Sklearn实现AP聚类

最新推荐文章于 2024-07-08 03:52:29 发布
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分类专栏： AI # Sklearn笔记 文章标签： 聚类 机器学习 sklearn
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AffinityPropagation AP聚类是通过在样本对之间发送消息直到收敛的方式来创建聚类。然后使用少量模范样本作为聚类中心来描述数据集，而这些模范样本可以被认为是最能代表数据集中其它数据的样本。在样本对之间发送的消息表示一个样本作为另一个样本的模范样本的 适合程度，适合程度值在根据通信的反馈不断更新。更新迭代直到收敛，完成聚类中心的选取，因此也给出了最终聚类。

聚类 - sklearn中的使用方法
壮壮不太胖的学习笔记
04-26 2029
文章目录1. 聚类方法概述2. K-means 未标记的数据的 聚类(Clustering) 可以使用模块 sklearn.cluster 来实现。 每个聚类算法(clustering algorithm)都有两个变体: 一个是 类（class）, 它实现了 fit 方法来学习训练数据的簇（cluster），还有一个 函数（function），当给定训练数据，返回与不同簇对应的整数标签数组（arr...
用Sklearn实现Affinity Propagation Clustering (AP聚类)
songbinxu的博客
05-15 9609
用Sklearn实现Affinity Propagation Clustering (AP聚类)   调用sklearn.cluster.AffinityPropagation即可实现AP聚类，不仅能接受原始数据作为输入，也可以预先计算好相似度矩阵，然后再送入。 原始数据输入 from sklearn.cluster import AffinityPropagation from skl...
SKlearn——聚类算法
m0_37634594的博客
12-27 4802
SKlearn——K均值聚类
sklearn聚类方法汇总
weixin_44727383的博客
05-18 534
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu May 13 16:06:43 2021 @author: Administrator """ import sklearn print(sklearn.__version__) # 综合分类数据集 from numpy import where from sklearn.datasets import make_classification from matplotlib import pyplot # 定义数据
sklearn实战之聚类算法
LitraLIN的博客
08-25 1万+
六、聚类算法 0、概述 0.1 无监督学习与聚类算法 在之前的五篇文章中，我们学习了决策树，逻辑回归，随机森林，它们虽然有着不同的功能，但却都属于“有监督学习”的一部分，即是说，模型在训练的时候，即需要特征矩阵X，也需要真实标签y。机器学习当中，还有相当一部分算法属于“无监督学习“。无监督的算法在训练的时候只需要特征矩阵X，不需要标签。我们曾经学过的PCA降维算法就是无监督学习中的一种，聚类算法，也是无监督学习的代表算法之一。 聚类算法又叫做”无监督分类“，其目的是将数据划分为有意义的或有用的组（或簇）。这
基于sklearn的聚类方法简介
NP_hard的博客
05-14 732
文章目录相似度/距离计算方法总结聚类的基本思想和方法k-meansk-means改进k-means总结均值漂移（Mean Shift）层次聚类密度聚类DBSCAN谱聚类核聚类聚类评价指标半监督学习半监督聚类 相似度/距离计算方法总结 聚类的基本思想和方法 基本思想 对于给定的类别数目k，首先给出初始化分，通过迭代改变样本核簇的隶属关系，使得每一次改进之后的划分方案都较前一次好 方法 k-means k-means改进 k-means总结 均值漂移（Mean Shift） 层次聚类 密度聚类 DBSCAN
探索数据的星群：SKlearn聚类中心计算方法全解析
2401_85762266的博客
07-08 1009
在数据科学和机器学习领域，聚类是一种将数据集中的样本分组的无监督学习方法，其目的是使得同一组内的样本相似度高，而不同组间的样本相似度低。Scikit-learn（简称sklearn），作为Python中一个功能丰富的机器学习库，提供了多种聚类算法，这些算法可以用来计算数据的聚类中心。本文详细介绍了sklearn中不同的聚类算法及其计算聚类中心的方法，并提供了实际的代码示例。层次聚类是一种基于树状的聚类方法，可以是凝聚的（自底向上）或分裂的（自顶向下）。
AP聚类算法使用详解（scikit-learn）
热门推荐
qq_34104548的博客
02-22 2万+
    Affinity Propagation Clustering（简称AP算法）是2007提出的，当时发表在Science上《single-exemplar-based》。特别适合高维、多类数据快速聚类，相比传统的聚类算法，从聚类性能和效率方面都有大幅度的提升。    首先介绍一下算法原理。    首先引入两个概念，吸引度和归属度矩阵    吸引度（responsibility）矩阵R：其中...
数据挖掘领域中16-AP聚类算法的Python实现及其应用
最新发布
04-24
16-AP聚类算法不需要预设聚类的数量，而是基于数据点间的相似度进行聚类，每个数据点都可以被视为潜在的聚类中心。文中提供了多个Python代码片段，演示了如何使用sklearn库中的AffinityPropagation模块进行聚类，并...
sklearn之AP聚类AffinityPropagation
微小冷的学习笔记
12-29 2702
Affinity Propagation按照字面意思就是亲和力传播，可见这个算法的关键就是亲和力与传播。说到传播，无外乎两件事，第一件事，传的是什么，暂且先不用管，因为名字里已经说了，传的是亲和度；第二件事，怎么传，为了解决这个问题，就必须造一条传递亲和力的通道。
调用sklearn库的K-Means聚类分析实例
01-26
#class sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init=’k-means++’, n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances=’auto’, verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=1, algorithm=’auto’) #参数： #（1）对于K均值聚类，我们需要给定类别的个数n_cluster，默认值为8； #（2）max_iter为迭代的次数，这里设置最大迭代次数为300； #（3）n_init设为10意味着进行10次随机初始化，选择效果最好的一种来作为模型； #（4）init=’k-means++’ 会由程序自动寻找合适的n_clusters； #（5）tol：float形，默认值= 1e-4，与inertia结合来确定收敛条件； #（6）n_jobs：指定计算所用的进程数； #（7）verbose 参数设定打印求解过程的程度，值越大，细节打印越多； #（8）copy_x：布尔型，默认值=True。当我们precomputing distances时，将数据中心化会得到更准确的结果。如果把此参数值设为True，则原始数据不会被改变。如果是False，则会直接在原始数据上做修改并在函数返回值时将其还原。但是在计算过程中由于有对数据均值的加减运算，所以数据返回后，原始数据和计算前可能会有细小差别。 #属性： #（1）cluster_centers_：向量，[n_clusters, n_features] # Coordinates of cluster centers (每个簇中心的坐标？？)； #（2）Labels_:每个点的分类； #（3）inertia_：float，每个点到其簇的质心的距离之和。
AP方法聚类及改进
07-11
使用AP对于2维图像和3维图像进行聚类
sklearn中kmeans聚类算法解析及应用
10-17
sklearn学习中所需要的聚类算法解析，文档中主要解析了kmeans算法用法
Machine Learning——sklearn系列（六）——聚类算法（2）
wa1tzy的博客
07-10 829
文章目录五、DBSCAN（密度聚类）5.1 基础概念5.2 DBSCAN算法优缺点六、Affinity Propagation（AP聚类）6.1 算法描述6.2 AP算法选举例子理解：七、Gaussian Mixture model（高斯混合模型GMM）7.0 协方差与相关性7.1 高斯模型7.2 高斯混合模型7.2.1 EM算法八、谱聚类九、聚类衡量指标（无标签）9.1 轮廓系数9.2 CH分数9.3 戴维森堡丁指数（DBI）十、代码 五、DBSCAN（密度聚类） 5.1 基础概念 作为最经典的密度聚类算
机器学习之聚类学习笔记-利用python的sklearn实现
SUOLONG1的博客
05-05 651
学习来源
sklearn clustering聚类
qq_27390023的博客
07-24 924
无标签数据的聚类可以通过sklearn.cluster模块进行。每个聚类算法都有两个变体一个类，实现在训练数据上学习聚类的拟合方法；一个函数，给定训练数据，返回对应于不同聚类的整数标签阵列。对于类，训练数据上的标签可以在labels_属性中找到。...
k-means算法（DBSCAN算法），聚类算法
起飞的木木的博客
03-25 6910
一、K-means算法是最经典的聚类算法（无监督学习）， 本文对scikit-learn中的kmeans进行说明，以便以后使用。 首先：k-means算法的优劣如下 优势：简单，快速，适合常规数据集 劣势：K值难确定，复杂度与样本呈线性关系，很难发现任意形状的簇（针对凸数据集效果较好： 在欧氏空间中，凸集是对于集合内的每一对点，连接该对点的直线段上的每个点也在该集合内。凹集则不满...
基本聚类方法概述及其sklearn参数详解
qq_62577203的博客
04-17 969
目标·：同一类别内的点都足够近，不同类别间的点距离足够远。首先确定要将散点分为几类，然后挑选几个点作为聚类中心，依据预先定好的启发式算法进行迭代。这一类的聚类方法主要包括k-means算法及其变体包括k-medoids、k-modes、k-medians、kernel k-means等。n_clusters质心/分簇数量，默认为8init‘random’：随机选取。
聚类算法之Mean Shift
想当咸鱼的猫
10-26 1368
Mean Shift聚类算法 1. 基本原理 对于Mean Shift算法，是一个迭代得步骤，即每次迭代的时候，都是找到圆里面点的平均位置作为新的圆心位置。说的简单一点，使得圆心一直往数据密集度最大的方向移动。 2. 基本的Mean Shift向量形式 对于给定的ddd维空间RdR^dRd中的nnn个样本点xi,i=1,2,...,nx_i, i=1,2,...,nxi​,i=1,2,...,n，对于空间中的任意点xxx的mean shift向量的基本形式可以表示为： Mh(x)=1k∑xi∈Sh(xi−
ap聚类
03-08
下面给出了一段简单的Python代码片段，展示了如何利用`sklearn.cluster.AffinityPropagation`库函数来进行AP聚类分析: ```python from sklearn.cluster import AffinityPropagation import numpy as np # 假设X是...
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