如何从HDBSCAN算法中提取聚类
HDBSCAN（Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种密度聚类算法，用于从数据集中提取聚类结构。与传统的基于距离的聚类算法相比，HDBSCAN能够自动识别数据中的噪声点，并生成具有不同密度的聚类结果。
HDBSCAN的提取聚类的过程如下：
- 密度计算：首先，根据数据点之间的距离计算每个数据点的局部密度。常用的密度计算方法有基于半径的密度计算和基于k近邻的密度计算。
- 密度连通图构建：根据密度计算结果，构建一个密度连通图。图中的节点表示数据点，边表示两个节点之间的密度可达关系。
- 最小生成树构建：在密度连通图的基础上，构建一个最小生成树。最小生成树的构建过程中，会选择具有较高密度的数据点作为核心点，并通过边连接核心点之间的数据点。
- 聚类标记：根据最小生成树，将数据点划分为不同的聚类簇。具有相似密度的数据点将被划分到同一个聚类簇中。
- 簇稳定性评估：通过计算每个聚类簇的稳定性得分，可以评估聚类结果的可靠性。
HDBSCAN算法的优势包括：
- 自动识别噪声点：HDBSCAN能够自动识别数据中的噪声点，并将其排除在聚类结果之外。
- 处理不同密度的聚类：HDBSCAN能够处理具有不同密度的聚类结构，不需要预先指定聚类的数量。
- 鲁棒性强：HDBSCAN对初始参数的选择相对不敏感，能够在不同数据集上产生稳定的聚类结果。
HDBSCAN算法在以下场景中有广泛的应用：
- 图像分割：通过对图像中的像素进行聚类，可以实现图像的分割和目标提取。
- 文本聚类：对大规模文本数据进行聚类，可以实现文本分类、主题提取等应用。
- 社交网络分析：对社交网络中的用户进行聚类，可以发现用户群体、社区结构等。
- 异常检测：通过将正常数据点聚类，可以将异常数据点识别为噪声点。
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[ 0 5 12 7 ]
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[ - - - 0 ]
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import hdbscan
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data.insert(18,"
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str(data)
'data.frame': 4872 obs. of 3 variables:
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$ lng : num ...
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EPS = 7
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plot(lat ~
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学习:用DBSCAN预测新的点
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浏览 16提问于2015-01-07得票数 47
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欧氏距离
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📷
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
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[lat, long],
...
[lat, long]
])
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按字符串相似度对搜索结果进行分组的最有效方法
algorithm、search、e-commerce、grouping、fuzzy-search
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编辑1:网络图分析怎么样？如果我将使用Levenshtien距离算法定义一个矩阵，我可以使用聚类算法(例如: claus
浏览 0提问于2012-03-29得票数 5
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scikit k-means:查找属于特定质心的结果簇的数据点
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因此，我在k-means上使用了以下代码片段来生成2个聚类。然而，我们能够找到两个结果簇的质心，以及有多少数据点属于每个簇标签，是否有方法知道质心为特定值或大于某个值的每个簇的数据点。
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
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# print(x)
km = KMeans(n_clusters=2)
# km = KMeans(n_clusters=3, verbose=1)
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print("cen
浏览 0提问于2019-07-18得票数 0
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极高维空间上的t-SNE
pca、tsne
我成功地将the应用于数字手写数据集.n=3823空间中的D=64数据点(即手写数字)(即8x8像素)。效果很好。
现在我想把n个≈60个数据点聚集在一个D≈3000维空间中。即使经过多次迭代，than交易会也比PCA糟糕得多。
对于不建议使用there的维度数(相对于数据点的数目)是否有上限？
浏览 0提问于2019-01-08得票数 3
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巨型“距离”矩阵行的聚类技巧
clustering、memory
我被分配到以下任务：
我得到了1,000,000个数据点，并被要求创建一种距离矩阵并对行进行聚类。这个矩阵是1,000,000 x 1,000,000，这显然是适合我可怜的8GB内存的方法。
我想问一下如何处理这类数据的一些技巧。
我想随机选择10万个数据点，并将它们的距离进行聚类，希望它们代表整个数据。尽管如此，这似乎是一项艰巨的任务。
那么，哪种聚类方法可以在这里工作呢？如果我不能一次将所有的数据提供给一些算法，这些算法通常可以处理大量的数据，比如分层聚类或DBscan，那么我还有哪些选择呢？
浏览 0提问于2021-06-24得票数 1
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好友聚类算法(Python)
python、machine-learning、cluster-analysis、social-networking、hierarchical-clustering
我想在Python中实现一个“朋友中的朋友”算法，在这个算法中，对于N维空间中的一组点(在我的例子中，是二维的)，如果两个点比给定的链接长度更近，就称为“朋友”，而一个朋友的朋友也是一个朋友(如果A是B和B的朋友，A也是C的朋友)。然后，将其中所有的朋友点集合成一个聚类，最终形成若干簇。其动机是，我通常有很强的聚类点，不同的聚类距离很远。我想在距离计算中允许任意度量(即不一定是欧几里得度量)。
我可以从头开始写下来，但我想知道它是否可以使用现有的库或一些基于智能数组的Python轻松地实现。
浏览 3提问于2022-02-16得票数 0
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高维向量的最佳聚类算法
python、machine-learning、cluster-analysis
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浏览 1提问于2019-05-29得票数 1
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在R commander的S_Dbw输出中，"Inf“是什么意思？
r、cluster-analysis
我已经运行了clv包，它由S_Dbw和SD有效性索引组成，用于在R commander中进行聚类。()
我用S_Dbw索引评估了DBSCAN，K-Means，Kohonen算法的聚类结果。但对于所有这三种算法，S_Dbw都是"Inf“。
它是“无限”的意思吗？为什么我要面对"Inf“这个词。我的聚类结果有什么问题吗？
一般情况下，什么时候S_Dbw索引结果是"Inf"？
浏览 0提问于2012-11-01得票数 2
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哪种机器学习算法可以用于轨迹分类？
machine-learning、classification、time-series、clustering、algorithms
我正致力于根据空中物体的轨迹对其进行聚类。就像我想在不同飞行物体轨迹的数据集上训练一个模型，这样以后我就可以根据轨迹数据来预测物体的类型。现在的轨道数据包括4种东西(高度，经度，纬度，时间)。因此，基于这些数据集，我们可以对飞机、火箭、导弹等物体进行分类。但我不知道可以使用哪种算法？我首先想到的是支持向量机。后来我想“长时间记忆”可以用。但我不太确定。我对机器学习很陌生。所以任何帮助都是非常感谢的。
浏览 0提问于2020-03-11得票数 0
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在平面上寻找非常接近的点-需要近似聚类算法
algorithm、k-means、approximation
我在一架飞机(一个城市)上有许多点(纬度和经度)，我想要找到两个集群。簇1是散乱在一起的点，簇2是其他所有东西。
我知道这个问题的定义并不确切。唯一定义的是我需要恰好2个集群。在N个点中，有多少点最终在集群1或集群2中是未定义的。
主要目标是识别彼此非常接近的点，并将它们与其他点分开(这些点分布得更均匀)。
我能想到的最好的算法是：
1. For each point, Calculate the sum of the square distances to all other points.
2. Run the k-means with k=2 on these square distan
浏览 4提问于2013-07-10得票数 0
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