理论上，同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征，而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法，是许多领域中常用的统计数据分析技术。...2.5 K-Means优缺点及改进 k-means：在大数据的条件下，会耗费大量的时间和内存。优化k-means的建议： 减少聚类的数目K。因为，每个样本都要跟类中心计算距离。 减少样本的特征维度。...聚类算法如何评估 由于数据以及需求的多样性，没有一种算法能够适用于所有的数据类型、数 据簇或应用场景，似乎每种情况都可能需要一种不同的评估方法或度量标准。...确定聚类趋势之后，我们需要找到与真实数据分布最为吻合的簇数，据此判定聚类结果的质量。数据簇数的判定方法有很多，例如手肘法和Gap Statistic方 法。...例如，有些聚类算法可以自动地确定数据的簇数，但可能与我们通过其他方法确 定的最优数据簇数有所差别。 测定聚类质量。 在无监督的情况下，我们可以通过考察簇的分离情况和簇的紧 凑情况来评估聚类的效果。
然后选择了这些特征列作为聚类的输入。接下来，使用AgglomerativeClustering类初始化了一个层次聚类模型，并将预设的聚类个数设置为3。...难以选择合适的聚类数: 在Hierarchical Clustering算法中，无需提前指定聚类的个数，可以通过树状图（树状聚类图）以可视化的方式展示不同聚类数对应的聚类结果。...但这也意味着在确定合适的聚类数时需要主观判断或使用其他评估指标，这可能会对聚类结果产生较大的影响。类似的聚类算法K-means聚类算法: K-means聚类算法是另一种常用的聚类算法。...与Hierarchical Clustering算法不同，K-means算法是一种基于划分的聚类方法，需要预先指定聚类的个数。...K-means算法通过迭代的方式将数据点划分到K个最接近的聚类中心，目标是使得每个数据点到所属聚类中心的距离最小化。DBSCAN聚类算法: DBSCAN聚类算法是一种基于密度的聚类方法。
理论上，同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征，而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法，是许多领域中常用的统计数据分析技术。...2.5 K-Means优缺点及改进 k-means：在大数据的条件下，会耗费大量的时间和内存。 优化k-means的建议： 减少聚类的数目K。因为，每个样本都要跟类中心计算距离。...例 如，K均值聚类可以用误差平方和来评估，但是基于密度的数据簇可能不是球形， 误差平方和则会失效。在许多情况下，判断聚类算法结果的好坏强烈依赖于主观 解释。...确定聚类趋势之后，我们需要找到与真实数据分布最为吻合的簇数，据此判定聚类结果的质量。数据簇数的判定方法有很多，例如手肘法和Gap Statistic方 法。...例如，有些聚类算法可以自动地确定数据的簇数，但可能与我们通过其他方法确 定的最优数据簇数有所差别。 测定聚类质量。
，但是一旦一个分裂或者合并被执行，就不能修正，聚类质量受限制；FCM对初始聚类中心敏感，需要人为确定聚类数，容易陷入局部最优解；SOM与实际大脑处理有很强的理论联系。...聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)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。...模糊聚类通过隶属函数来确定每个数据隶属于各个簇的程度，而不是将一个数据对象硬性地归类到某一簇中。目前已有很多关于模糊聚类的算法被提出，如著名的FCM算法等。 ...k-means算法的处理过程如下：首先，随机地选择k个对象，每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心;对剩余的每个对象，根据其与各簇中心的距离，将它赋给最近的簇;然后重新计算每个簇的平均值。...2.3 SOM聚类算法 SOM神经网络[11]是由芬兰神经网络专家Kohonen教授提出的，该算法假设在输入对象中存在一些拓扑结构或顺序，可以实现从输入空间(n维)到输出平面(2维)的降维映射，其映射具有拓扑特征保持性质
我们可以使用Python的PIL库或OpenCV库来实现这一步骤。...替换颜色根据K-Means算法的结果，我们可以找到每个簇的中心点，然后用这些中心点的颜色替代原始图像中的像素颜色。...缺点：初始聚类中心的选择：K-Means算法对初始聚类中心的选择非常敏感。不同的初始选择可能导致不同的聚类结果。...DBSCAN：DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，相较于K-Means，它不需要预先指定聚类的数量。DBSCAN通过基于样本点的密度来划分聚类，可以处理各种形状和大小的簇，并且对噪声和异常值鲁棒。...层次聚类：层次聚类是一种自底向上或自顶向下的聚类方法，通过将样本逐渐合并或分割来构建聚类树。层次聚类可以自动确定聚类的数量，并且对于不同形状和大小的簇具有较好的鲁棒性。
有一些方法，如elbow方法，可以用来寻找最佳的集群数量。然而，在这项工作中，尝试将这些公司分成4个集群。理想情况下，这四个群组必须是科技股、石油和天然气股、零售股和其他股票。...该算法迭代地将每个数据点分配给最近的集群中心点，然后根据新分配的数据点更新中心点，直到收敛。我们可以用这个算法根据相关矩阵对我们的数据进行聚类。...然而，我们看到一些科技股，如苹果与沃尔玛聚集在一起。 方法2：聚和聚类法Agglomerative Clustering 聚合聚类是一种分层聚类算法，它迭代地合并类似的聚类以形成更大的聚类。...我们可以看到一些石油和天然气公司被放在了不同的聚类中。 方法3：亲和传播聚类法 AffinityPropagation 亲和传播聚类是一种聚类算法，不需要事先指定聚类的数量。...它的工作原理是在成对的数据点之间发送消息，让数据点自动确定聚类的数量和最佳聚类分配。亲和传播聚类可以有效地识别数据中的复杂模式，但对于大型数据集来说，计算成本也很高。
分裂的标准可以基于某些度量（如最小化误差平方和，SSE）。 分裂操作：通过某种方法（如K-means聚类、主成分分析等）将选择的簇分成两个子簇。...分裂型层次聚类数学描述与公式 簇内误差平方和（SSE）： 对于簇 ，它的SSE是数据点到簇中心（均值）的距离的平方和： 其中： 是簇 中的一个数据点。...不需要预设簇的数量：与 K-means 等方法不同，分裂型层次聚类不需要预设簇数，用户可以根据树状图的层次决定聚类数量。...4.分裂型层次聚类 Python 代码实现 在这个实现中，我们使用了 scikit-learn 库中的 KMeans 聚类算法。你需要安装 scikit-learn 库来运行以下代码。...示例输出 在执行代码时，程序将会生成数据点并通过分裂型层次聚类进行分裂，最后绘制出每一步分裂后的聚类效果。每一张图展示了数据点如何在每一轮分裂过程中被分配到不同的簇中，同时标出每个簇的质心。
p=32418 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。...传统的K-means聚类算法需要用户事先给定聚类数目k，但是用户一般情况下并不知道取什么样的k值对自己最有利、或者说什么样的k值对实际应用才是最合理的，这种情况下给出k值虽然对聚类本身会比较快速、高效，...那么为了避免将孤立点误选为初始中心，我们选择高密度数据集合区域D中的数据作为聚类初始中心。...算法描述与步骤： 输入：包含n个对象的数据集，簇类数目k； 输出：k个初始聚类中心。...D中找出满足条件：的点，将作为第三个初始聚类中心； （4）仍然从区域D中找出满足到前面三个聚类中心的距离和最大的点； （5）按照同样的方法进行下去，直到找到第k个初始聚类中心，结束。
K-Means算法 K-Means算法可能是最知名的聚类算法，该算法在代码中很容易理解和实现。 ? K-Means聚类 1.首先我们选择一些类或组，并随机初始化它们各自的中心点。...K-Means算法的缺点是必须选择有多少个组或类，因为该算法的目的是从不同的数据中获得信息。另外，K-means算法从随机的选择聚类中心开始，因此不同的算法运行可能产生不同的聚类结果。...4.重复步骤2和3，直到可以确定聚类中所有的点为止，即我们访问并标记了聚类的ε邻域内所有的点。 5.一旦我们完成了当前的聚类，我们对新的未访问到的点进行检索和处理，发现一个更进一步的聚类或噪声。...左侧的人眼看的非常明显，有两个半径不同的圆形，二者中心相同。由于这些聚类的平均值非常接近，K-Means并不能处理这种情况。同样是使用均值作为聚类中心，右侧的图像也不能使用K-Means聚类算处理。...2.为每个聚类分配这些高斯分布，计算每个数据点属于一个特定聚类的概率。这个点越靠近高斯中心，就越有可能属于该聚类。因为使用高斯分布，我们假设大部分数据更加靠近聚类中心，因此可以比较直观的看出来。
K-means算法简介 K-means是机器学习中一个比较常用的算法，属于无监督学习算法，其常被用于数据的聚类，只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中，相同簇中的数据相似度较高，不同簇中数据相似度较低...K-menas的优缺点： 优点： 原理简单 速度快 对大数据集有比较好的伸缩性 缺点： 需要指定聚类 数量K 对异常值敏感 对初始值敏感 K-means的聚类过程 其聚类过程类似于梯度下降算法，建立代价函数并通过迭代使得代价函数值越来越小...适当选择c个类的初始中心； 在第k次迭代中，对任意一个样本，求其到c个中心的距离，将该样本归到距离最短的中心所在的类； 利用均值等方法更新该类的中心值； 对于所有的c个聚类中心，如果利用（2）（3）的迭代法更新后...K-means 实例展示 python中km的一些参数： sklearn.cluster.KMeans( n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter...bool 在scikit-learn 很多接口中都会有这个参数的，就是是否对输入数据继续copy 操作，以便不修改用户的输入数据。这个要理解Python 的内存机制才会比较清楚。
从聚类问题的提出到现在，已经有很多聚类方法： 基于划分的聚类方法，如K-means 基于层次的聚类方法，如CURE 基于网格的聚类方法，如STING 基于密度的聚类方法，如DBSCAN 基于神经网络的聚类方法...K-means的具体思想：给定聚类个数k并随机选定k个聚类中心c_k，计算所有数据点与k个聚类中心的欧式距离，再对k个距离值进行排序，找到每个数据点最近的聚类中心。...算法的优点： 不需要预先设定聚类个数； 可以发现类的层次关系 算法的缺点： 计算时间复杂度高； 算法有可能导致聚类成链状，而无法形成层次结构。...算法的优点： 应用比较广泛，收敛速度快 算法的缺点： 不适合高维数据 神经网络的方法 自组织映射(SOM)神经网络，实质上是一种浅层神经网络，只有输入层和隐藏层两层结构，隐藏层中的节点代表其需要聚集的类...，同时按比例调节获胜节点邻域内的节点权重值，把所有的输入向量计算若干次，不断的参数优化后，相类似的输入向量被映射到输出层中临近的区域，达到算法终止条件，得到最终的输入向量的聚类。
有一些方法，如elbow方法，可以用来寻找最佳的集群数量。然而，在这项工作中，尝试将这些公司分成4个集群。理想情况下，这四个群组必须是科技股、石油和天然气股、零售股和其他股票。...该算法迭代地将每个数据点分配给最近的集群中心点，然后根据新分配的数据点更新中心点，直到收敛。我们可以用这个算法根据相关矩阵对我们的数据进行聚类。...我们可以看到一些石油和天然气公司被放在了不同的聚类中。 方法3：亲和传播聚类法 AffinityPropagation 亲和传播聚类是一种聚类算法，不需要事先指定聚类的数量。...它的工作原理是在成对的数据点之间发送消息，让数据点自动确定聚类的数量和最佳聚类分配。亲和传播聚类可以有效地识别数据中的复杂模式，但对于大型数据集来说，计算成本也很高。...结果显示，这四种方法都能以符合其行业或部门的方式对公司进行聚类，而一些方法的计算成本比其他方法更高。
理论上，同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征，而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法，是许多领域中常用的统计数据分析技术。...这并不是不重要的事，理想情况下，我们希望它能帮我们解决这些问题，因为它的关键在于从数据中获得一些启示。K-Means也从随机选择的聚类中心开始，因此在不同的算法运行中可能产生不同的聚类结果。...使用高斯混合模型来期望最大化聚类 1.我们首先选择聚类的数量（如K-Means所做的那样），然后随机初始化每个聚类的高斯分布参数。通过快速查看数据，可以尝试为初始参数提供良好的猜测。...注意，在上面的图表中可以看到，这并不是100%的必要，因为高斯开始时的表现非常不好，但是很快就被优化了。 2.给定每个聚类的高斯分布，计算每个数据点属于特定聚类的概率。...3.基于这些概率，我们为高斯分布计算一组新的参数，这样我们就能最大程度地利用聚类中的数据点的概率。我们使用数据点位置的加权和来计算这些新参数，权重是属于该特定聚类的数据点的概率。
确定聚类算法：根据具体需求选择合适的聚类算法。常用的聚类算法包括K-Means、层次聚类（系统聚类）、DBSCAN、高斯混合模型（GMM）等。...常用的聚类算法 K-Means K-Means是最广泛应用的聚类算法之一，它通过迭代的方式不断优化簇中心的位置，直到满足终止条件。...例如，在移动电子商务环境下，通过混合型聚类算法（如K-means、层级自组织映射网络和基于粒子群的K-means）对餐饮业客户进行细分，研究结果表明该方法具有较高的聚类精度和最快的收敛性能，适用于客户细分问题...通过聚类分析，GMM可以将基因表达数据聚类为不同的组，每个组代表不同的生物学过程或疾病状态。 灵活性和鲁棒性：GMM不需要预先指定聚类的数量，这使得它在处理复杂数据时具有很大的灵活性。...OTU聚类方法： 在扩增子测序分析过程中引入OTU（操作分类单元），通过去除一些测序错误的序列，如嵌合体序列，可以提高分析的准确性。
K-均值（K-means）聚类算法是一种常用的无监督机器学习算法，用于将一组未标记的数据集分为 K 个不同的类别或簇。 算法步骤如下： 选择要分成的簇的个数 K。...随机选择 K 个样本作为初始的簇中心点。 对于每个样本，计算其与每个簇中心点的距离，并将其分配给距离最近的簇。 更新每个簇的中心点为该簇中所有样本的平均值。...重复步骤 3 和步骤 4，直到簇中心点不再改变，或达到预定的迭代次数。 K-均值聚类算法的优点如下： 简单而直观，易于理解和实现。 可用于大规模数据集，计算效率高。 对于结构化和非结构化数据都适用。...K-均值聚类算法的缺点如下： 需要事先指定聚类的个数 K。 对于不同形状、大小、密度分布的聚类结果较差。 容易收敛到局部最优解，结果依赖于初始的簇中心点选择。 对噪声和异常值敏感。...为了克服 K-均值聚类算法的一些缺点，还有一些改进的方法，如谱聚类、层次聚类、密度聚类等。
其次，在利用K-Means算法进行聚类之前，需要初始化K个聚类中心，但是聚类中心选择不好，对于K-Means算法由很大的影响。样本的最终聚类在某种程度上依赖于最初的划分，或种子的选择。...例如，在python中，某篮球联赛共计257名篮球运动员，表1中展示了他们的赛绩得分(PPG)、场均篮板(RPG)和场均助攻(ARG)的前10条记录，对表1中的球员场均得分、篮板助攻的数据采用K-Means...聚类法对球员进行聚类，指定聚类的个数k=2。...以下为基本思路： (1)从输入的数据点集合(要求有K个聚类)中随机选择一个点作为第一个聚类中心； (2)对于数据集中的每一个点x，计算它与最近聚类中心(指已选择地剧烈中心)的距离D(x)； (3)选择一个新的数据点作为新的聚类中心...该算法的描述是：从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心；对于数据集中的每一个点x，计算它与最近聚类中心(指已选择的聚类中心)的距离D(x)；选择一个新的数据点作为新的聚类中心，选择的原则是
p=3241 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。...传统的K-means聚类算法需要用户事先给定聚类数目k，但是用户一般情况下并不知道取什么样的k值对自己最有利、或者说什么样的k值对实际应用才是最合理的，这种情况下给出k值虽然对聚类本身会比较快速、高效，...传统的K-means聚类算法中，我们总是希望能将孤立点对聚类效果的影响最小化，但是孤立点实际上在诈骗探测、安全性检测以及设备故障分析等方面起着不凡的作用；然而，本文排除以上这些因素，单纯地考虑聚类效果好坏...算法描述与步骤： 输入：包含n个对象的数据集，簇类数目k； 输出：k个初始聚类中心。...D中找出满足条件：的点，将作为第三个初始聚类中心； （4）仍然从区域D中找出满足到前面三个聚类中心的距离和最大的点； （5）按照同样的方法进行下去，直到找到第k个初始聚类中心，结束。
模型训练： K-means的训练过程可以分为以下几个步骤： 选择初始聚类中心：随机选择K个数据点作为初始的聚类中心。...分配数据点到最近的聚类中心：根据每个数据点与聚类中心之间的距离，将数据点分配到最近的聚类中心所对应的聚类中。 更新聚类中心：重新计算每个聚类的中心点，将其设为该聚类中所有数据点的平均值。...缺点： 对初始聚类中心敏感：K-means算法对初始聚类中心的选择比较敏感，不同的初始聚类中心可能会导致不同的聚类结果。...容易陷入局部最优解：K-means算法可能会陷入局部最优解，而不是全局最优解。 需要预设聚类数目K：K-means算法需要预先设定聚类的数目K，而这个值有时候是难以确定的。...然后，创建了一个KMeans对象，并指定聚类数量为3。接着，使用训练数据训练该模型，并获取聚类中心点和每个样本所属的聚类标签。
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