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为什么在使用K-Means聚类时，我的数据点不在正确的准确集群中？

在使用K-Means聚类时，数据点不在正确的准确集群中可能是由于以下原因：

初始聚类中心选择不当：K-Means算法需要事先指定聚类的个数K，并选择初始的聚类中心。如果初始聚类中心选择不当，可能会导致算法陷入局部最优解，从而使得数据点聚类不准确。解决方法可以是多次运行算法，选择不同的初始聚类中心，然后选择最优的聚类结果。
数据点分布不均匀：K-Means算法假设数据点分布在各个聚类中心周围是均匀的。如果数据点分布不均匀，某些聚类中心周围的数据点较少，可能会导致聚类不准确。解决方法可以是使用其他聚类算法，如DBSCAN，可以处理不规则形状的聚类。
数据点存在噪声或异常值：K-Means算法对噪声或异常值比较敏感，可能会导致聚类结果不准确。解决方法可以是在聚类前进行数据清洗，剔除噪声或异常值，或者使用其他对噪声或异常值不敏感的聚类算法，如Mean Shift。
聚类特征选择不当：K-Means算法是基于欧氏距离的，对于非欧氏距离的数据，聚类结果可能不准确。解决方法可以是对数据进行合适的特征选择或特征变换，使得数据满足欧氏距离的要求。
聚类参数选择不当：K-Means算法中的参数选择对聚类结果有影响。例如，聚类个数K的选择、迭代次数的选择等。解决方法可以是通过交叉验证等方法选择合适的参数。

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基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型

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数据科学家们必须知道的 5 种聚类算法

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使用高斯混合模型建立更精确的聚类

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五种聚类方法_聚类分析是一种降维方法吗

聚类是一种关于数据点分组的机器学习技术。给出一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点分类到特定的组中。...由于K-means算法选择的聚类中心是随机的（即初始化是随机的），因此它可能会因为类数不同而运行算法中产生不同的聚类结果。因此，结果可能不可重复且缺乏一致性。相反，其他集群方法更一致。...四、使用高斯混合模型（GMM）的期望最大化（EM）聚类 K-Means的主要缺点之一是其使用了集群中心的平均值。通过查看下面的图片，我们可以明白为什么这不是选取聚类中心的最佳方式。...K-Means在集群不是圆形的情况下也会出错，这也是因为使用均值作为集群中心的原因。 K-Means的两个失败案例高斯混合模型（GMMs）比K-Means更具灵活性。...作为一个例子，我们将使用平均关联，它将两个集群之间的距离定义为第一个集群中的数据点与第二个集群中的数据点之间的平均距离。在每次迭代中，我们将两个群集合并成一个群集。

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详解DBSCAN聚类

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特征工程系列之非线性特征提取和模型堆叠

然而，特征工程的目的并不是要使特征维数尽可能低，而是要达到任务的正确特征。在这一章中，正确的特征是代表数据空间特征的特征。聚类算法通常不是局部结构化学习的技术。但事实上也可以用他们这么做。...k 均值聚类 k 均值是一种聚类算法。聚类算法根据数据在空间中的排列方式来分组数据。它们是无监督的，因为它们不需要任何类型的标签，使用算法仅基于数据本身的几何形状来推断聚类标签。...k 均值建立一个硬聚类，意味着每个数据点被分配给一个且只分配一个集群。该算法学习定位聚类中心，使得每个数据点和它的聚类中心之间的欧几里德距离的总和最小化。...为了说明在聚类时使用和不使用目标信息之间的差异，我们将特征化器应用到使用sklearn的 make——moons 函数（例 7-4）生成的合成数据集。然后我们绘制簇边界的 Voronoi 图。...图 7-6 展示出了结果的比较。底部面板显示没有目标信息训练的集群。注意，许多簇跨越两个类之间的空空间。顶部面板表明，当聚类算法被给定目标信息时，聚类边界可以沿着类边界更好地对齐。

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机器学习算法备忘单！

它从根部开始，所有项目都分组在一个集群中，然后在每个迭代阶段将最多的项目分成两个。迭代程序直到所有的项目都在他们的组中。如果你不寻找分层解决方案，则必须确定你的方法是否需要指定要使用的集群数量。...而minPoints是创建一个集群的最小点数。我们在分析Netflix服务器的异常值时使用了这种算法。...K-Means 数据被聚类为k个组，其方式是同一聚类中的数据点是相关的，而其他聚类中的数据点则相距较远。这种距离经常用欧几里得距离来衡量。...换句话说，K-Means算法试图最小化聚类内的距离，最大化不同聚类之间的距离。搜索引擎、消费者细分、垃圾邮件检测系统、学术表现、缺陷诊断系统、无线通信和许多其他行业都使用K-Means聚类。...GMM与K-Means不同，因为在GMM中，我们不知道一个数据点是否属于一个指定的聚类，我们使用概率来表达这种不确定性。而K-Means方法对一个数据点的位置是确定的，并开始在整个数据集上迭代。

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机器学习算法背后的数学原理

无监督学习：目标或输出变量是未知的情况。这些算法通常对数据进行分析并生成数据簇。关联、聚类和维数约简算法属于这一类。...K-means聚类、PCA(主成分分析)、Apriori算法等也都是非监督学习算法。半监督学习：它是监督和非监督学习方法的结合。它使用已知数据来训练自己，然后标记未知数据。...在随机森林中，每棵决策树预测一个类结果，投票最多的类结果成为随机森林的预测项。为了做出准确的预测，决策树之间的相关性应该最小。有两种方法可以确保这一点，即使用Bagging和特性选择。...K-Means K-Means是一种无监督学习算法，用于形成数据簇。形成的集群应该使集群内的数据点尽可能相似，集群之间的差异尽可能明显。它随机选择K个位置，每个位置作为一个簇的质心。...数据点被分配到最近的簇。在分配数据点之后，计算每个聚类的质心，再次将数据点分配到最近的聚类中。此过程将重复进行，直到在每次连续迭代中数据点保持在同一簇中，或簇的中心不改变为止。

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聚类算法，k-means，高斯混合模型(GMM)

聚类是一种机器学习技术，它涉及到数据点的分组。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。...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。...在此之后，畸变值就下降的非常慢，看起来就像使用 3 个聚类来进行聚类是正确的，**这是因为那个点是曲线的肘点，畸变值下降得很快，? = 3之后就下降得很慢，那么我们就选? = 3。...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。...考察其他的聚类算法，通过选取toy数据，去测试不同聚类算法的性能。 hadoop集群，K-means算法是很容易进行并行计算的。算法可能找到局部最优的聚类，而不是全局最优的聚类。

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智能主题检测与无监督机器学习：识别颜色教程

与监督学习的方法相似，无监督学习和聚类可以利用训练数据来形成分组。当监督学习使用预先标记的训练集时，无监督的学习只需要数据。很自然地，预先标记的训练数据用于监督学习不仅费时，而且容易出现人为错误。...由于机器学习使用数据中的数值特性来形成关联和分类，因此它可以确定一组边界，以便将颜色分类到它们各自的分组或聚类中。...这种聚类算法将数据分组到k个集群中，基于每个数据点的特性与彼此之间的相似程度。我们可以将K-Means聚类算法应用到颜色点上，根据它们各自的红、绿、蓝颜色来组合它们。...上图显示了在训练过程中，颜色是如何组合在一起的。当然，所有的蓝色值都被分组到集群1(“蓝色组”)中。当我们使用简单的y轴的数值计算时，这包括了紫色和粉红色的颜色(之前可能已经在图的顶部画过了。...在新数据上预测既然我们已经用K-means聚类训练了无监督机器学习算法，我们就有了一种将颜色数据点标记为特定集群的方法。我们将每个集群分别标记为“蓝色组”、“红色组”和“绿色组”。

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一文读懂K均值（K-Means）聚类算法

假设聚类簇数k=3，初始聚类簇中心分别为数据点2、数据点3、数据点5。...在K-Means中，在一个固定的簇数K条件下，最小化总体平方和来求解最佳质心，并基于质心的存在去进行聚类。两个过程十分相似，并且整体距离平方和的最小值其实可以使用梯度下降来求解。...在过去的经验中，已经总结出不同距离所对应的质心选择方法和Inertia，在K-Means中，只要使用了正确的质心和距离组合，无论使用什么距离，都可以达到不错的聚类效果。...在分类中，有直接结果（标签）的输出，并且分类的结果有正误之分，所以需要通过使用预测的准确度、混淆矩阵、ROC曲线等指标来进行评估，但无论如何评估，都是在评估“模型找到正确答案”的能力。...当k小于真实聚类数时，由于k的增大会大幅增加每个簇的聚合程度，故Inertia的下降幅度会很大，而当k到达真实聚类数时，再增加k所得到的聚合程度回报会迅速变小，所以Inertia的下降幅度会骤减，然后随着

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每周学点大数据 | No.54聚类算法——k-means

小可：看起来得出的结果挺准确啊，哪里不好呢？ Mr. 王：在实际使用的数据中，非常有可能出现噪声或者离群点。大部分点都集中在某个区域里面，但是有几个点距离其他的点都非常远。...在实际应用中，k-means 算法的输入数据量往往是非常大的，使用像MapReduce 这种并行平台是非常常见的。...当我们要进行一些简单的聚类时，可以直接使用这些组件包的库函数。其实不论是k-means 还是k- 中心点算法在思想上都有一个小缺陷。...如果大量的数据分布非常的密集、杂乱，很难从直观上看出这些大量杂乱的点应该分成几类时，我们所指定的不准确的k 值也有可能影响聚类结果。...王：所以k-means 也不是一种万能的聚类方法。至于对这种问题的解决，科学家们提出了基于密度的聚类方法，在这里我就不展开谈了。

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基于图的 Affinity Propagation 聚类计算公式详解和代码示例

谱聚类和AP聚类是基于图的两种聚类，在这里我介绍AP聚类。...它以数据点之间的相似性作为输入，并根据一定的标准确定范例。在数据点之间交换消息，直到获得一组高质量的范例。...与k-means或k-medoids等聚类算法不同，传播在运行算法之前不需要确定或估计簇的数量。公式详解我们使用下面的数据集，来介绍算法的工作原理。...在计算了其他参与者对的吸引度之后，我们得到了下面的矩阵。吸引度是用来描述点k适合作为数据点i的聚类中心的程度。...如果取输入的相似度的均值作为p的值,得到聚类数量是中等的。如果取最小值,得到类数较少的聚类。 Damping factor(阻尼系数)：主要是起收敛作用的。

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讨论k值以及初始聚类中心对聚类结果的影响_K均值聚类需要标准化数据吗

3 算法原理 K均值聚类算法(K-Means) 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，使得同一个类内的数据对象的相似性尽可能大，同时使不在同一个类中的数据对象的差异性也尽可能地大...在每次迭代中都要考察样本的分类是否正确是Ｋ均值聚类算法的一个的特点。在数据挖掘中，K 均值聚类算法广泛的应用于科学研究、数据统计分析等研究领域，是经典聚类算法之一。...关于初始点K值确定的一种简单的方法：关于k的个数的确定：我们可能不知道在K均值中正确的k值。但是，如果能够在不同的K下对聚类结果的质量进行评价，我们往往能够猜测到正确的k值。...输入数据点集合X，并指定聚类类数N，在X中随机选取N个对象作为初始聚类中心； 2）设定迭代终止条件。比如最大循环次数或者聚类中心收敛误差容限； 3）更新样本属于哪个类。...K-means聚类算法缺点： (1) 在簇的平均值可被定义的情况下才能使用，可能不适用于某些应用； (2) 在 K-means 算法中 K 是事先给定的，这个 K 值的选定是非常难以估计的。

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原创 | 一文读懂K均值（K-Means）聚类算法

假设聚类簇数k=3，初始聚类簇中心分别为数据点2、数据点3、数据点5。...在K-Means中，在一个固定的簇数K条件下，最小化总体平方和来求解最佳质心，并基于质心的存在去进行聚类。两个过程十分相似，并且整体距离平方和的最小值其实可以使用梯度下降来求解。...在过去的经验中，已经总结出不同距离所对应的质心选择方法和Inertia，在K-Means中，只要使用了正确的质心和距离组合，无论使用什么距离，都可以达到不错的聚类效果。...在分类中，有直接结果（标签）的输出，并且分类的结果有正误之分，所以需要通过使用预测的准确度、混淆矩阵、ROC曲线等指标来进行评估，但无论如何评估，都是在评估“模型找到正确答案”的能力。...当k小于真实聚类数时，由于k的增大会大幅增加每个簇的聚合程度，故Inertia的下降幅度会很大，而当k到达真实聚类数时，再增加k所得到的聚合程度回报会迅速变小，所以Inertia的下降幅度会骤减，然后随着

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聚类算法总结及对比！

数据预处理：在某些机器学习任务中，可以使用聚合聚类作为预处理步骤来简化数据或提取特征。...形状限制：只能发现球形簇，对于非球形簇的形状可能无法准确识别。计算量大：对于高维数据，计算量较大。使用场景异常检测：K-Means聚类可以用于异常检测，将异常值识别为与其它数据点距离较远的簇。...市场细分：在市场营销领域，可以使用K-Means聚类将客户划分为不同的细分市场。图像分割：在图像处理中，可以使用K-Means聚类进行图像分割，将图像划分为多个区域或对象。...在聚类任务中，高斯混合模型将数据点划分为K个簇，每个簇的数据点都遵循一个高斯分布（正态分布）。...外部评价指标是在已知真实标签的情况下评估聚类结果的准确性，而内部评价指标则是在不知道真实标签的情况下评估聚类结果的质量。

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