层次聚类(Hierarchical Clustering)算法是一种基于树形结构的聚类方法,它将数据点逐渐合并成越来越大的簇,直到所有数据点都合并到一个簇中。在本文中,我们将使用Python来实现一个基本的层次聚类算法,并介绍其原理和实现过程。
在机器学习领域中,层次聚类是一种常用的聚类算法,它能够以层次结构的方式将数据集中的样本点划分为不同的簇。层次聚类的一个优势是它不需要事先指定簇的数量,而是根据数据的特性自动形成簇的层次结构。本文将详细介绍层次聚类算法的原理、实现步骤以及如何使用 Python 进行编程实践。
本篇想和大家介绍下层次聚类,先通过一个简单的例子介绍它的基本理论,然后再用一个实战案例Python代码实现聚类效果。
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本专栏第二篇文章介绍过层次聚类法 数学建模学习笔记(二)层次聚类法 matlab代码如下:
方剂药效与剂量的关系中药不传之秘在于剂量中药配伍规律。拓端数据使用数据挖掘技术对海量的在线医院药物复方历史数据进行智能分析,并从中找出药物配伍的规律
本文简要介绍了多种无监督学习算法的 Python 实现,包括 K 均值聚类、层次聚类、t-SNE 聚类、DBSCAN 聚类。
作者:Vihar Kurama 机器之心编译 参与:Geek AI、路 本文简要介绍了多种无监督学习算法的 Python 实现,包括 K 均值聚类、层次聚类、t-SNE 聚类、DBSCAN 聚类。 无
层次聚类(Hierarchical Clustering)是聚类算法的一种,通过计算不同类别的相似度类创建一个有层次的嵌套的树。
最近我们被客户要求撰写关于时间序列进行聚类研究报告,包括一些图形和统计输出。 时序数据的聚类方法,该算法按照以下流程执行。
本文选自《Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化》。
文章目录 层次聚类 最邻近距离法分类 层次聚类 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' ------------------------------------------------- File Name : hierarchical_clustering Description : AIM: 层次聚类 Functions: 1. 2.
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
聚类分析(Clustering Analysis)是一种将数据对象分成多个簇(Cluster)的技术,使得同一簇内的对象具有较高的相似性,而不同簇之间的对象具有较大的差异性。这种方法在无监督学习(Unsupervised Learning)中广泛应用,常用于数据预处理、模式识别、图像处理和市场分析等领域
聚类分析是研究分类问题的分析方法,是洞察用户偏好和做用户画像的利器之一。聚类分析的方法非常多,能够理解经典又最基础的聚类方法 —— 层次聚类法(系统聚类) 的基本原理并将代码用于实际的业务案例是本文的目标,同时这也会为理解后续与聚类相关的推文如 K-Means 等打下基础是。
本文我们将使用k-Shape时间序列聚类方法检查与我们有业务关系的公司的股票收益率的时间序列
Hierarchical Clustering(层次聚类)是一种常用的无监督学习算法,用于将数据样本分成不同的类别或簇。该算法将数据样本看作是一个层次化的结构,在每个层次上不断合并最近的样本,直到所有样本都合并为一个簇或达到预设的聚类个数。Hierarchical Clustering算法不需要事先指定聚类个数,可以根据数据的结构自动划分成簇,因此被广泛应用于数据分析和模式识别领域。
聚类分析是没有给定划分类别的情况下,根据样本相似度进行样本分组的一种方法,是一种非监督的学习算法。聚类的输入是一组未被标记的样本,聚类根据数据自身的距离或相似度划分为若干组,划分的原则是组内距离最小化而组间距离最大化,如下图所示:
1 . 基于层次的聚类方法 : 将 数据集样本对象 排列成 聚类树 , 在 指定 的层次 ( 切割点 ) 进行切割 , 切割点 时刻 的聚类分组 , 就是 最终需要的聚类分组 ; 也就是这个切割点的切割的时刻 , 互相关联的样本 , 划分到一个聚类分组中 ;
本文介绍了层次聚类算法。首先抛出了聚类理论中两个关键问题:何为类,何为相似,同时介绍了聚类中常用两种评价指标:内部指标和外部指标。然后介绍了层次聚类算法:凝聚层次聚类和分裂层次聚类算法,两者皆以样本集作为类表示,常用欧式距离作为相似性度量,分层次聚类。最后介绍了层次聚类算法的特点,可视化,复杂度。
对“NCI60”(癌细胞系微阵列)数据(查看文末了解数据获取方式)使用聚类方法,目的是找出观察结果是否聚类为不同类型的癌症。K_means 和层次聚类的比较。
灰色关联分析包括两个重要功能。 第一项功能:灰色关联度,与correlation系数相似,如果要评估某些单位,在使用此功能之前转置数据。第二个功能:灰色聚类,如层次聚类。
③ 基于密度的聚类方法 : DBSCAN ( Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise ) ;
这些聚类算法各有优缺点,适用于不同类型的数据和不同的应用场景。选择合适的聚类算法通常取决于具体的需求、数据的特性和计算资源。
近年来商业银行利用先进数据挖掘技术对信用卡客户进行分类,区分不同的客户群体,然后针对不同客户群体,采取不同的发卡方式,营销策略,风险控制措施。这些举动都是十分有必要的,也是对信用卡产品获得市场份额有巨大帮助作用的。
聚类分析是按照个体的特征将他们分类,让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度,不同类别之间具有较大的差异性。聚类分析属于无监督学习。聚类对象可以分为两类:
无监督学习(Unsupervised Learning)是一类机器学习任务,其中算法在没有标签的情况下,从未标记的数据中学习模式和结构。与有监督学习不同,无监督学习不依赖于预定义的输出,而是从数据本身提取信息,用于发现数据的内在规律和特征。
层次聚类算法(Hierarchical Clustering)将数据集划分为一层一层的clusters,后面一层生成的clusters基于前面一层的结果。层次聚类算法一般分为两类:
往期文章层次聚类与聚类树、比较聚类与聚类簇划分介绍了层次聚类的使用,今天为大家介绍非层次聚类的使用。非层次聚类(non- hierarchical clustering)是对一组对象进行简单分组的方法,其分类依据是尽量使得组内对象之间比组间对象之间的相似度更高,在分析之前需要预设小组的数目。非层次聚类需要首先有个预设的结构,比如假设有k个类群,那么将所有对象任意分为k组,然后在这个基础上不断进行替换迭代,来达到最优化的分组结果。
《Performance guarantees for hierarchical clustering》 论文:http://cseweb.ucsd.edu/~dasgupta/papers/hier-jcss.pdf GitHub:https://github.com/jonfink/hcluster
层次聚类根据划分策略包括聚合层次聚类和拆分层次聚类,由于前者较后者有更广泛的应用且算法思想一致,因此本节重点介绍聚合层次聚类算法。
聚类就是一种寻找数据之间一种内在结构的技术。聚类把全体数据实例组织成一些相似组,而这些相似组被称作聚类。处于相同聚类中的数据实例彼此相同,处于不同聚类中的实例彼此不同。聚类技术通常又被称为无监督学习,因为与监督学习不同,在聚类中那些表示数据类别的分类或者分组信息是没有的。
k 均值聚类法 快速高效,特别是大量数据时,准确性高一些,但是需要你自己指定聚类的类别数量 系统聚类法则是系统自己根据数据之间的距离来自动列出类别,所以通过系统聚类法 得出一个树状图,至于聚类的类别 需要自己根据树状图以及经验来确定 (同上)在聚类分析中,我们常用的聚类方法有快速聚类(迭代聚类)和层次聚类。其中层次聚类容易受到极值的影响,并且计算复杂速度慢不适合大样本聚类;快速聚类虽然速度快,但是其分类指标要求是定距变量,而实际研究中,有很多的定类变量,如性别、学历、职业、重复购买的可能性等多个与研究
k 均值聚类法 快速高效,特别是大量数据时,准确性高一些,但是需要你自己指定聚类的类别数量 系统聚类法则是系统自己根据数据之间的距离来自动列出类别,所以通过系统聚类法 得出一个树状图,至于聚类的类别 需要自己根据树状图以及经验来确定
目前,有大量的聚类算法。而对于具体应用,聚类算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的。如果聚类分析被用作描述或探查的工具,可以对同样的数据尝试多种算法,以发现数据可能揭示的结果。
本文通过 SQL Server Analysis Services数据挖掘的分析模块,帮助客户对一个职业、地区、餐饮消费水平的数据挖掘,并用可视化分析图表显示数据。该结果可为餐饮业的管理者提供决策依据,进而使餐饮企业获得更多利润。同时,挖掘出与该职业相对应的地区及消费水平,可以为职业发展规划、餐饮市场的开拓提供有效依据。
为了测试层次聚类的效果,小编采用中国32个省会城市的距离作为输入,分别利用单连接算法和全连接算法对32个省进行聚类。 按照大的地区划分,人们一般将我国划分成华中、华北、华南、西北、东北、西南和华东地区,共7部分。小编这里实验的时候也是聚成7类,看看实际的效果是不是跟我们预想的相同。下图1是单连接算法实验结果,图2是全连接算法结果。
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层次聚类假设类别之间存在层次结构,将样本聚到层次化的类中。所谓层次就是一层一层的进行聚类,可以采用自顶向下的聚类策略(分裂),也可以采用自下而上的策略(凝聚)。
如果 S 中任两点的连线内的点都在集合 S 内,那么集合 S称为凸集。反之,为非凸集。
本文介绍了层次聚类算法的基本概念、原理、方法和应用。层次聚类算法是一种基于树形结构的聚类方法,包括距离矩阵计算、数据转换、聚类树构建和剪枝等步骤。该算法可以自动处理大规模数据集,但计算量较大,且结果不稳定。在实际应用中,需要根据数据特点和需求选择合适的聚类算法。
(a)部分:k-means聚类 使用k-means聚类法将数据集聚成2组。 画一个图来显示聚类的情况 使用k-means聚类法将数据集聚成3组。 画一个图来显示聚类的情况 (b)部分:层次聚类 使用全连接法对观察值进行聚类。 使用平均和单连接对观测值进行聚类。 绘制上述聚类方法的树状图。
物业工程肩负着维持项目各类设施设备的正常运作,保障全体业主的正常生活,令物业保值升值,是项目的心脏部门。拓端数据(tecdat)研究人员根据全国电梯故障上报汇总数据,从多个角度进行数据分析。
聚类分析是一种数据归约技术,旨在揭露一个数据集中观测值的子集。它可以把大量的观测值归约为若干个类。
本文利用R语言的独立成分分析(ICA)、谱聚类(CS)和支持向量回归 SVR 模型帮助客户对商店销量进行预测。首先,分别对商店销量的历史数据进行了独立成分分析,得到了多个独立成分;其次,利用谱聚类方法将商店销量划分成了若干类,并将每个类的特征进行了提取;最后,利用 SVR模型对所有的商店销量进行预测。实验结果表明,利用 FastICA、 CS和 SVR模型能够准确预测商店销量。
最近我们被客户要求撰写关于自然语言处理NLP的研究报告,包括一些图形和统计输出。 新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时,新闻记录下了这场疫情发展的时间轴。
尽管我个人非常不喜欢人们被划分圈子,因为这样就有了歧视、偏见、排挤和矛盾,但“物以类聚,人以群分”确实是一种客观的现实——这其中就蕴含着聚类分析的思想。 前面所提到的机器学习算法主要都是分类和回归,这两类的应用场景都很清晰,就是对分类型变量或者数值型变量的预测。聚类分析是一种根据样本之间的距离或者说是相似性(亲疏性),把越相似、差异越小的样本聚成一类(簇),最后形成多个簇,使同一个簇内部的样本相似度高,不同簇之间差异性高。 有人不理解分类和聚类的差别,其实这个很简单:分类是一个已知具体有几种情况的变量,
聚类分析是一种重要的人类行为,早在孩提时代,一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗、动物植物。目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用,如用于模式识别、数据分析、图像处理、市场研究、客户分割、Web文档分类等[1]。 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。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起,不同数据尽量分离。 聚类技术[2]正在蓬勃发展,对此有贡献的研究领域包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等。各种聚类方法也被不断提出和改进,而不同的方法适合于不同类型的数据,因此对各种聚类方法、聚类效果的比较成为值得研究的课题。 1 聚类算法的分类 目前,有大量的聚类算法[3]。而对于具体应用,聚类算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的。如果聚类分析被用作描述或探查的工具,可以对同样的数据尝试多种算法,以发现数据可能揭示的结果。 主要的聚类算法可以划分为如下几类:划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法[4-6]。 每一类中都存在着得到广泛应用的算法,例如:划分方法中的k-means[7]聚类算法、层次方法中的凝聚型层次聚类算法[8]、基于模型方法中的神经网络[9]聚类算法等。 目前,聚类问题的研究不仅仅局限于上述的硬聚类,即每一个数据只能被归为一类,模糊聚类[10]也是聚类分析中研究较为广泛的一个分支。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。 本文主要对k-means聚类算法、凝聚型层次聚类算法、神经网络聚类算法之SOM,以及模糊聚类的FCM算法通过通用测试数据集进行聚类效果的比较和分析。 2 四种常用聚类算法研究 2.1 k-means聚类算法 k-means是划分方法中较经典的聚类算法之一。由于该算法的效率高,所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。目前,许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。 k-means算法以k为参数,把n个对象分成k个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低。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。 这个过程不断重复,直到准则函数收敛。通常,采用平方误差准则,其定义如下:
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