使用经过训练的K-Means模型预测未见数据的正确聚类_如何最好地将预测的k-means聚类分配给原始数据_如何使用经过训练的Keras GRU模型预测新的数据序列？ - 腾讯云开发者社区

文章目录一、 K-Means 聚类算法流程二、一维数据的 K-Means 聚类 1、第一次迭代 2、第二次迭代 3、第三次迭代 4、第四次迭代参考博客 : 【数据挖掘】聚类算法简介...( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法 | 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 ) 【数据挖掘】基于划分的聚类方法 ( K-Means 算法简介 | K-Means...| K-Means 算法优缺点 | K-Means 算法变种 ) 一、 K-Means 聚类算法流程 ---- K-Means 算法步骤 : 给定数据集 \rm X , 该数据集有 \rm n..., 计算分好组的样本的中心点 , 重新计算所有样本到所有中心点的距离 , 继续进行分组 , 一直迭代执行上述操作 , 直到连续两次样本分组不再变化 ; 二、一维数据的 K-Means 聚类 ----...K-Means 聚类算法最终结果 ; 详细解析参考【数据挖掘】K-Means 一维数据聚类分析示例

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【数据挖掘】数据挖掘总结 ( K-Means 聚类算法 | 二维数据的 K-Means 聚类 ) ★

文章目录一、 K-Means 聚类算法流程二、二维数据的 K-Means 聚类 1、第一次迭代 2、第二次迭代参考博客 : 【数据挖掘】聚类算法简介 ( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法...| 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 ) 【数据挖掘】基于划分的聚类方法 ( K-Means 算法简介 | K-Means 算法步骤 | K-Means 图示 ) 【...算法变种 ) 一、 K-Means 聚类算法流程 ---- K-Means 算法步骤 : 给定数据集 \rm X , 该数据集有 \rm n 个样本 , 将其分成 \rm K 个聚类 ;..., 继续进行分组 , 一直迭代执行上述操作 , 直到连续两次样本分组不再变化 ; 二、二维数据的 K-Means 聚类 ---- 给定数据集 \rm \{ A_1 ( 2 , 4 ) , A_2...K-Means 聚类算法最终结果 ; 详细解析参考【数据挖掘】K-Means 二维数据聚类分析 ( K-Means 迭代总结 | K-Means 初始中心点选择方案 | K-Means 算法优缺点

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深度K-Means:简单有效的数据聚类方法

简读分享 | 崔雅轩编辑 | 龙文韬论文题目 Deep K-Means: A Simple and Effective Method for Data Clustering 论文摘要聚类是统计和机器学习中最常用的技术之一...由于简单高效，最常用的聚类方法是k-means算法。在过去的几十年里，k-means及其各种扩展被提出并成功的应用于数据挖掘实际问题中。然而，以前的聚类方法通常是仅仅在公式中进行设计和改进的。...然而，这些方法得到的低维数据与原始数据之间的映射可能包含相当复杂的层次信息。在本文中，提出了一种新的深度k-Means模型，以学习不同低维层次特征的隐藏特征。...利用深层结构对k-means进行分层，分层学习数据。同一类的数据点被一层一层地收集，这有利于后续的学习任务。通过在数据集上的实验，验证了该方法的有效性。

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【数据挖掘】聚类算法简介 ( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法 | 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 )

聚类主要算法 ---- 聚类主要算法 : ① 基于划分的聚类方法 : K-Means 方法 ; ② 基于层次的聚类方法 : Birch ; ③ 基于密度的聚类方法 : DBSCAN ( Density-Based...基于划分的聚类方法 ---- 基于划分的方法简介 : 基于划分的方法 , 又叫基于距离的方法 , 基于相似度的方法 ; ① 概念 : 给定 n 个数据样本 , 使用划分方法 , 将数据构建成 k...切割点说明 : 实际进行聚类分析时 , 不会将所有的步骤走完 , 这里提供四个切割点 , 聚类算法进行聚类时 , 可以在任何一个切割点停止 , 使用当前的聚类分组当做聚类结果 ; ① 切割点 1 :...基于距离聚类的缺陷 : 很多的聚类方法 , 都是基于样本对象之间的距离 ( 相似度 ) 进行的 , 这种方法对于任意形状的分组 , 就无法识别了 , 如下图左侧的聚类模式 ; 这种情况下可以使用基于密度的方法进行聚类操作...局限性 : 该方法的错误率很高 ; IX . 基于模型的方法基于模型的方法 ① 基于统计的方法 : GMM 高斯混合模型 ; ② 神经网络方法 ;

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【数据挖掘】基于划分的聚类方法 ( K-Means 算法简介 | K-Means 算法步骤 | K-Means 图示 )

文章目录一、基于划分的聚类方法二、 K-Means 算法简介三、 K-Means 算法步骤四、 K-Means 方法的评分函数五、 K-Means 算法图示一、基于划分的聚类方法...基于划分的聚类方法 : 又叫基于分区的聚类方法 , 或基于距离的聚类方法 ; ① 概念 : 给定数据集有 n 个样本 , 在满足样本间距离的前提下 , 最少将其分成 k 个聚类 ; ② 参数...硬聚类 : K-Means 是最基础的聚类算法 , 是基于划分的聚类方法 , 属于硬聚类 ; 在这个基础之上 , GMM 高斯混合模型 , 是基于模型的聚类方法 , 属于软聚类 ; 二、 K-Means...算法简介 ---- K-Means 简介 : ① 给定条件 : 给定数据集 X , 该数据集有 n 个样本 ; ② 目的 : 将其分成 K 个聚类 ; ③ 聚类分组要求 : 每个聚类分组中...算法步骤 ---- K-Means 算法步骤 : 给定数据集 X , 该数据集有 n 个样本 , 将其分成 K 个聚类 ; ① 中心点初始化 : 为 K 个聚类分组选择初始的中心点

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数据分析｜透彻地聊聊k-means聚类的原理和应用

K-Means 是一种非监督学习，解决的是聚类问题。K 代表的是 K 类，Means 代表的是中心，你可以理解这个算法的本质是确定 K 类的中心点。当你找到了中心点，也就完成了聚类！...从上面的描述中，我们可以抽象出聚类方法的步骤： 1. 随机从数据集中选择k个点作为我们聚类的中心点； 2. 讲每个点分配到离它最近的类中心点，就形成了k类。...选择同一类别下各个俱乐部三个指标下各自的平均值作为新的聚类中心（聚类中心是三个特征值哦）。为什么会使用均值作为中心点的选择呢？这主要是由于我们目标函数的设置有关。...我们使用误差平方和作为聚类的目标函数，就要求我们最终选择均值为聚类中心点迭代的原则。这样不端迭代，直到达到迭代次数或是类别不再发生变化，结束。最终的聚类结果，如下图： ?...总结：如何区分k-means与knn： k-means是聚类算法，knn是有监督的分类算法；聚类没有标签，分类有标签聚类算法中的k是k类，knn中的k是k个最近的邻居。

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使用高斯混合模型建立更精确的聚类

它是一种强大的无监督学习技术，我们可以在现实世界中准确地使用它。高斯混合模型就是我想在本文中讨论的一种聚类算法。想预测一下你最喜欢的产品的销售情况吗?或许你想通过不同客户群体的视角来理解客户流失。...目录聚类简介 k-means聚类简介 k-means聚类的缺点介绍高斯混合模型高斯分布期望最大化EM算法高斯混合模型的期望最大化在Python中实现用于聚类的高斯混合模型聚类简介在我们开始讨论高斯混合模型的实质内容之前...这是因为聚类的中心体是使用平均值迭代更新的。现在，考虑下面这个点的分布不是圆形的例子。如果我们对这些数据使用k-means聚类，你认为会发生什么?它仍然试图以循环方式对数据点进行分组。这不是很好。...因此，我们需要一种不同的方法来为数据点分配聚类。因此，我们将不再使用基于距离的模型，而是使用基于分布的模型。高斯混合模型介绍基于分布的模型!...k-means模型未能识别正确的簇。我们仔细观察位于中心的簇，尽管数据分布是椭圆形的，但k-means已经尝试构建一个圆形簇(还记得我们前面讨论的缺点吗?)

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智能主题检测与无监督机器学习：识别颜色教程

我们的无监督学习算法将会学习到像这样的点，作为一个特定的颜色类别。我们还将看到运行K-Means算法来聚类训练数据，识别聚类中心，标记现有数据，并预测新数据的类别。...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。...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”。...现在最大的测试是预测一个算法以前从未见过的新的数据点的分配组。它能预测出颜色点的正确颜色组吗? 让我们生成三个新的随机颜色点。然后，我们将要求模型对每个集群进行分类。...在R语言中，我们可以使用kcaa库来预测已经经过训练的k-means算法，如下所示。

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python 代码实现k-means聚类分析的思路(不使用现成聚类库)

一、实验目标　　　　1、使用 K-means 模型进行聚类，尝试使用不同的类别个数 K，并分析聚类结果。　　　　...2、按照 8:2 的比例随机将数据划分为训练集和测试集，至少尝试 3 个不同的 K 值，并画出不同 K 下的聚类结果，及不同模型在训练集和测试集上的损失。...二、算法原理　　　　首先确定k，随机选择k个初始点之后所有点根据距离质点的距离进行聚类分析，离某一个质点a相较于其他质点最近的点分配到a的类中，根据每一类mean值更新迭代聚类中心，在迭代完成后分别计算训...于是我对于在相同的K值下的SSE_test和SSE_train做了减法（上图3），可知K=4时数据得出结果最好。这里我主要使用肘部原则来判断。...本篇并未实现轮廓系数，参考文章：https://www.zalou.cn/article/187771.htm 总结到此这篇关于python 代码实现k-means聚类分析(不使用现成聚类库)的文章就介绍到这了

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MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（26）——聚类之k-means方法

聚类算法大都是几种最基本的方法，如k-means、层次聚类、SOM等，以及它们的许多改进变种。MADlib提供了一种k-means算法的实现。...二、k-means方法在数据挖掘中，k-means算法是一种广泛使用的聚类分析算法，也是MADlib 1.10.0官方文档中唯一提及的聚类算法。 1....表1 kmeans相关函数参数说明（3）输出格式 k-means模型的输出具有表2所示列的复合数据类型。...作为 k-means模型的一部分，MADlib提供了一个轮廓系数方法的简化版本函数，该函数结果值处于-1~1之间,值越大，表示聚类效果越好。注意，对于大数据集，该函数的计算代价很高。...虽然类的形式各不相同，但一般都用距离作为类的度量方法。聚类算法有很多种，其中k-means是应用最广泛、适应性最强的聚类算法，也是MADlib唯一支持的聚类算法。

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MATLAB、R基于Copula方法和k-means聚类的股票选择研究上证A股数据

本文结合Copula方法和聚类思想对大数量级的股票间尾部相关性进行分析，帮助客户构建混合Copula模型并计算股票间尾部相关系数，再根据尾部相关系数选用合理高效的聚类方法进行聚类，为投资者选择投资组合提供有效的建议...k-means 聚类结果,并计算平均偏差,且画出图形 for c = 2:8 [idx,ctrs] = kmeans(M,c); [aic,bic] = aicbic([logL1;logL2;...logL3;logL4], 当聚类数目为 7 时的 k-means 聚类 c=7; [idx,ctrs] = kmeans(M,c); X=M plot(X(idx==1,1),X(idx=...，以上证A股数据作为研究对象，基于 Copula方法构建了对不同投资组合的风险和收益的预测模型；其次，将聚类思想应用到股票选择中，将选择出来的股票进行聚类分析，得出各个聚类结果。...COPULA GARCH 模型时间序列预测 5.GARCH（1,1），MA以及历史模拟法的VaR比较 6.matlab使用Copula仿真优化市场风险数据分析 7.R语言实现向量自动回归VAR模型 8.

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（数据科学学习手札11）K-means聚类法的原理简介&Python与R实现

而在Python与R中都各自有实现K-means聚类的方法，下面一一介绍： Python Python的第三方包中可以用来做Kmeans聚类的包有很多，本文主要介绍Scipy和sklearn中各自集成的方法...； 1.利用Scipy.cluster中的K-means聚类方法 scipy.cluster.vq中的kmeans方法为kmeans2(data,n),data为输入的样本数据矩阵，样本x变量的形式；n...，我们使用sklearn包中的降维方法TSNE来对样本数据进行10维至2维的降维以可视化，具体代码如下： import numpy as np from scipy.cluster.vq import...R 在R中做K-means聚类就非常轻松了，至少不像Python那样需要安装第三方包，在R中自带的kmeans(data,centers,iter.max)可以直接用来做K-means聚类，其中data...代表输入的待聚类样本，形式为样本x变量，centers代表设定的聚类簇数量，iter.max代表算法进行迭代的最大次数，一般比较正常的数据集不会消耗太多次迭代；下面针对低维样本与高维样本分别进行K-means

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使用高斯混合模型对不同的股票市场状况进行聚类

我们可以根据一些特征将交易日的状态进行聚类，这样会比每个对每个概念单独命名要好的多。...有监督与无监督机器学习这两种方法的区别在于使用的数据集是否有标记:监督学习使用有标注的输入和输出数据，而无监督学习算法没有确定的输出。数据集的标注是响应变量或试图预测的变量包含数值或分类值。...因此，当使用监督机器学习算法时，预测变量是明确定义的。一个非常简单但强大的监督学习的例子是线性回归。通过x预测y 高斯混合模型(GMM) 高斯混合模型是p维空间中多个正态分布的重叠。...高斯混合模型是一种用于标记数据的聚类模型。使用 GMM 进行无监督聚类的一个主要好处是包含每个聚类的空间可以呈现椭圆形状。...高斯混合模型不仅考虑均值，还考虑协方差来形成集群 GMM 方法的一个优点是它完全是数据驱动的。提供给模型的数据就可以进行聚类。

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机器学习常用术语超全汇总

例如，k-means 算法会基于样本与形心的接近程度聚类样本，如下图所示：之后，研究人员便可查看这些聚类并进行其他操作，例如，将聚类 1 标记为“矮型树”，将聚类 2 标记为“全尺寸树”。...G 泛化 (generalization) 指的是模型依据训练时采用的数据，针对以前未见过的新数据做出正确预测的能力。...请注意，聚类的形心通常不是聚类中的样本。上图显示了 k-means 应用于仅具有两个特征（高度和宽度）的样本。请注意，k-means 可以跨多个特征为样本分组。...k-median 与 k-means 紧密相关的聚类算法。两者的实际区别如下：对于 k-means，确定形心的方法是，最大限度地减小候选形心与它的每个样本之间的距离平方和。...这种系统会利用学到的模型根据从分布（训练该模型时使用的同一分布）中提取的新数据（以前从未见过的数据）进行实用的预测。机器学习还指与这些程序或系统相关的研究领域。

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机器学习术语表

例如，k-means 算法会基于样本与形心的接近程度聚类样本，如下图所示： ? 之后，研究人员便可查看这些聚类并进行其他操作，例如，将聚类 1 标记为“矮型树”，将聚类 2 标记为“全尺寸树”。...G 泛化 (generalization) 指的是模型依据训练时采用的数据，针对以前未见过的新数据做出正确预测的能力。...上图显示了 k-means 应用于仅具有两个特征（高度和宽度）的样本。请注意，k-means 可以跨多个特征为样本分组。 k-median 与 k-means 紧密相关的聚类算法。...这种系统会利用学到的模型根据从分布（训练该模型时使用的同一分布）中提取的新数据（以前从未见过的数据）进行实用的预测。机器学习还指与这些程序或系统相关的研究领域。...所得聚类可以作为其他机器学习算法（例如音乐推荐服务）的输入。在很难获取真标签的领域，聚类可能会非常有用。例如，在反滥用和反欺诈等领域，聚类有助于人们更好地了解相关数据。

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知识分享之Python——sklearn中K-means聚类算法输出各个簇中包含的样本数据

知识分享之Python——sklearn中K-means聚类算法输出各个簇中包含的样本数据背景日常我们开发时，我们会遇到各种各样的奇奇怪怪的问题（踩坑o(╯□╰)o），这个常见问题系列就是我日常遇到的一些问题的记录文章系列...开发环境系统：windows10 版本：Python3 内容本节分享一个在sklearn中使用聚类算法时，比较常用的输出工具，输出各个簇中包含的样本数据，以下是其具体的实现方式：...kmeans_model = KMeans(init="k-means++",n_clusters=t) kmeans_model.fit(tf_matrix) # 训练是t簇，指定数据源...# 输出各个簇中包含的样本数据 labels = kmeans_model.predict(tf_matrix) clusters...for i2 in clusters[item]: print(i2) 本文声明：知识共享许可协议本作品由 cn華少采用知识共享署名-非商业性使用

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Nature子刊 | 适用于生物学研究人员的机器学习指南（上）

所有的机器学习技术都能将模型与数据相匹配；然而，对于生物学研究人员来说如何正确理解和使用机器学习技术，仍然存在很多困惑。...例如，上面提到的自由能变化可以被划分为对蛋白质稳定性有利或不利的数值范围。聚类方法用于预测数据集中相似数据点的分组，通常基于数据点之间的某种相似性测量。...过度拟合和欠拟合对训练数据进行拟合的目的是为了捕捉数据中变量之间的 "真实 "关系，从而使模型对未见过的（非训练）数据具有预测能力。过度拟合或欠拟合的模型对非训练集的数据会产生较差的预测效果。...此外还有一类稳健的非线性方法是基于集合的模型，如随机森林和XGBoost。使用聚类模型。聚类算法的使用在生物学中非常普遍。k-means是一种强大的通用聚类方法。DBSCAN是一种替代方法。降维。...编码-解码体系（encoder–decoder architecture）一旦经过训练，解码器就可以单独使用，以生成新的合成数据样本的预测，这些样本可以在实验室进行测试，并有助于合成生物学的工作。

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如何理解机器学习中的泛化能力？

学习的目的是学到隐含在数据背后的规律，对具有同一规律的学习集以外的数据，经过训练的网络也能给出合适的输出，该能力称为泛化能力。提取几个关键词：新鲜样本、适应能力、规律、合适输出。...给你样本数据，要求提供一个机器学习算法算法，区分开两种树。你千辛万苦画出来一条曲线能够很好地进行聚类，而且模型的损失非常低，几乎完美的把两类点一分为二。但这个模型真的就是好模型吗？...用该算法预测新样本时，没有很好的区分两类点，表现得有些差劲。上述模型过拟合了训练数据的特性，过拟合模型在训练过程中产生的损失很低，但在预测新数据方面的表现却非常糟糕。...如果某个模型在拟合当前样本方面表现良好，那么你如何相信该模型也会对从未见过的样本做出良好预测呢？ 4 什么是好的机器学习模型？奥卡姆的威廉是 14 世纪一位崇尚简单的修士和哲学家。...机器学习速成课程则侧重于实证评估，以评判模型泛化到新数据的能力。机器学习模型旨在根据以前未见过的新数据做出良好预测。但是，如果要根据数据集构建模型，如何获得以前未见过的数据呢？

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数据分享|MATLAB、R基于Copula方法和k-means聚类的股票选择研究上证A股数据|附代码数据

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机器学习（7）——聚类算法聚类算法

使用K-Means对数据进行数据进行划分类，获得聚类中心。数据构建。创建的团状的数据集合，数据分布呈高斯分布状况。...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，在上述的K-Means算法的过程中，使用的是在数据集中随机选择最大值和最小值之间的数作为其初始的聚类中心，但是聚类中心选择不好，对于K-Means...该算法的算法流程和k- Means类似，流程如下：（1）首先抽取部分数据集,使用K- Means算法构建出K个聚簇点的模型。...() #当前时间 k_means.fit(X) #训练模型 km_batch = time.time() - t0 #使用kmeans训练数据的消耗时间 print ("K-Means算法模型训练消耗时间...思考：如果出现如图9.7所示出现的数据类型用类 k- Means算法就不能正确地对他们进行聚类了，因为他们属于非凸类数据。这时候就要转变聚类思想了，采用别的聚类方法了。 ?

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【数据挖掘】数据挖掘总结 ( K-Means 聚类算法 | 一维数据的 K-Means 聚类 ) ★

【数据挖掘】数据挖掘总结 ( K-Means 聚类算法 | 二维数据的 K-Means 聚类 ) ★

深度K-Means:简单有效的数据聚类方法

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数据分析｜透彻地聊聊k-means聚类的原理和应用

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