广义上来说，任何在算法中用到SVD/特征值分解的，都叫Spectral Algorithm。顺便说一下，对于任意矩阵只存在奇异值分解，不存在特征值分解。对于正定的对称矩阵，奇异值就是特征值，奇异向量就是特征向量。
这些聚类算法在不同场景和数据特性下有各自的优势和局限性，选择合适的算法取决于问题的性质和对结果的需求。聚类在图像分割、客户细分、异常检测等领域都有广泛的应用。
聚类算法在机器学习和数据挖掘中占有重要的地位，它们用于自动地将数据分组成有意义的集群。KMeans聚类算法是其中最简单、最常用的一种。在本篇文章中，我们将深入探讨KMeans聚类算法的原理、优缺点、变体和实际应用。首先，让我们了解一下聚类和KMeans算法的基础概念。
本文介绍了一种定义在图上聚类算法-谱聚类。首先介绍谱聚类其实是保持图上节点之间的相似性对节点进行向量表示。然后介绍了谱聚类的目标函数-最小化原始相似性矩阵与样本向量表示,相似性的乘积，由此导出谱聚类与拉普拉斯矩阵的关系。最后介绍了谱聚类算法特点，其实际为成对相似性保持（pair-wise）算法。
本文适合有编程经验的程序员，是一篇机器学习的”Hello world！”，没什么理论知识，在意理论准确性的人请绕道。
本文介绍了 5 大常用机器学习模型类型：集成学习算法，解释型算法，聚类算法，降维算法，相似性算法，并简要介绍了每种类型中最广泛使用的算法模型。我们希望本文可以做到以下三点：
一、聚类算法的简介 聚类算法是一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。聚类算法与分类算法最大的区别是：聚类算法是无监督的学习算法，而分类算法属于监督的学习算法。 在聚类算法中根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中，对于不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用的相似度计算方法有欧式距离法。 二、K-Means算法的概述 基本K-Means算法的思想很简单，事先确定常数K，常数K意味着最终的聚类类别数，首先随机选定初始点为质心，并通过计算每一个样本
本文介绍了 5 大常用机器学习模型类型：集合学习算法，解释型算法，聚类算法，降维算法，相似性算法，并简要介绍了每种类型中最广泛使用的算法模型。我们希望本文可以做到以下三点：1、应用性。涉及到应用问题时，知识的普适性显然非常重要。所以我们希望通过给出模型的一般类别，让你更好地了解这些模型应当如何应用。2、相关性。本文并不包括所有的机器学习模型，比如Naïve Bayes（朴素贝叶斯）和SVM这种传统算法，在本文中将会被更好的算法所取代。3、可消化性。对于数学基础较薄弱的读者而言，过多地解释算法会让这篇文章的可
1 . 聚类简介 : 已知 原始的数据集 , 没有类标签 , 没有训练集 , 测试集 , 数据集所有属性已知 ; 设计聚类算法 , 根据聚类算法将数据集进行分组 ; ( 数据集 -> 聚类算法 -> 数据分组 )
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。
文章主要介绍了如何利用Python实现K-Means聚类算法。首先介绍了K-Means算法的基本概念和原理，然后通过实例详细讲解了K-Means算法的实现过程。最后，总结了K-Means算法在机器学习中的应用场景和优势。
谱聚类算法是一种常用的无监督机器学习算法，其性能优于其他聚类方法。 此外，谱聚类实现起来非常简单，并且可以通过标准线性代数方法有效地求解。 在谱聚类算法中，根据数据点之间的相似性而不是k-均值中的绝对位置来确定数据点属于哪个类别下。具体区别可通过下图直观看出：
k-medoids是另一种聚类算法，可用于在数据集中查找分组。k-medoids聚类与k-means聚类非常相似，除了一些区别。k-medoids聚类算法的优化功能与k-means略有不同。在本节中，我们将研究k-medoids聚类。
在过去，科学家会根据物种的形状习性规律等特征将其划分为不同类型的门类，比如将人种划分为黄种人、白种人和黑种人，这就是简单的人工聚类方法。聚类是将数据集中某些方面相似的数据成员划分在一起，给定简单的规则，对数据集进行分堆，是一种无监督学习。聚类集合中，处于相同聚类中的数据彼此是相似的，处于不同聚类中的元素彼此是不同的。本章主要介绍聚类概念和常用聚类算法，然后详细讲述Scikit-Learn机器学习包中聚类算法的用法，并通过K-Means聚类、Birch层次聚类及PAC降维三个实例加深读者印象。
本文介绍了 5 大常用机器学习模型类型：集合学习算法，解释型算法，聚类算法，降维算法，相似性算法，并简要介绍了每种类型中最广泛使用的算法模型。我们希望本文可以做到以下三点： 1、应用性。 涉及到应用问题时，知识的普适性显然非常重要。所以我们希望通过给出模型的一般类别，让你更好地了解这些模型应当如何应用。 2、相关性。 本文并不包括所有的机器学习模型，比如Naïve Bayes（朴素贝叶斯）和SVM这种传统算法，在本文中将会被更好的算法所取代。 3、可消化性。对于数学基础较薄弱的读者而言，过多地解释算法会让
机器学习的主要思想是创建一个可以根据先前数据提供合理决策而无需显式编程的广义模型。机器学习问题可以是监督或无监督的。本文关注的是一种无监督机器学习算法，称为“K均值”聚类。
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分享一篇关于聚类的文章：10种聚类算法和Python代码。文末提供jupyter notebook的完整代码获取方式。
最近看到一篇介绍聚类算法的文章（来自海豚数据科学实验室），总结了10种聚类算法及Python实现
【新智元导读】数据专家 Natalino Busa 在本文中讨论了如何从大量的定位事件中获取用户的活动区域来构建基于位置的服务。他经过论证得出，DBSCAN算法与Spark的结合似乎是一种很有前途的方法，可以抽取准确的地理位置模式，并用于开发基于各种场景的数据驱动、基于位置的应用程序，例如个性化营销、欺诈防范和内容过滤。 机器学习，特别是聚类算法，可以用来确定哪些地理区域经常被一个用户访问和签到而哪些区域不是。这样的地理分析使多种服务成为可能，比如基于地理位置的推荐系统，先进的安全系统，或更通常来说，提供更
聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。相反，最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置。在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。
我们之前接触的所有机器学习算法都有一个共同特点，那就是分类器会接受2个向量：一个是训练样本的特征向量X，一个是样本实际所属的类型向量Y。由于训练数据必须指定其真实分类结果，因此这种机器学习统称为有监督学习。 然而有时候，我们只有训练样本的特征，而对其类型一无所知。这种情况，我们只能让算法尝试在训练数据中寻找其内部的结构，试图将其类别挖掘出来。这种方式叫做无监督学习。由于这种方式通常是将样本中相似的样本聚集在一起，所以又叫聚类算法。 下面我们介绍一个最常用的聚类算法：K均值聚类算法（K-Means）。 1、K
来源：海豚数据科学实验室 转自：数据分析1480 今天给大家分享一篇关于聚类的文章，10种聚类介绍和Python代码。 聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。相反，最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置。在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。 完成本教程后，你将知道： 聚类是在输入数据的特征空间中查找自然组的无监督问题。 对于所有数据集，有
来源：海豚数据科学实验室本文约7000字，建议阅读14分钟本文将介绍一篇关于聚类的文章，10种聚类介绍和Python代码。 聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。相反，最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置。在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。 完成本教程后，你将知道： 聚类是在输入数据的特征空间中查找自然组的无监督问题。 对于所有数据集，
除了统计图表外，seaborn也可以绘制热图，而且支持聚类树的绘制，绘制热图有以下两个函数
导 读 机器学习，特别是聚类算法，可以用来确定哪些地理区域经常被一个用户访问和签到而哪些区域不是。这样的地理分析使多种服务成为可能，比如基于地理位置的推荐系统，先进的安全系统，或更通常来说，提供更个性化的用户体验。 在这篇文章中，我会确定对每个人来说特定的地理活动区域，讨论如何从大量的定位事件中（比如在餐厅或咖啡馆的签到）获取用户的活动区域来构建基于位置的服务。举例来说，这种系统可以识别一个用户经常外出吃晚饭的区域。使用DBSCAN聚类算法 首先，我们需要选择一种适用于定位数据的聚类算法，可以基于提供的数
原作：Anuja Nagpal 谢阳 编译自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在这篇文章中，Nagpal以简明易懂的语言解释了无监督学习中的聚类（Clustering）问题，量子
5.3 Boosting【**】 1.boosting集成原理 随着学习的积累从弱到强 2.实现过程 1.初始化训练数据权重，初始权重是相等的 2.通过这个学习器，计算错误率 3.计算这个学习期的投票权重 4.对每个样本进行重新赋权 5.重复前面1-4 6.对构建后的最后的学习器进加权投票 3.bagging集成与boosting集成的区别： 数据方面：
Affinity Propagation Clustering（简称AP算法）是2007提出的，当时发表在Science上《single-exemplar-based》。特别适合高维、多类数据快速聚类，相比传统的聚类算法，该算法算是比较新的，从聚类性能和效率方面都有大幅度的提升。
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。
本文介绍了数据挖掘中的聚类算法，包括K-means、WaveCluster、DBSCAN等算法，以及这些算法的应用案例。同时，也对各种聚类算法的优缺点进行了比较分析。
重复上述的步骤：簇分配和移动聚类中心，直到颜色的点不再改变，具体算法过程如下各图所示：
作者 | 荔枝boy 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文主要介绍了谱聚类的相关概念。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 目录： 一．简述 二．图相关的符号符号 三．相似度矩阵S 四．拉普拉斯矩阵L性质 五．谱聚类算法 六．总结 一．简述 聚类是对探索性数据分析最广泛使用的技术，在现在各个科学领域中处理没有类标的数据时，人们总是想通过确定数据中不同样本的归类，来获取对数据的直观印象。传统的聚类方法有很多，像K-me
高斯混合模型是一种强大的聚类算法。本文将带你了解高斯混合模型的工作原理以及如何在 Python 中实现它们，我们还将讨论 k-means 聚类算法，看看高斯混合模型是如何对它进行改进的。
现如今越来越多的用户偏爱线上交易，越来越少的人会选择去银行网点咨询，银行业要如何精准营销呢？相比传统的问卷调查，大数据金融科技可以更好地为银行赋能。
在机器学习的众多子领域中，聚类算法一直占据着不可忽视的地位。它们无需预先标注的数据，就能将数据集分组，组内元素相似度高，组间差异大。这种无监督学习的能力，使得聚类算法成为探索未知数据的有力工具。DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是这一领域的杰出代表，它以其独特的密度定义和能力，处理有噪声的复杂数据集，揭示了数据中潜藏的自然结构。
ggplot2是由Hadley Wickham设计的R软件包，它有助于数据绘图。在本实验中，我们将简要介绍该软件包的一些功能。如果您想了解更多关于如何使用ggplot2的信息，我们建议您阅读Hadley Wickham撰写的“ggplot2 Elegant graphics for data analysis”。
Pickle模块读入任何Python对象，将它们转换成字符串，然后使用dump函数将其转储到一个文件中——这个过程叫做pickling。反之从存储的字符串文件中提取原始Python对象的过程，叫做unpickling。
今天，机器学习算法被广泛应用于解决自动驾驶汽车制造的各种挑战问题中。人类将传感器数据处理集成到汽车的ECU(电子控制单元)中。 提高机器学习的利用率去完成新的任务是十分必要的，潜在的应用包括对驾驶员条件的评估，或者通过不同的外部和内部传感器进行数据融合，比如激光雷达、雷达、相机或物联网。 运行车载信息娱乐系统的应用程序可以接收来自传感器数据融合系统的信息，例如，如果它发现司机有什么不对劲的地方，就有能力直接将汽车开到医院。这个基于机器学习的应用程序还包括驾驶员的语音、手势识别和语言翻译。算法被分为
本文将从简单高效的 K 均值聚类开始，依次介绍均值漂移聚类、基于密度的聚类、利用高斯混合和最大期望方法聚类、层次聚类和适用于结构化数据的图团体检测。我们不仅会分析基本的实现概念，同时还会给出每种算法的优缺点以明确实际的应用场景。
谱聚类可以看作是基于图的一种聚类方法，在各大论坛有许多介绍谱聚类算法的博客，但是在看的过程中，总是会存在各种各样的困惑，尤其是拉普拉斯矩阵的引入等一些列问题上介绍的不是很清楚。这里基于 Ncut 文章中的推导，给出谱聚类算法的一个整体的推导过程和一些重要细节。
本文介绍了聚类算法的基本概念、常用聚类算法、以及其在数据挖掘和机器学习中的应用。主要包括K-means算法、DBSCAN算法、层次聚类算法、凝聚层次聚类算法、Chameleon算法等。
选自TowardsDataScience 作者：George Seif 机器之心编译 参与：程耀彤、蒋思源、李泽南 在机器学习中，无监督学习一直是我们追求的方向，而其中的聚类算法更是发现隐藏数据结构与知识的有效手段。目前如谷歌新闻等很多应用都将聚类算法作为主要的实现手段，它们能利用大量的未标注数据构建强大的主题聚类。本文从最基础的 K 均值聚类到基于密度的强大方法介绍了 6 类主流方法，它们各有擅长领域与情景，且基本思想并不一定限于聚类方法。 本文将从简单高效的 K 均值聚类开始，依次介绍均值漂移聚类、基于
机器学习算法可以分为三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习可用于一个特定的数据集（训练集）具有某一属性（标签），但是其他数据没有标签或者需要预测标签的情况。无监督学习可用于给定的没有标签的数据集（数据不是预分配好的），目的就是要找出数据间的潜在关系。强化学习位于这两者之间，每次预测都有一定形式的反馈，但是没有精确的标签或者错误信息。下面我们就把机器学习中常用的十几种算法给大家罗列一下，也是我们后续学习的课程目录的主要内容：
本文为译文。原文链接https://dzone.com/articles/decision-trees-vs-clustering-algorithms-vs-linear。
但是，大多数情况下，在处理实际问题时，数据不会带有预定义标签，因此我们需要开发能够对这些数据进行正确分类的机器学习模型，通过发现这些特征中的一些共性，来预测新数据的类。
来源：机器人圈 作者：多啦A亮 本文长度为4600字，建议阅读6分钟 本文全面概述了无人驾驶现阶段使用的机器学习技术。 ［导读］无人驾驶被认为是未来人工智能技术应用的最大市场规模和影响力的落脚点。近年来，为了使汽车能够安全可靠地“自主”上路，研究人员可没少花心思。本文编译自kdnuggets，该文全面概述了无人驾驶现阶段使用的机器学习技术。我们一起来看看，哪些技术将影响未来下一代出行？ 今天，机器学习算法被广泛应用，以解决制造无人驾驶汽车行业中出现的各种挑战。随着传感器数据处理在汽车ECU（电子控制
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、大数据、人工智能领域 聚类是一种涉及数据点分组的机器学习技术。给定一个数据点集，则可利用聚类算法将每个数据点分类到一个特定的组中。理论上，同一组数据点具有
在无监督学习中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础，此类学习任务中研究最多、应用最广的是聚类。
决策树，聚类和线性回归算法之间的差异已经在很多文章中得到了说明（比如这个和这个）。但是， 在哪里使用这些算法并不总是很清楚。通过这篇博文，我将解释在哪里可以使用这些机器学习算法，以及根据你的需求选择特定算法时应考虑哪些因素。
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