方法，聚类就是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使类内差异最小，类间差异最大。传统的聚类方法针对...

SCS199411的博客 3万+

ROS机器人未知环境自主探索功能包explore_lite最全源码详细解析（一）

本系列文章主要针对ROS机器人常使用的未知环境自主探索功能包explore_lite展开全源码的详细解析，并进行概括总结。 本系列文章共包含六篇文章，前五篇文章主要介绍explore_lite功能包中 explore.cpp、costmap_tools.h、frontier_search.cpp、costmap_client.cpp等源码实现文件中全部函数的详细介绍，第六篇文章进行概括总结，包含自主探索功能包explore_lite的简介，实现未知环境自主探索功能的原理及流程总结，效果演示，使用功能包

慕羽★的博客 3936

【MERRA-2数据集】M2I1NXASM (5.12.4) 和 M2I1NXINT (5.12.4)概述

M2I1NXASM (5.12.4) 和 M2I1NXINT (5.12.4)概述

WW、forever的博客 683

【数据挖掘】聚类算法 简介 ( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法 | 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 )

I . 聚类主要算法 II . 基于划分的聚类方法 III . 基于层次的聚类方法 IV . 聚合层次聚类 图示 V . 划分层次聚类 图示 VI . 基于层次的聚类方法 切割点选取 VII . 基于密度的方法 VIII . 基于方格的方法 IX . 基于模型的方法

让 学习 成为一种 习惯 ( 韩曙亮 の 技术博客 ) 6209

如何在 SAP BTP 上通过 CDS view 快速创建 Fiori Elements 应用

本文基于 SAP Business Technology Platform 的 ABAP 编程环境进行的开发。 使用 ABAP Development Tool 登录 SAP BTP ABAP 编程环境，新建一个 package，命名为 Z_JERRY_CDS. 右键选中该 package，创建一个新的 Consumption view. 该视图是一个消费视图，它基于业务对象 (BO) 视图 /DMO/I_TRAVEL_U，提供了独立于消费层的给定数据模型。 它包含在其上运行的应用程序所需的所有核心信息。

2007 年 ~ 2025 年，深耕 SAP 技术 18 年 2031

模糊聚类分析方法

模糊数学模型系列博文： 【1】基本概念： 隶属函数、模糊集合的表示方法、模糊关系、模糊矩阵 【2】模糊模式识别：海明贴近度 、欧几里得贴近度 、黎曼贴近度、 格贴近度、最大隶属原则、择近原则 【3】模糊聚类分析方法：模糊等价矩阵、模糊相似矩阵、传递闭包法、布尔矩阵法 【4】模糊决策分析方法 在工程技术和经济管理中，常常需要对某些指标按照一定的标准(相似的程度或亲 疏关系等)进行分类处理...

冷月无声的博客 5万+

使用FPGA实现MIPI DSI接口

通过使用FPGA，我们可以实现MIPI DSI接口，并在FPGA上生成相应的时序和电平转换电路。通过使用FPGA，我们可以实现MIPI DSI接口，并在FPGA上生成相应的时序和电平转换电路。在本文中，我们将探讨如何使用FPGA实现MIPI DSI接口，并提供相应的源代码。根据不同的发送状态，我们设置相应的输出信号。请注意，这只是一个基本的示例，用于说明如何使用FPGA实现MIPI DSI接口的发送功能。请注意，这只是一个基本的示例，用于说明如何使用FPGA实现MIPI DSI接口的发送功能。

ZdqDeveloper的博客 1701

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

聚类方法对比

聚类方法之间的对比和简单介绍

qq_42046837的博客 3154

Devexpress16.2.6破解工具

Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具

聚类分析方法

4．3．1概念特征1．含义根据事物本身的特性研究个体分类的方法，是研究事物分类的基本方法。其是为了某种目的做的工作，并非真实存在所分的类。2．原则同一类中的个体相似性大，不同类中的个体差异很大。3．分类(1)按聚类对象分：样品聚类：对观测量聚类，对反映被观测对象特征的各个变量值进行分类。目的是判断研究对象的属类。变量聚类：根据所研究的问题选择反映事物某些特点的部分变

乐吾天 7071

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！

聚类：基本概念和方法

聚类概念： 聚类与分类的区别： }聚类（Clustering）是把数据对象划分成子集的过程，就是将数据分组成为多个类（Cluster）。 在同一个类内对象之间具有较高的相似度，不同类之间的对象之间的差异较大。 聚类方法的分类： u划分方法 给定一个n个对象的集合，划分方法构建数据的k个分区，其中每个分区表示一个簇且k≤n。 u层次的方法 创建给定数据对象集的...

HWP 2376

了解聚类是什么。聚类方法：k-means、核聚类、层次聚类、谱聚类

聚类1.什么是聚类2.聚类方法2.1 划分式聚类方法k-meansk-means++bi-kmeans基于密度的方法DBSCANOPTICS算法层次化聚类算法 参考文档:参考 1.什么是聚类 定义 聚类(Clustering) 是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。 聚类和分类 聚类(Clustering)：是指把相似的数据划分到一起

weixin_44177594的博客 2万+

高维数据聚类方法

1一般数据聚类方法 聚类是一个无监督的分类,它没有任何先验知识可用. 典型的聚类过程主要包括数据(或称之为样本或模式)准备、特征选择和特征提取、接近度计算、聚类(或分组)、对聚类结果进行有效性评估等步骤. 聚类过程: 1)数据准备:包括特征标准化和降维. 2)特征选择:从最初的特征中选择最有效的特征,并将其存储于向量中. 3)特征提取...

love code, love life. 2万+

14-聚类方法

李航统计学习-聚类算法

Alexa_的博客 1008
上一篇： 1.2集成学习——GBDT
下一篇： 解析卷积神经网络（部分笔记）（未完成）
点赞 1
评论 0
书签 书签 0
weeeeeida
weeeeeida
博客等级 码龄9年 12粉丝 10原创
+ 关注
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值