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    十三.机器学习之算法四万字总结(K-Means、BIRCH、树状、MeanShift)

    1.算法模型 是将本身没有类别的样本聚集成不同类型的组,每一组数据对象的集合都叫做簇。的目的是让属于同一个簇的样本之间彼此相似,而不同类簇的样本应该分离。1表示的算法模型。...层次绘制的树状,也是文本挖掘领域常用的技术,它会将各领域相关的主题以树状的形式进行显示。数据集为作者在CSDN近十年分享的所有博客标题,如图所示。...注意,这里作者可以通过设置过滤来显示树状显示的主题词数量,并进行相关的对比实验,找到最优结果。...、谱等。...1.MeanShift图像 2.K-Means图像 六.基于文本的树状关键词 七.总结 最后希望读者能复现每一行代码,只有实践才能进步。

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    -层次(谱系)算法

    简介 ---- 层次(Hierarchical Clustreing)又称谱系,通过在不同层次上对数据集进行划分,形成树形的结构。...根据上述步骤绘制谱系,横坐标就是每个,纵坐标表示合并两个时的值: 根据谱系,如果要为2,从上往下看首次出现了2个分支的地方,即将样品0分为一,样品1、2分为另一。...得到谱系如下: 平均法 ---- 设 G_r 由 G_p,G_q 合并得来,包含 n_r=n_p+n_q 个样品,平均法: D_{rk}=\frac{n_p}{n_r}D_{pk}+\...得到谱系如下: (插播反爬信息 )博主CSDN地址:https://wzlodq.blog.csdn.net/ 重心法 ---- 设 G_r 由 G_p,G_q 合并得来,包含 n_r=...得到谱系如下: python应用 ---- 使用scipy库中的linkage函数 linkage(y, method=‘single’, metric=‘euclidean’) method取值

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    树状(Tree Map)

    树状(treemap)是一种经常用来展示多层级数据的分析工具。主要是使用矩形的面积、颜色、来显示复杂的层级数据关系,能够直观体现同级数据之间的比较。...exce2010及以下版本的内置图表库中没有树状的样式,但是可以通过加载第三方插件的方式制作树形,excel2013则可以通过应用商店插件完成树形制作,而从office2016预览版开始,excel...已经内置有了树形的图表类型,可以一键插入。...今天我们将三种方式全部介绍: ●●●●● ——第三方插件 ——应用商插件(需联网) ——excel内置树形(office2016预览版)【低版本无法查看】 第一种:第三方插件(treemap插件) (...第一个是不包含类别名称的图表输出 第二个是包含类别、品牌、销量的图表输出 ●●●●● ‍ 第三种:excel内置树形(office2016预览版) 选中原数据区域: 然后选择插入——树形——

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    机器学习(8)——其他层次画出原始数据的小结

    层次 紧接上章,本章主要是介绍和K-Means算法思想不同而的其他思想形成的算法。...k-means算法却是一种方便好用的算法,但是始终有K值选择和初始中心点选择的问题,而这些问题也会影响的效果。为了避免这些问题,我们可以选择另外一种比较实用的算法-层次算法。...本章主要涉及到的知识点有: 层次 BIRCH算法 层次 层次方法对给定的数据集进行层次的分解,直到满足某种条件为止,传统的层次算法主要分为两大类算法:分裂的层次和凝聚的层次。...image.png 10.3単连锁 两个簇之间最近的两个点的距离作为簇之间的距离,该方式的缺陷是受噪点影响大,容易产生长条状的簇。...plt.xlim([-25, 25]) plt.title(u'Birch算法%s,耗时%.3fs' % (info, time_)) plt.grid(False) 画出原始数据的

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    层次

    可以分为特征(Vector Clustering)和(Graph Clustering)。特征是指根据对象的特征向量矩阵来计算距离或者相关性来实现,例如各种层次和非层次。...而则针对的是复杂网络数据,有随机游走、贪心策略、标签传播等算法等。 根据对象归属方法,有以下两种: ⑴硬划分,也即将总体划分为不同的部分,每个对象或者变量只能归属于某一组(身份信息为0或1)。...⑶平均聚合 平均聚合(averageagglomerative clustering)是一基于对象之间平均相异性或者簇形心(centroid)的进行的方法。...⑷最小方差 Ward最小方差是一种基于最小二乘法线性模型准则的方法。分组的依据是使组内距离平方和(方差)最小化,由于使用了距离的平方,常常使树基部过于膨胀,可取平方根再进行可视化。...树是聚类分析最常用的可视化方法。

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    算法之层次

    层次(Hierarchical Clustering)是算法的一种,通过计算不同类别的相似度创建一个有层次的嵌套的树。...层次怎么算 层次分为自底向上和自顶向下两种,这里仅采用scikit-learn中自底向上层次法。...将数据集中每一个样本都标记为不同类 计算找出其中距离最近的2个类别,合并为一 依次合并直到最后仅剩下一个列表,即建立起一颗完整的层次树 以下为看图说话~ 感谢 Laugh’s blog借用下说明 把所有数据全部分为不同组...将相邻最近的两组归为同一组 重复第二步,直到合并成为一个组,结束 过程的散点图变化一下,就是我们要的层次 层次 Python 实现 import numpy as np from sklearn.cluster...3的器 estimator = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)#构造器 estimator.fit(data) print(estimator.labels

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    算法之DBSCAN

    DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 是一种基于密度的算法,基于密度的寻找被低密度区域分离的高密度区域...若某一点,从任一核心地点出发都是密度不可达的,则称该点为噪声点 DBSCAN 算法实现如下图: ? 当出现奇葩数据时,K-Means 无法正常,而 DBSCAN 完全无问题 ?...、间距差相差很大时参数密度阈值minPts和邻域r参数选取困难 对于高维数据,容易产生“维数灾难”(算法基于欧式距离的通病) DBSCAN Python 实现 # coding=utf...(结果中-1表示没有为离散点) # 模型评估 print('估计的个数为: %d' % n_clusters_) print("同质性: %0.3f" % metrics.homogeneity_score...其他参数: metric: 度量方式,默认为欧式距离,还有metric=‘precomputed’(稀疏半径邻域) algorithm: 近邻算法求解方式,有四种:‘auto’, ‘ball_tree

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    聚类分析 scikit-learn的sklearn.cluster模块提供了多种方法 K-means 仿射传播 均值漂移 凝聚聚 密度 高斯混合 层次 K-means...(X[index_y1,0], X[index_y1,1],c='k',marker='*') plt.legend(['0','1']) plt.title('两个的原始数据') #绘制子2,...') #子4,结果与原类别的对比 ax = p.add_subplot(2,2,4) #获取错误样本的索引 index_wrong=np.where(labels!...','原1','错误']) plt.title('错误样本与原类别的对比') plt.show() 多分类样本的可视化 #%% #例10-5 对4个分类样本进行,使用肘部法则确定最佳K...','1','2','3']) plt.title('原始样本类别') #子2:绘制结果 ax = p.add_subplot(1,2,2) plt.scatter(X[index_label0,0

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    (Clustering) hierarchical clustering 层次

    假设有N个待的样本,对于层次来说,步骤: 1、(初始化)把每个样本归为一,计算每两个之间的距离,也就是样本与样本之间的相似度; 2、寻找各个之间最近的两个,把他们归为一(这样的总数就少了一个...); 3、重新计算新生成的这个与各个旧之间的相似度; 4、重复2和3直到所有样本点都归为一,结束 ?...整个过程其实是建立了一棵树,在建立的过程中,可以通过在第二步上设置一个阈值,当最近的两个的距离大于这个阈值,则认为迭代可以终止。另外关键的一步就是第三步,如何判断两个之间的相似度有不少种方法。...这里介绍一下三种: SingleLinkage:又叫做 nearest-neighbor ,就是取两个中距离最近的两个样本的距离作为这两个集合的距离,也就是说,最近两个样本之间的距离越小,这两个之间的相似度就越大...这两种相似度的定义方法的共同问题就是指考虑了某个有特点的数据,而没有考虑内数据的整体特点。

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    无代码调整分支顺序

    根据不同的算法和距离计算方式,获得的热分支结构会有一些不同。有时,我们也希望能在不改变分支结构的基础上,对热分支的顺序进行一些调整,这就是推文怎么按自己的意愿调整分支的顺序?...采用之前的绘图数据 采用默认的绘图参数 出来一个热,看着还不错 现在我们想调整下列的顺序,习惯上对照组在前,处理组在后,我们加一列权重信息,在不影响层级结构的基础上 (层级中,哪两个/两组样品在同一分支下是不可以改变的...trt_N052611 trt_N061011 trt_N61311 拷贝数据、设置参数,主要是 Column used for reorder row cluster branches: 选择哪一列作为行排序的权重列...Column used for reorder column cluster branches: 选择哪一列作为列排序的权重列 Exclude order variable from row annotation...这是其中一种调整分支顺序的方式,在文章怎么按自己的意愿调整分支的顺序?还提供了很多种其它排序方式可供参考和使用。

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    简洁分组树状:colorhcplot

    colorhcplot将层次聚类分析的结果可视化为树状树状的叶子和标签根据样本分组着色。直观的评估数据分组是否与自然发生的簇一致。...这个函数生成简单的彩色树状,只需要两个强制参数:hc和fac。参数hc是hclust()调用的结果,而fac是定义分组的因子类型,因此树状的叶片数必须与fac的长度相同。...data(USArrests) #美国各州的暴力犯罪率数据,是数据框 fix(USArrests) hc <- hclust(dist(USArrests), "ave") #hclust是层次的方法...#ave是使用平均法根据距离聚 fac <- as.factor(c(rep("group 1", 10), rep("group 2", 10),...Tumor Samples") 小编总结: colorhcplot绘制的树状简洁美观,小编就很喜欢这种简约风格,同时还可以通过不同颜色显示分组信息,可以直观的与结果进行比较,大家可以借鉴哦~

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