聚类方法总结

最新推荐文章于 2023-10-20 17:52:00 发布

转载最新推荐文章于 2023-10-20 17:52:00 发布 · 320 阅读

博客介绍了几种聚类算法，包括层次聚类、k-means聚类和谱聚类，这些算法在数据挖掘、数据分析等信息技术领域有重要应用。

层次聚类
 k-means聚类
 谱聚类

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轨迹聚类之分段聚类方法总结

weixin_46713695的博客

07-04

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轨迹聚类与形状相似性度量

聚类方法总结以及代码实现

Rudy95的博客

07-05

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距离度量：闵科夫斯基距离针对有序的属性可以使用闵科夫斯基距离，无序的属性使用VDM K-means法 k-means算法是一种基于划分的聚类算法，以距离作为数据对象间相似性度量的标准，即数据对象间的距离越小，则它们的相似性越高，则它们越有可能在同一个类簇。 K-means的算法流程：首先我们看看K-Means算法的一些要点。　　　　1）对于K-Means算法，首先要注意的是k值的选择，一般来...

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聚类方法汇总

Mark_Australia的博客

06-09

1万+

聚类

聚类算法简单总结

09-07

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）。

常见聚类算法总结

qigeminghao的博客

01-06

1万+

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.

聚类方法总结及code

weixin_35057064的博客

10-20

463

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。

聚类算法总结

大魁的专栏

09-12

1万+

最近要在spark上做一个聚类的项目，数据规模和类的数目都比较大。因此总结了一下常见的聚类算法。最终选择mini-batch kmeans，并使用kmeans++来初始化类中心。这样算法的执行速度比较快，而且效果相对靠谱。

单细胞测序数据的降维方法及细胞亚型鉴定聚类方法总结

AIPuFu的博客

09-05

9745

细胞亚型的鉴定及分析（Stegle et al. NATURE REVIEWS | GENETICS, 2015）随着单细胞测序技术的发展，每个研究或实验中测定的细胞数量在显著增加。现在很多单细胞研究中，少则产生几百，多则产生几十万的细胞数量，甚至更多。其中，细胞亚型（cell subtype or cell subpopulations）的鉴定是单细胞测序技术一个非常重要的基础应用...

精选资源

实验报告——Kmeans聚类方法.docx

01-22

实验报告——Kmeans聚类方法 K-means 聚类方法是最为经典的基于划分的聚类方法之一，其基本思想是以空间中 k 个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好...

经典聚类算法总结

lettyxiaoxiao的专栏

04-02

4087

时间复杂度只跟循环次数有关，与循环里有多少条语句无关。 DBSCAN: density-based clustering：聚类参数：eps，min-samples（一个点在eps范围内有最小min-samples个点则定义为core point）有三类点：core points，none-core point（在一个core point 的eps范围内，但是自己不是），outlier（

k-means聚类算法总结

蜗牛遥遥

03-31

1133

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

五种常见的聚类算法总结

slamer111的博客

08-26

4万+

聚类算法的总结与讲解

聚类方法学习总结

jliang3的博客

07-03

3919

1.重点归纳 1）聚类的核心概念是相似度（similarity）或距离（distance），有多种相似度或距离的定义。因为相似度直接影响聚类的结果，所以其选择是聚类的根本问题。（1）闵可夫斯基距离（Minkowski distince），p=2时为欧氏距离，p=1时为曼哈顿距离。（2）马哈拉诺比斯距离（马氏距离）（3）相关系数（4）余弦相似度 2）类与类之间的距离（1...

聚类方法简单总结

enginelong的博客

02-08

2487

聚类概述聚类(cluster)与分类(class)问题不同，聚类属于无监督学习模型，而分类属于有监督学习模型。聚类使用某种算法将样本分为N个群落，群落内部相似度较高，群落之间相似度较低。通常采用‘距离’来度量样本间的相似度，距离越小，相似度越高；距离越大，相似度越低。相似度度量方式欧氏距离 ∣x1−x2∣=(x1−x2)2 |x_1 - x_2| = \sqrt{(x_1 - x_2)^2} ∣x1−x2∣=(x1−x2)2 曼哈顿距离二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)a(x

理解各种聚类算法的差异

LiPan的博客

12-04

2331

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.

聚类算法总结 - 优缺点对比

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08-27

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前言聚类算法是一种无监督的算法，由于不需要训练集，算法简单快速，引用在一些工程里比较简单突出，今天来了解一下聚类算法。 k-means算法（k均值算法）算法步骤：（1）随机选取 K 个点，作为 K 类的聚类中心，用 KiK_iKi表示（2）遍历所有的数据点 PjP_jPj，通过计算距离，找到距离 PjP_jPj 最近的聚类中心点 KiK_iKi，此时可以说第 j 个数据属于...

六类聚类方法总结

洋葱专栏-有灵魂的程序员

05-22

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有标签用分类，无标签用聚类几种聚类的对比参数可扩展性用例距离设定 K-Means 分类个数非常大n_samples，中等n_clusters 通用，甚至簇大小，平面几何，没有太多的簇 ...

聚类算法学习总结

qq_40213039的博客

07-08

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聚类的概念聚类是无监督学习的一种，目的是为了对一组没有标签的数据，按照特定的特征，它们分成不同的类，换句话说，就是把这一组无标签的的数据中，特征相近的那些数据聚合成一个类，聚合成的一个类叫做一个簇。不同类型的聚类按照数据分布的特点，采用的聚类方法可能会有所不同，常见的聚类算法包含以下几种：基于原型的聚类：对于聚类结果的每一个簇，我们都可以找到一个典型的数据来代表这个...

聚类算法分析总结

行者小朱的博客

01-15

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一、什么是聚类？聚类（Clustering）：聚类是一个人们日常生活的常见行为，即所谓“物以类聚，人以群分”，核心的思想也就是聚类。人们总是不断地改进下意识中的聚类模式来学习如何区分各个事物和人。同时，聚类分析已经广泛的应用在许多应用中，包括模式识别，数据分析，图像处理以及市场研究。通过聚类，人们能意识到密集和稀疏的区域，发现全局的分布模式，以及数据属性之间的有趣的相互关系。简单来说就是将

详解类平均聚类方法及其应用

标题所涉及的知识点为“类平均聚类方法”，这是一种聚类算法，其核心思想...以上就是关于标题“类平均聚类方法”和相关文件名列表的知识点总结，详细的实现和应用需要结合具体的数据集以及相关领域的知识背景来进行。