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R语言使用混合模型进行聚类

p=6112 混合模型是k个分量分布的混合，它们共同形成混合分布：F（x ）f(x) F（x ）= Σk = 1ķαķFķ（x ）f(x)=∑k=1Kαkfk(x) 为什么要使用混合模型？...让我们通过一个例子激发您为何使用混合模型的原因。...使用高斯混合模型进行聚类执行混合模型聚类时，您需要做的第一件事是确定要用于组件的统计分布类型。...我们可以使用以下代码检索这些数据： post.df <- as.data.frame(cbind(x = mixmdl$x, mixmdl$posterior)) head(post.df, 10)...最终用户决定使用什么“阈值”将数据分配到组中。例如，可以使用0.3作为后阈值来将数据分配给comp.1并获得以下标签分布。 ? ?

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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。...上图代表了一些具有 4 个集群的多模态数据。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。...我将使用 S&P500 的对数回报来拟合 GMM。一维数据上 GMM 的 Python 实现非常简单。...使用符合 GMM 的宏观经济数据对美国经济进行分类为了直观演示 GMM，我将使用二维数据（两个变量）。每个对应的簇都是三个维度的多正态分布。

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Python使用系统聚类算法对随机元素进行分类

系统聚类算法又称层次聚类或系谱聚类，首先把样本看作各自一类，定义类间距离，选择距离最小的一对元素合并成一个新的类，重复计算各类之间的距离并重复上面的步骤，直到将所有原始元素分成指定数量的类。...该算法的计算复杂度比较高，不适合大数据聚类问题。...进行聚类，最终划分为k类''' points = points[:] while len(points)>k: nearest = float('inf') # 查找距离最近的两个点...，进行合并 # 合并后的两个点，使用中点代替其坐标 for index1, point1 in enumerate(points[:-1]): position1...points.append(p) # 查看每步处理后的数据 print(points) return points # 生成随机测试数据 points = generate('abcde

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使用Python实现高斯混合模型聚类算法

高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种基于概率分布的聚类方法，它假设数据集由若干个高斯分布组成，每个高斯分布代表一个簇。...在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的高斯混合模型聚类算法，并介绍其原理和实现过程。什么是高斯混合模型算法？高斯混合模型算法假设数据集是由若干个高斯分布组成的，每个高斯分布都代表一个簇。...算法的目标是通过最大化数据集的似然函数来找到最佳的高斯混合模型参数，包括每个簇的均值、协方差矩阵和权重。通过这些参数，我们可以计算每个数据点属于每个簇的概率，从而进行聚类。...使用Python实现高斯混合模型算法 1....通过使用Python的Scikit-Learn库，我们可以轻松地构建和应用高斯混合模型，并对数据进行聚类分析。

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使用Python进行人脸聚类的详细教程

这当然是一个虚构的例子，但我希望你看到人脸聚类在现实世界中使用的价值。使用Python进行人脸聚类人脸识别和人脸聚类并不相同，但概念高度相关。...在这里，我将帮助你编写两个Python脚本：一个用于提取和量化数据集中的人脸另一个是对面部进行聚类，其中每个结果聚类（理想情况下）代表一个独特的个体然后，我们将在样本数据集上运行我们的人脸聚类管道并检查结果...在我们对一组人脸进行聚类之前，我们首先需要对它们进行量化。...因此，我们需要使用基于密度或基于图的聚类算法，这样的算法不仅可以聚类数据点，还可以根据数据密度确定聚类数量。...这张梅西的照片并没有被聚类成功，而是识别为一张“未知的面孔”。我们的Python人脸聚类算法很好地完成了对图像的聚类，只是对这个人脸图像进行了错误的聚类。

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Python利用sklearn进行kmeans聚类

sklearn是机器学习领域中最知名的python模块之一。...中sklearn模块进行数据的聚类数据集自制数据集 ?...需要用到的python库: xlrd:读取Excel中的数据 pandas:数据处理 numpy:数组 sklearn:聚类代码 import xlrd import pandas as pd import...clf.fit(mdl_new) # 拟合模型 #print(clf.cluster_centers_) # 查看KMeans聚类后的5个质心点的值。...mdl['label'] = clf.labels_ # 对原数据表进行类别标记 c = mdl['label'].value_counts() print(mdl.values) 结果： [[

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Python使用系统聚类方法进行数据分类案例一则

在前几天发的文章Python使用系统聚类算法对随机元素进行分类中介绍了系统聚类方法的原理，不再赘述。那篇文章中，是自己编写代码模拟了系统聚类算法，本文则直接Python扩展库sklearn进行实现。...要注意的是，系统聚类方法效果较好，但计算量较大，不适用于大数据处理。下面的代码首先在平面上不同的区域内生成一些随机点，然后使用系统聚类方法进行分类。代码如下： ?...聚类个数为3时，运行结果如下： ? 聚类个数为4时，运行结果如下： ?

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使用高斯混合模型建立更精确的聚类

，以及如何在Python中实现它们我们还将介绍k-means聚类算法，并讨论高斯混合模型如何改进它介绍我真的很喜欢研究无监督学习问题。...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...k-means算法似乎运行得很好，对吧?等等——如果你仔细观察，你会发现所有的聚类都是圆形的。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。...高斯混合模型使用软聚类技术将数据点分配给高斯分布。高斯分布我相信你们对高斯分布(或正态分布)很熟悉。它有一个钟形曲线，数据点对称分布在平均值周围。

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使用R语言进行聚类的分析

大家好,上周我着重研究了对于聚类分析的一些基础的理论的知识学习,比如包括公式的推导,距离求解的方法等方面,这一周我结合资料又对系统聚类分析法和动态聚类分析法进行了一些学习,希望通过这一篇文章可以来对这两种方法来进行比较...一:系统聚类分析 1:系统聚类一次形成以后就不能再改变,所以这就需要我们在第一次分析的时候就要比较的准确,因此我们也需要准确率更高更优秀的分类方法. 2:相应的计算量可能会很大,比如说Q型系统聚类法的聚类的过程就是在样本间距离矩阵的计算上进行加深从而进行的...三:所使用的R语言函数: 在这里我们使用的是R语言当中提供的动态聚类的函数kmeans()函数,kmeans()函数采用的是K-均值计算法,实际上这是一个逐一进行修改的方法. kmeans()的主要形式是...输入这些数据是一个痛苦的过程,请大家自行体验: 接下来,将使用scale函数对数据进行中心化或者标准化的处理,这样做的目的是为了消除这些小数量级别影响以及一些单位的影响 ?...第二步:使用kmeans()函数进行动态的聚类分析,选择生成类的个数为5个: ? 产生这样的结果: ?

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【OpenCV学习】Kmean均值聚类对图片进行减色处理

imageData[i*3 + 1]; points->data.fl[i*3 + 2] = (unsigned char) imgA->imageData[i*3 + 2]; } //得到三通道图像的数据...points, MAX_CLUSTERS, clusters, cvTermCriteria (CV_TERMCRIT_EPS + CV_TERMCRIT_ITER, 10, 1.0)); //拆分为8类聚合...idx * 3 + 2] = color->data.fl[idx * 3 + 2] * (j - 1) / j + points->data.fl[i * 3 + 2] / j; } //把处理过的数据打回

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python如何对类进行测试

下面介绍针对类的测试，很多程序中都会用到类，因此能够证明你的类能够正确地工作会大有裨益。如果针对类的测试通过了，你就能确信对类所做的改进没有意外地破坏其原有的行为。...1.各种断言的方法python在unittest.TestCase类中提供了很多断言方法。断言方法检查你认为应该满足的条件是否确实满足。如果该条件满足，你对程序行为的假设就得到了确认。...------你所做的大部分工作都是测试类中方法的行为，但存在一些不同之处，下面来编写一个类进行测试。...3.测试AnonymousSurvey类下面来编写一个测试，对AnonymousSurvey类的行为的一个方面进行验证：如果用户面对调查问题时只提供了一个答案，这个答案也能被存储后，使用方法assertIn...python将先运行它，再运行各个test_打头的方法。这样，在你编写的每个测试方法中都可使用在方法setup()中创建的对象了。

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Python算法 | 自定义Kmean聚类算法对南海台风进行聚类分析

_(self,n_clusters=4,Q=180,max_iter=100): #Q是样本数，max_iter是迭代数 self.n_clusters = n_clusters #聚类数...labels_ = np.argmin(center_init.values,axis=1) #聚类中心更新 best_c_ = [distancemat.iloc...iter_ self.sse = sum([sum(center_init.iloc[self.labels_==i,i]) for i in range(self.n_clusters)]) 聚类...=100) kmeans.fit(distancemat) SSE.append(kmeans.sse) #画图 plt.figure(0) plt.plot(SSE) plt.show() 使用最好结果进行聚类...0.01,max_iter=100) kmeans.fit(distancemat) kmeans.sse #输出sse kmeans.labels_ #输出标签 kmeans.center_tra #输出聚类中心

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Python可视化KMeans聚类算法对图像颜色进行压缩的过程

功能描述：使用KMeans算法对图像颜色进行聚类，使用更少的颜色进行着色。对KMeans算法不同聚类数量的效果进行可视化。...相关阅读： Python+sklearn使用KMeans算法压缩图像颜色参考代码： ? 代码运行时间较长，约10分钟左右。原始图像： ? 中间过程： ? 最终效果： ?

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使用谱聚类（spectral clustering）进行特征选择

在本文中，我们将介绍一种从相关特征的高维数据中选择或提取特征的有用方法。谱聚类是一种基于图论的聚类方法，通过对样本数据的拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类，从而达到对样本数据聚类的目的。...谱聚类可以理解为将高维空间的数据映射到低维，然后在低维空间用其它聚类算法（如KMeans）进行聚类本文使用2021-2022年常规赛NBA球员的赛季数据。...我们可以用谱聚类算法对特征进行聚类来解决这个问题。我们的数据集包括三张表:2021-2022赛季NBA球员的平均数据、高级数据和每百次控球数据。...所以要使用这两个最小化问题之间的联系，Z可以被认为是Y行的聚类版本。为了简化问题，只要设置Z等于与前m个非零最小特征值相关的前m个特征向量的堆栈，然后将其行聚类。...该方法可以说的确成功地找到了邻接图的分组总结本文中我们绘制了特征的邻接图，展示了如何通过拉普拉斯矩阵的行发现特征之间的公共相关性，并进行聚类。

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RDKit | 基于Ward方法对化合物进行分层聚类

从大量化合物构建结构多样的化合物库：聚类方法基于距离的方法基于分类的方法使用优化方法的方法通过使用Ward方法进行聚类从化合物库中选择各种化合物，Ward方法是分层聚类方法之一。...Morgan指纹生成和距离矩阵计算创建指纹作为聚类的输入数据，并使用它创建距离矩阵。...Ward方法进行聚类使用Ward方法将其分为6个类。...树状图中，x轴表示每个数据，y轴表示聚类之间的距离，与x轴上的水平线相交的聚类数是聚类数。 PCA:主成分分析可视化聚类结果的另一种方法是数据降维。...换句话说，如果主要使用剩余的60％信息进行聚类，则无法在2D平面上将其分离。进行主成分分析时，请确保在做出任何决定之前检查累积贡献。 ----

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腾讯 | 流聚类和记忆网络对用户兴趣进行增强

导读本文主要针对用户行为稀疏的问题，提出用户兴趣增强（UIE）的方法，从不同的角度使用基于流聚类和记忆网络生成的增强向量和个性化增强向量来增强用户兴趣，包括用户画像和用户历史行为序列。...三个部分的思路比较接近：记忆网络存储了聚类中心的emb 基于用户，item和序列的emb和聚类中心计算内积作为相似度得分，然后检索topK相似的聚类中心进行增强兼顾了一些效率问题，因此在使用的过程中做了采样...使用用户辅助网络来得到用户画像的向量user_vec。其次，基于用户画像与记忆在记忆网络中的质心的相似性进行端到端流聚类。...然后可以得到与当前用户向量最相似的聚类，使用蒸馏方法来更新相应的聚类中心，公式如下，是超参数，（这里应该是对和当前用户向量最接近的中心的误差对中心进行更新，笔者猜测这里可能是采用指数移动加权平均等方式）...为了平衡不同用户对聚类的影响，降低计算成本，本文根据用户的活跃类型进行采样参与聚类，这里采样应该是对需要增强的低活用户进行聚类，他们的行为比较稀疏，而对行为丰富的就不需要这里的操作了。

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Spark应用HanLP对中文语料进行文本挖掘--聚类

，如下： image.png 现在需要做的就是，把这些文档进行聚类，看其和原始给定的类别的重合度有多少，这样也可以反过来验证我们聚类算法的正确度。...这样子的话，就可以通过.txt\t 来对每行文本进行分割，得到其文件名以及文件内容，这里每行其实就是一个文件了。...2.4 使用每个文档的词向量进行聚类建模在进行聚类建模的时候，需要提供一个初始的聚类个数，这里面设置为10，因为我们的数据是有10个分组的。...2.5 对聚类后的结果进行评估这里面采用的思路是： 1. 得到聚类模型后，对原始数据进行分类，得到原始文件名和预测的分类id的二元组(fileName,predictId)； 2....3.6 模型评估这里的模型评估直接使用一个小李子来说明：比如，现在有这样的数据： image.png 其中，1开头，2开头和4开头的属于同一类文档，后面的0,3,2,1等，代表这个文档被模型分类的结果

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使用Python实现DBSCAN聚类算法

在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的DBSCAN聚类算法，并介绍其原理和实现过程。什么是DBSCAN算法？ DBSCAN算法通过检测数据点的密度来发现簇。...使用Python实现DBSCAN算法 1....可视化结果最后，我们可以绘制数据点和聚类结果的可视化图： plt.figure(figsize=(8, 6)) unique_labels = set(labels) colors = [plt.cm.Spectral...DBSCAN算法是一种强大的聚类算法，能够有效地识别具有任意形状的簇，并且能够自动识别噪声点。...通过使用Python的Scikit-Learn库，我们可以轻松地构建和应用DBSCAN模型，并对数据进行聚类分析。

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使用Python实现层次聚类算法

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。什么是层次聚类算法？...在自顶向下的分裂层次聚类中，所有数据点首先被视为一个簇，然后根据它们之间的相似度逐渐分裂成更小的簇，直到每个数据点都成为一个簇。使用Python实现层次聚类算法 1....层次聚类算法是一种直观且易于理解的聚类方法，适用于各种类型的数据集，并且可以根据需要选择自底向上或自顶向下的聚类策略。通过使用Python的Scipy库，我们可以轻松地计算层次聚类并可视化聚类结果。...希望本文能够帮助读者理解层次聚类算法的基本概念，并能够在实际应用中使用Python实现层次聚类算法。

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对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归

p=4146 通过对用电负荷的消费者进行聚类，我们可以提取典型的负荷曲线，提高后续用电量预测的准确性，检测异常或监控整个智能电网（Laurinec等人（2016），Laurinec和Lucká（ 2016...让我们使用一种基于模型的基本表示方法- 平均季节性。在此还有一个非常重要的注意事项，对时间序列进行归一化是对时间序列进行每次聚类或分类之前的必要步骤。...我们想要提取典型的消耗曲线，而不是根据消耗量进行聚类。维数上已大大降低。现在，让我们使用K-medoids聚类方法来提取典型的消耗量。...## \[1\] 50 53 由于GAM方法中使用样条曲线。让我们对数据进行聚类并可视化其结果。让我们绘制评估的结果。聚类的最佳数目为7。让我们绘制结果。...---- 本文摘选《对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归》

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