阅读《基于 Flink ML 搭建的智能运维算法服务及应用》一文后,对其中日志聚类算法有了些思考。
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。
Mean Shift在计算机视觉领域的应用非常广,如图像分割,聚类和视频跟踪,小编曾经用Mean Shift实现目标跟踪,效果还不错。本文详细的总结了Mean Shift算法原理。
摘要:进入二十一世纪以来,科学技术的不断发展,使得数据挖掘技术得到了学者越来越多的关注。数据挖掘是指从数据库中发现隐含在大量数据中的新颖的、潜在的有用信息和规则的过程,是一种处理数据库数据的知识发现。数据挖掘一种新兴的交叉的学科技术,涉及了模式识别、数据库、统计学、机器学习和人工智能等多个领撤分类、聚类、关联规则是数据挖掘技术几个主要的研究领域。在数据挖掘的几个主要研究领域中,聚类是其中一个重要研究领域,对它进行深入研究不仅有着重要的理论意义,而且有着重要的应用价值。聚类分析是基于物以类聚的思想,将数据划分成不同的类,同一个类中的数据对象彼此相似,而不同类中的数据对象的相似度较低,彼此相异。目前,聚类分析已经广泛地应用于数据分析、图像处理以及市场研究等。传统的K均值聚类算法(K-Means)是一种典型的基于划分的聚类算法,该聚类算法的最大的优点就是操作简单,并且K均值聚类算法的可伸缩性较好,可以适用于大规模的数据集。但是K均值聚类算法最主要的缺陷就是:它存在着初始聚类个数必须事先设定以及初始质心的选择也具有随机性等缺陷,造成聚类结果往往会陷入局部最优解。论文在对现有聚类算法进行详细的分析和总结基础上,针对K均值聚类算法随机选取初始聚类中也的不足之处,探讨了一种改进的选取初始聚类中心算法。对初始聚类中心进行选取,然后根据初始聚类中也不断迭代聚类。改进的聚类算法根据一定的原则选择初始聚类中心,避免了K均值聚类算法随机选取聚类中心的缺点,从而避免了聚类陷入局部最小解,实验表明,改进的聚类算法能够提高聚类的稳定性与准确率。
想要了解聚类算法并对其进行区别与比较的话,最好能把聚类的具体算法放到整个聚类分析的语境中理解。
聚类分析是一种重要的人类行为,早在孩提时代,一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗、动物植物。目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用,如用于模式识别、数据分析、图像处理、市场研究、客户分割、Web文档分类等[1]。 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或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起,不同数据尽量分离。 聚类技术[2]正在蓬勃发展,对此有贡献的研究领域包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等。各种聚类方法也被不断提出和改进,而不同的方法适合于不同类型的数据,因此对各种聚类方法、聚类效果的比较成为值得研究的课题。 1 聚类算法的分类 目前,有大量的聚类算法[3]。而对于具体应用,聚类算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的。如果聚类分析被用作描述或探查的工具,可以对同样的数据尝试多种算法,以发现数据可能揭示的结果。 主要的聚类算法可以划分为如下几类:划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法[4-6]。 每一类中都存在着得到广泛应用的算法,例如:划分方法中的k-means[7]聚类算法、层次方法中的凝聚型层次聚类算法[8]、基于模型方法中的神经网络[9]聚类算法等。 目前,聚类问题的研究不仅仅局限于上述的硬聚类,即每一个数据只能被归为一类,模糊聚类[10]也是聚类分析中研究较为广泛的一个分支。模糊聚类通过隶 属函数来确定每个数据隶属于各个簇的程度,而不是将一个数据对象硬性地归类到某一簇中。目前已有很多关于模糊聚类的算法被提出,如著名的FCM算法等。 本文主要对k-means聚类算法、凝聚型层次聚类算法、神经网络聚类算法之SOM,以及模糊聚类的FCM算法通过通用测试数据集进行聚类效果的比较和分析。 2 四种常用聚类算法研究 2.1 k-means聚类算法 k-means是划分方法中较经典的聚类算法之一。由于该算法的效率高,所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。目前,许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。 k-means算法以k为参数,把n个对象分成k个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低。k-means算法的处理过程如下:首先,随机地 选择k个对象,每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心;对剩余的每个对象,根据其与各簇中心的距离,将它赋给最近的簇;然后重新计算每个簇的平均值。 这个过程不断重复,直到准则函数收敛。通常,采用平方误差准则,其定义如下:
萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在不做乘加操作(multiply-adds)的情况下,能计算矩阵乘法吗? 矩阵乘法包含大量a+b×c类运算,因此常在运算中将乘法器和加法器进行结合成一个计算单元,进行乘法累加操作。 用近似算法的话,确实可以! 这是来自MIT的最新研究,他们提出了一种新的近似算法MADDNESS,在确保一定精度的情况下,将速度提升到了现有近似算法的10倍,比精确算法速度快100倍,被ICML 2021收录。 研究还认为,新算法可能比最近大火的稀疏化、因子化等操作
当遇到聚类分析问题的时候,机器学习领域中有很多聚类算法可供选择。标准的sklearn库就有13个不同的聚类算法。那么面对不同问题应该如何选择聚类算法呢?
目前,有大量的聚类算法。而对于具体应用,聚类算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的。如果聚类分析被用作描述或探查的工具,可以对同样的数据尝试多种算法,以发现数据可能揭示的结果。
k 均值聚类法 快速高效,特别是大量数据时,准确性高一些,但是需要你自己指定聚类的类别数量 系统聚类法则是系统自己根据数据之间的距离来自动列出类别,所以通过系统聚类法 得出一个树状图,至于聚类的类别 需要自己根据树状图以及经验来确定 (同上)在聚类分析中,我们常用的聚类方法有快速聚类(迭代聚类)和层次聚类。其中层次聚类容易受到极值的影响,并且计算复杂速度慢不适合大样本聚类;快速聚类虽然速度快,但是其分类指标要求是定距变量,而实际研究中,有很多的定类变量,如性别、学历、职业、重复购买的可能性等多个与研究
这部分不是要介绍哪个具体的机器学习算法,前面做了一些机器学习的算法,本人在学习的过程中也去看别人写的材料,但是很多作者写的太难懂,或者就是放了太多的公式,所以我就想我来写点这方面的材料可以给大家参照,当然,由于本人才疏学浅,在写博客或者在写程序的过程中有什么不合理或者说错误的地方,还劳烦各位多多指出,因为有你们的支持才能体现出我做这些工作的价值。
k 均值聚类法 快速高效,特别是大量数据时,准确性高一些,但是需要你自己指定聚类的类别数量 系统聚类法则是系统自己根据数据之间的距离来自动列出类别,所以通过系统聚类法 得出一个树状图,至于聚类的类别 需要自己根据树状图以及经验来确定
聚类的思想起源非常早,中国可以追溯到《周易·系辞上》中的“方以类聚,物以群分,吉凶生矣”。但聚类的算法却是上世纪50年代才出现,这是因为聚类依赖于数据,数据量小不行,数据量大的时候只能由计算机解决,而计算机1946年才出现。
聚类算法在企业文档管理软件中有着广泛的应用,可以帮助企业组织和管理大量文档,并提供更高效的检索和浏览功能。
聚类算法是一种无监督的机器学习算法。 它将一组数据分成若干个不同的群组,使得每个群组内部的数据点相似度高,而不同群组之间的数据点相似度低。常用的相似度计算方法有欧式距离法。
K-means:是一种典型的划分聚类算法,它用一个聚类的中心来代表一个簇,即在迭代过程中选择的聚点不一定是聚类中的一个点,该算法只能处理数值型数据。
小编邀请您,先思考: 1 有哪些算法可以聚类?各自有什么特点? 2 聚类算法的效果如何评价? 1 定义 聚类是数据挖掘中的概念,就是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起,不同类数据尽量分离。 2 聚类过程 数据准备:包括特征标准化和降维; 特征选择:从最初的特征中选择最有效的特征,并将其存储于向量中; 特征提取:通过对所选择的特征进行转换形成新的突出特征;
在电脑监控软件中,聚类算法可以应用于多个方面,包括异常检测、威胁情报分析和用户行为分析等。聚类算法的原理是将一组数据对象划分为不同的组别,使得组内的对象相似度高,而组间的相似度较低。
学习数据挖掘的朋友,对分类算法和聚类算法都很熟悉。无论是分类算法还是聚类算法,都有许多具体的算法来实现具体的数据分析需求。很多时候,我们难以判断选择分类或者聚类的场合是什么。我们最直观的概念是,分类和聚类都是把某个被分析的对象划分到某个类里面,所以觉得这两种方法实际上是差不多一回事。然而当我们学习了许多具体算法之后再回来看,分类和聚类所实现的数据分析功能实际上是大相径庭的,他们之间不仅仅有算法上的具体差异,更重要的是,甚至他们的应用领域和所解决的具体问题都不一样。 1. 类别是否预先定义是最直观区别 算
随着数据量的迅速增加如何对大规模数据进行有效的聚类成为挑战性的研究课题,面向大数据的聚类算法对传统金融行业的股票投资分析、 互联网金融行业中的客户细分等金融应用领域具有重要价值, 本文对已有的大数据聚类算法,以及普通聚类算法做一个简单介绍
(本文转自网上,具体出处忘了是哪里的,好像是上海一位女士在网上的博文,此处转载,用以备查,请原作者见谅) 聚类算法总结: --------------------------------------------------------- 聚类算法的种类: 基于划分聚类算法(partition clustering)
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/78524599
导读:人类文明已迈入大数据时代,得“数据”者得天下,而数据处理技术是必不可少的,那么说到大数据分析中的应用,最常用的经典算法之一就是聚类法,这是数据挖掘采用的起步技术,也是数据挖掘入门的一项关键技术。
接下来几周的时间,我们将会推出关于《西瓜书》读书笔记的连载文章,updating~
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。
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
本文以iris数据和模拟数据为例,帮助客户了比较R语言Kmeans聚类算法、PAM聚类算法、 DBSCAN聚类算法、 AGNES聚类算法、 FDP聚类算法、 PSO粒子群聚类算法在 iris数据结果可视化分析中的优缺点。结果:聚类算法的聚类结果在直观上无明显差异,但在应用上有不同的侧重点。在 研究中,不能仅仅依靠传统的统计方法来进行聚类分析,而应该采用多种数据挖掘手段相结合,综合利用各种方法的优势,分析不同的数据集,从中找到适合自己研究需要的聚类分析方法。
聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地小;不同类对象之间的相似度尽可能地大。目前聚类的方法很多,根据基本思想的不同,大致可以将聚类算法分为五大类:层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法。以下内容摘自《数据挖掘中的聚类分析研究综述》。 1、层次聚类算法 1.1 聚合聚类 1.1.1相似度依据距离不同:Single-Link:最近距离、Complete-Link:最远距离、Average-Link:平均距离 1.1.2 最具代表性算法 1)CUR
层级聚类(Hierarchical Clustering)是一种基于树形结构的聚类算法,通过将数据点逐步合并成簇,最终形成一棵树形的聚类结构。层级聚类算法可以分为两种:自底向上聚类(Agglomerative Clustering)和自上向下聚类(Divisive Clustering)
随着物联网设备的普及和人工智能技术的发展,越来越多的物联网设备及服务暴露在互联网中,这也导致其安全问题备受关注。物联网资产识别是物联网安全中必要且关键的一环,如果能够对暴露在外的物联网资产进行归纳梳理并分析,对于发现物联网设备的安全问题是具有重要意义的。
本文介绍了基于Spark的LDA主题模型在文本聚类分析中的应用,通过与其他常见聚类算法进行比较,展示了其在处理大规模文本数据时的效率和准确性。同时,文章还介绍了文智平台在支持多语言、处理多主题、提供可视化界面等方面的特点。
近年来电子商务发展迅速,随之而来的信用问题给消费者带来诸多困扰,造成电子商务网上各种交易问题产生的原因是多方面的,但总的来说是缺乏有效的信用评价体系。目前各电子商务网站虽然都建立了信用评价体系,但是各网站提出的信用评价系统、流程以及指标体系大体相同并已经使用多年,并没有根据电子商务的现实发展而进行创新优化,也没有根据评价用户实际需求进行更精准的设计。
1. 聚类的基本概念 1.1 定义 聚类是数据挖掘中的概念,就是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起,不同类数据尽量分离。 1.2 聚类与分类的区别 Clustering (聚类),简单地说就是把相似的东西分到一组,聚类的时候,我们并不关心某一类是什么,我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起。因此,一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开
聚类(Clustering)就是一种寻找数据之间内在结构的技术。聚类把全体数据实例组织成一些相似组,而这些相似组被称作簇。处于相同簇中的数据实例彼此相同,处于不同簇中的实例彼此不同。
最近我们被客户要求撰写关于K-Means(K-均值)聚类算法的研究报告,包括一些图形和统计输出。
AiTechYun 编辑:Yining 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。 在数据科学中,我们可以使用聚类分析从我们的数据中获得一些有价值的见解。在这篇文章中,我们将研究5种流行的聚类算法以及它们的优缺点。 K-MEANS聚类算法 K-Means聚类算法可能是大
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。
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在计算机视觉领域中,图像压缩是一个重要的问题。在本文中,我们将介绍如何使用K-Means聚类算法来压缩图像。K-Means算法是一种常用的聚类算法,它可以将数据分成几个不同的簇,每个簇的数据点都具有相似的特征。
在您提到的上下文中,"PyCluster"可能指的是Python中的一个聚类算法库,但是请注意,PyCluster这个库在我上次的知识截止日期(2021年)时并不是一个广泛使用的库。如果您遇到了PyCluster库的问题,以下是一些可能的常见问题和解决方案:
本文首先阐明了聚类算法的基本概念,介绍了几种比较典型的聚类算法,然后重点阐述了K-均值算法的基本思想,对K-均值算法的优缺点做了分析,回顾了对K-均值改进方法的文献,最后在Matlab中应用了改进的K-均值算法对数据进行了分析。
聚类就是一种寻找数据之间一种内在结构的技术。聚类把全体数据实例组织成一些相似组,而这些相似组被称作聚类。处于相同聚类中的数据实例彼此相同,处于不同聚类中的实例彼此不同。聚类技术通常又被称为无监督学习,因为与监督学习不同,在聚类中那些表示数据类别的分类或者分组信息是没有的。
本文就将采用改进Fuzzy C-means算法对基于用户特征的微博数据进行聚类分析。
编译 | AI科技大本营 参与 | 刘 畅 编辑 | 明 明 【AI科技大本营导读】聚类是一种将数据点按一定规则分群的机器学习技术。给定一组数据点,我们可以使用聚类算法将每个数据点分类到一个特定的簇中。理论上,属于同一类的数据点应具有相似的属性或特征,而不同类中的数据点应具有差异很大的属性或特征。聚类属于无监督学习中的一种方法,也是一种在许多领域中用于统计数据分析的常用技术。 在数据科学中,我们可以使用聚类分析,来获得一些有价值的信息。其手段是在应用聚类算法时,查看数据点会落入哪些类。现在,我
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。
聚类问题是机器学习中无监督学习的典型代表,在数据分析、模式识别的很多实际问题 中得到了应用。在本文中,SIGAI 将为大家深入浅出的介绍聚类问题的定义以及各种典型的 聚类算法,帮助大家建立对聚类算法最直观、本质的概念。
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