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在数据科学和机器学习领域中，聚类是一种常见的无监督学习技术，用于发现数据集中的自然分组或结构。传统的聚类算法，如K-means，依赖于预定义的簇数量和球形簇假设，这限制了它们在复杂数据集上的表现。相比之下，基于密度的聚类算法，尤其是DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise），能够识别任意形状的簇，并能有效地
层次聚类算法通过逐步合并或分裂数据点（或簇）来构建一个层次结构。根据合并或分裂的方向，层次聚类可分为两种主要类型：凝聚型（Agglomerative）和分裂型（Divisive）。凝聚型聚类：从每个数据点自成一簇开始，逐步合并最相似的簇，直至所有数据点合并成一个簇或达到预设的终止条件。分裂型聚类：初始将所有数据作为一个簇，然后逐渐分裂成越来越小的簇，直到每个数据点成为一个独立的簇或满足终止条件。
数据集已经上传到了我的资源里面，对于这个数据集，将进行数据预处理，然后进行k-means聚类、使用线性回归进行回归、使用XGBoost进行回归分析，并且进行分类预测。这篇主要是完成了数据的预处理、特征工程、可视化分析和多种机器学习模型的应用。对这个单车数据进行了聚类、回归、分类并进行可视化。
作者：数据猿Riggle来源：文科数据员经过前两篇的学习，我们已经对社会网络分析有一个模糊概念了。社会网络分析(一) | python的Networkx库基础知识社会网络分析(二) | ...
import csvimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport xlrdfrom sklearn import preprocessingfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D# 标准化数据集 Xfrom xlsxwriter import worksheetdef normalize(X,
大量数据中具有"相似"特征的数据点或样本划分为一个类别。聚类分析提供了样本集在非监督模式下的类别划分。基本思想常用于数据探索或挖掘前期没有先验经验做探索性分析样本量较大时做预处理解决问题数据集可以分几类每个类别有多少样本量不同类别中各个变量的强弱关系如何不同类型的典型特征是什么应用群类别间的差异性特征分析群类别内的关键特征提取图像压缩、分割、图像理解异常检测数据离散化缺点: 无法提供明确的行动指向
基本思想K-means 是一种基本的、经典的聚类方法，也被称为K-平均或K-均值算法，是一种广泛使用的聚类算法。K-Means算法是聚焦于相似的无监督的算法，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。其算法具体的步骤为其中，nnn为样本数，μi\mu_iμi 为聚类中心(Clustering Center), ccc 为聚类..
DBSCAN聚类算法是一种基于空间密度有传递性质的聚类算法，将簇定义为密度相连的点的最大的集合，可以将高密度点区域划分为簇，并有效地过滤低密度点区域，可以在含有噪声的数据集中识别任意形状和数量的簇。
本文主要实现K-means这一算法，根据聚类算法理论篇(K-means,DBSCAN原理)可知：输入：数据dataK值输出：簇组其工作流程：1.根据K值，随机创建K个初始化质心点（Initialozation Randomly selecr K center points。2. 算出所有样本点到质心点的距离，得到样本属于那个簇。3. 更新，根据簇内样本重新算出簇内的质心。4. 重复执行2，3步，重
【NLP】文本LDA主题聚类&主题词生成&可视化LDA主题聚类这是NLP中常用的一类方法，一般Sklearn，genism里有可以实现。一般结果会有文档-主题model（即说明每个文档属于某类主题的概率），概率最大则说明该文档属于该类别。以及主题-词语model，可以给出每个主题的前N个词。主要部分代码：from sklearn.feature_extraction.tex...
层次聚类算法（Hierarchical Clustering Algorithm）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分成多个不同层次的簇。与K均值聚类不同，层次聚类不需要预先指定聚类数量，而是通过计算样本之间的相似度或距离来构建一个层次结构。自上而下的分解(Divisive)。
本文主要简单介绍了密度聚类的基本概念，优缺点，应用场景，建模时的注意事项，评价指标，实现方法，示例和模型参数等。
本篇博客主要介绍K-means算法的原理与流程，降维算法的优化问题解决与使用，并分别使用Matlab、Pycharm分别实现了使用K-means算法在实际问题中（对MNIST手写数字数据集）的聚类并进行分析，并分别使用了PCA与LDA对其进行了降维可视化（内附数据集和python及matlab代码）。
聚类分析是统计学中研究这种“物以类聚” 问题的一种有效方法，它属于统计分析的范畴。聚类分析的实质是建立一种分类方 法，它能够将一批样本数据按照他们在性质上的亲密程度在没有先验知识的情况下自动进行分类。这里所说的类就是一个具 有相似性的个体的集合，不同类之间具有明显的区别。定义：聚类分析是一种探索性的分析，在分类的 过程中，人们不必事先给出一个分类的标准， 聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。
全文万余字，配上了大量的图解说明，详细讲解了数据挖掘中一些前沿技术（如关联分析、分类预测、决策树、聚类、异常值探测、关联规则、K均值聚类方法、层次聚类法、类神经网络、罗吉斯回归、文本挖掘等）
离散被解释变量二值选择模型多指选择模型计数数据二值选择模型采用logit和probit模型（probit即把logit换一下就好）logit y x1 x2 ,nolog r vce(cluster clustervar) orestat clasnolog表示不用显示迭代过程。vce(cluster cluster)表示运用聚类标准误，由于二值选择模型一般采用稳健标准误的意义不大，所以常常使用聚
本篇文章主要学习：机器学习（八）：DBSCAN算法（基础篇）DBSCAN聚类算法原理及其实现聚类算法之DBSCAN算法介绍及实现1 DBSCAN介绍1.1 基本概念1.1.1 密度聚类1.1.2 DBSAN算法1.2 基本原理/算法流程1.3 评价2 DBSCAN算法实现2.1 DBSCAN API实现2.2 比较DBSCAN和K-means的实现效果1 DBSCAN介绍1.1 基本概念1.1.1
一、应用背景效度用于测量题项(定量数据)设计是否合理，通过因子分析(探索性因子分析)方法进行验证；研究人员心中预期着变量与题项对应关系；进行因子分析后，因子(即变量,使用因子分析时称因子)与题项对应关系；二者预期基本一致时,则说明具有良好效度水平。此案例中,共涉及A1~A4,B1~B4,C1~C3,D1~D3共14个量表题，此14个题目共分为4个维度，分别称作A，B，C和D维度。现希望对此份数据效
多传感器融合（Multi-sensor Fusion, MSF）是利用计算机技术，将来自多传感器或多源的信息和数据以一定的准则进行自动分析和综合，以完成所需的决策和估计而进行的信息处理过程。1. 基本原理多传感器融合基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样，将各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，最终产生对观测环境的一致性解释。在这个过程中要充分利用多源数据进行合理支配与使用，而信息
一、DBSCAN聚类概述基于密度的方法的特点是不依赖于距离，而是依赖于密度，从而克服基于距离的算法只能发现“球形”聚簇的缺点。DBSCAN的核心思想是从某个核心点出发，不断向密度可达的区域扩张，从而得到一个包含核心点和边界点的最大化区域，区域中任意两点密度相连。1、伪代码算法： DBSCAN输入： E — 半径MinPts — 给定点在 E 领域内成为核心对象的
在信息爆炸的时代，文本聚类成为了信息处理的重要任务之一。文本聚类可以帮助我们从海量的文本数据中提取有价值的信息和知识，这对于商业智能、搜索引擎、新闻推荐等应用具有重要的意义。然而，传统的文本聚类方法面临着许多挑战，比如需要手动选择特征、需要对文本进行预处理等。随着深度学习技术的发展，越来越多的研究者开始使用深度学习方法来解决文本聚类的问题。本文将介绍基于深度学习的文本聚类方法，讲解其原理，并结合实
文章目录原文地址初识相知回顾原文地址ICCV原文地址初识在无监督设置下，学习密集语义表征(dense semantic representations)是一个非常重要的问题，这引导网络学习像素级的语义表征/嵌入，这对无监督语义分割非常重要。如果解决了这个问题，那么后续直接使用K-Means聚类将每个像素聚集到对应的sematic groups就可以执行语义分割。目前采用的无监督表征学习(自监督学习
0. 前言我的课题中有一部分是评价聚类结果的好坏，很多论文中用正确率来评价。对此，我一直持怀疑态度，因为在相关书籍中并没有找到“正确率”这一说法，只有分类的时候才用到。若要评价分类结果，Python中直接调用sklearn库中的accuracy_score就可以得出准确率。那么聚类的“正确率”如何定义又如何计算呢？假设有5个有标签的目标，对应标签表示为y_true=[0,0,0,1,1]，根据聚类
k-medoids聚类是一种无监督的聚类算法，它对未标记数据中的对象进行聚类
前言tslearn和sklearn一样，是一款优秀的机器学习框架，tslearn更偏向于处理时间序列问题，如其聚类模块就包含了DTW（Dynamic Time Warping）等算法及变种，也提供了轮廓系数对聚类效果评估，十分方便。但可惜，tslearn似乎没有提供对KShape聚类的评估方法，而且tslearn用的人也不多，官方文档也是很 “简洁”，网上也搜不到多少相关文章，所以这里也就记录下自
(本地用typora写的md笔记,导入图片得建一个picGo图床,嫌麻烦,所以如有需要带完整图片的笔记,参见:课件,参见:东北大学数据科学基础MATLAB学习PPT.zip)文章目录一. acknowledge重点:**画图**/MATLAB可视化技术三. 数模算法章(Matlab's *optimization* *tool* *box*,优化工具箱)1. 退火算法四.课程进度向量化编程&
sklearn.metrics.calinski_harabasz_score
使用java实现K-Means聚类算法
而fcluster的参数 criterion 取值为：'distance'（用阈值决定聚类），或'maxclust'（用最大簇数决定聚类），对应的临界距离或聚类的数量则由参数 t 所记录。层次聚类算法(Hierarchical Clustering)将数据集划分为一层一层的簇（clusters），后面一层生成的簇是基于前面一层的结果。分别对应：簇间最小距离、簇间最大距离、簇间平均距离、簇中心距离以
聚类算法：K-means、K-means++；聚类算法评估；特征降维：特征选择（Pearson相关系数、Spearman相关系数）、PCA主成分分析
聚类
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