Sklearn实现MeanShift聚类

最新推荐文章于 2022-12-29 07:00:00 发布
最新推荐文章于 2022-12-29 07:00:00 发布
阅读量694 收藏
点赞数
分类专栏： AI # Sklearn笔记 文章标签： 聚类 sklearn 机器学习
本文为博主原创文章，欢迎转载，转载请注明出处。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xiligey1/article/details/112579124
版权
博客介绍了MeanShift算法，该算法旨在发现样本密度平滑的blobs。它是基于质心的算法，通过更新质心候选位置（通常是选定区域内点的均值），并在后处理阶段过滤候选位置以消除近似重复，最终形成质心集合。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

MeanShift 算法旨在于发现一个样本密度平滑的 blobs 。均值漂移(Mean Shift)算法是基于质心的算法，通过更新质心的候选位置，这些侯选位置通常是所选定区域内点的均值。然后，这些候选位置在后处理阶段被过滤以消除近似重复，从而形成最终质心集合。

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
python实现mean-shift聚类算法
12-17
在给出的实例中，作者创建了一个名为 `MeanShift.py` 的文件，其中包含了Mean-Shift聚类算法的实现。 首先，我们定义了两个阈值常量：`STOP_THRESHOLD` 和 `CLUSTER_THRESHOLD`。`STOP_THRESHOLD` 是一个浮点数，...
基于python实现MeanShift聚类算法
06-13
下面我们将详细探讨如何使用Python和`scikit-learn`来实现MeanShift聚类。 首先，我们需要了解MeanShift的基本原理。该算法的核心思想是寻找数据密度的局部峰值，即高密度区域，这些区域被视为不同的聚类中心。算法...
sklearn聚类算法之Meanshift
qq_45448654的博客
10-19 3502
基本思想 Meanshift是一个简单的概念，但不太好解释，用类比的方法解释或许比较容易理解。想象有一个雾气弥漫的足球场（即一个二维的特征空间），上面站着100个人（即我们的观察值）。因为雾很大，人只能看到很近的地方。每分钟每个人向四周看一看，然后朝着可以看到最多人的方向移动一步。随着时间流逝，因为人们一次次地朝着越来越大的人群移动，球场上的人开始聚集成一个小组，最终这些人就在球场上形成了聚类（cluster）。每个人的分类被指定为他们最终所在的分类。Meanshift算法步骤如下： 首先以随机选取的点为
Python实现MeanShift聚类算法详解
在Python中，可以使用sklearn库中的MeanShift类来实现MeanShift聚类算法。sklearn（scikit-learn）是一个开源的机器学习库，它提供了很多用于数据挖掘和数据分析的工具，其中包括多种聚类算法。使用sklearn中的Mean...
机器学习-*-MeanShift聚类算法及代码实现
Gradient Fly
11-26 2951
MeanShift 该算法也叫做均值漂移，在目标追踪中应用广泛。本身其实是一种基于密度的聚类算法。 主要思路是：基于某一点的周围半径R内的点向量，计算出该点下一步移动的路线。当该点不再移动时，计算其与历史类簇的距离，满足阈值要求的即合并，不满足则自身形成一个类簇。 本身有改进的核方法，这里不阐述了。后续会加上 有时间补充概念，先上代码及实验结果： Python代码 #!/usr/bin/pytho...
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
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。
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
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
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...
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。...
评论
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