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最新的聚类算法

相关内容

  • 聚类算法

    KMeansKMeans 是一种常用的聚类算法,将无标签的数据聚成 K 个类。平台提供的 KMeans 算法实现了并行的 k-means++ 的初始化算法。算法参数k:聚类类别数。maxIter:最大迭代次数。tol:容忍误差下界,低于该值的时候,算法停止迭代。 半自动调参调参算法:默认贝叶斯调参,目前支持贝叶斯调参、网格调参和随机调参。评估方法:算法的评估方法,支持 ClustringEvaluator。评估指标:聚类评估指标 sllhouette。k:离散整正整数参数,取值需要大于等于2。算法参数k:聚类类别数。maxIter:最大迭代次数。tol:容忍误差下界,低于该值的时候,算法停止迭代。 半自动调参调参算法:默认贝叶斯调参,目前支持贝叶斯调参、网格调参和随机调参。算法参数k:聚类类别数。maxIter:最大迭代次数。 半自动调参调参算法:默认贝叶斯调参,目前支持贝叶斯调参、网格调参和随机调参。
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  • R聚类算法-层次聚类算法

    层次聚类(Hierarchical Clustering算法)层次聚类算法又称为树聚类算法,它根据数据之间的距离,透过一种层次架构方式,反复将数据进行聚合,创建一个层次以分解给定的数据集。常用于一维数据的自动分组层次聚类方法 hclust(dist)dist 样本的距离矩阵距离矩阵的计算方式 dist(data)data 样本数据层次聚类的代码实现:pColumns
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  • 【算法】聚类算法

    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?聚类方法的分类主要分为层次化聚类算法,划分式聚类算法,基于密度的聚类算法,基于网格的聚类算法,基于模型的聚类算法等。核聚类方法是普适的,并在性能上优于经典的聚类算法,它通过非线性映射能够较好地分辨、提 取并放大有用的特征,从而实现更为准确的聚类;同时,算法的收敛速度也较快。在经典聚类算法失效的情况下,核聚类算法仍能够得到正确的聚类。代表算法有SVDD算法,SVC算法。谱聚类算法建立在图论中的谱图理论基础上,其本质是将聚类问题转化为图的最优划分问题,是一种点对聚类算法。?聚类算法简要分类架构图常用算法特点对比表▼?
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  • 机器学习(7)——聚类算法聚类算法

    聚类算法前面介绍的集中算法都是属于有监督机器学习方法,这章和前面不同,介绍无监督学习算法,也就是聚类算法。我们对数据进行聚类的思想不同可以设计不同的聚类算法,本章主要谈论三种聚类思想以及该聚类思想下的三种聚类算法。666本章主要涉及到的知识点有:“距离”K-Means算法几种优化K-Means算法密度聚类算法思想:“物以类聚,人以群分”本节首先通过聚类算法的基本思想,引出样本相似度这个概念,并且介绍几种基本的样本相识度方法k- Means算法要求:给定较多数据,来比较两种算法的聚类速度,且用刚学到的聚类评估算法对,这两种算法进行评估。非凸数据集进行聚类本章小结本章主要介绍了聚类中的一种最常见的算法—K-Means算法以及其优化算法,聚类是一种无监督学习的方法。
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  • 聚类算法之DBSCAN聚类

    DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 是一种基于密度的聚类算法,基于密度的聚类寻找被低密度区域分离的高密度区域若某一点,从任一核心地点出发都是密度不可达的,则称该点为噪声点DBSCAN 聚类算法实现如下图: ?当出现奇葩数据时,K-Means 无法正常聚类,而 DBSCAN 完全无问题?,处理速度慢,消耗大 当空间聚类的密度不均匀、聚类间距差相差很大时参数密度阈值minPts和邻域r参数选取困难 对于高维数据,容易产生“维数灾难”(聚类算法基于欧式距离的通病) DBSCAN 聚类 Python# 调用密度聚类 DBSCANdb = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=10).fit(X)# print(db.labels_) # db.labels_为所有样本的聚类索引,(聚类结果中-1表示没有聚类为离散点) # 模型评估print(估计的聚类个数为: %d % n_clusters_)print(同质性: %0.3f % metrics.homogeneity_score
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  • 聚类算法总结

    ------------------ 聚类算法的种类: 基于划分聚类算法(partition clustering) 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模糊聚类算法 基于层次聚类算法: CURE: 采用抽样技术先对数据集D随机抽取样本,再采用分区技术对样本进行分区,然后对每个分区局部聚类,最后对局部聚类进行全局聚类 ROCK: 也采用了随机抽样技术,该算法在计算两个对象的相似度时,叶结点存储一个聚类,用中心和半径表示,顺序处理每一个对象,并把它划分到距离最近的结点,该算法也可以作为其他聚类算法的预处理过程 BUBBLE: BUBBLE算法则把BIRCH算法的中心和半径概念推广到普通的距离空间BUBBLE-FM: BUBBLE-FM算法通过减少距离的计算次数,提高了BUBBLE算法的效率 基于密度聚类算法: DBSCAN: DBSCAN算法是一种典型的基于密度的聚类算法,该算法采用空间索引技术来搜索对象的邻域因此如何解决这个问题成为当前的一个研究热点,有学者提出将不同的聚类思想进行融合以形成新的聚类算法,从而综合利用不同聚类算法的优点,在一次聚类过程中综合利用多种聚类方法,能够有效的缓解这个问题。
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  • 聚类算法之层次聚类

    层次聚类(Hierarchical Clustering)是聚类算法的一种,通过计算不同类别的相似度类创建一个有层次的嵌套的树。层次聚类怎么算层次聚类分为自底向上和自顶向下两种,这里仅采用scikit-learn中自底向上层次聚类法。,直到合并成为一个组,聚类结束聚类过程的散点图变化一下,就是我们要的层次图层次聚类 Python 实现import numpy as npfrom sklearn.cluster import AgglomerativeClusteringdata= np.random.rand(100, 3) #生成一个随机数据,样本大小为100, 特征数为3 #假如我要构造一个聚类数为3的聚类器estimator = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)#构造聚类器estimator.fit(data) print(estimator.labels_)#获取聚类标签主函数 AgglomerativeClustering 参数解释
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  • 聚类算法

    聚类算法:聚类算法属于无监督学习,没有给出分类,通过相似度得到种类。主要会讲四种:Kmeans均值,层次聚类,DBSCAN,谱聚类。再讲算法前先讲一下几种衡量相似度的方法:1.欧氏距离:?不必要知道要多少个分类,可以发现任意形状的簇,包括非凸的,而且都噪音数据不敏感。密度聚类概念:?image?颜色是刚刚层次聚类的那个。===================================================================================================谱聚类谱聚类是一种基于拉普拉斯矩阵的特征向量的聚类算法image这就是最后的效果了。总体来说还是凝聚层次聚类好些。还有一些聚类判断指标没有写,等看书了再不全吧,现在还是理论阶段。还有其他的距离模型,比如som神经网络,GMM高斯混合模型等等,学到在说吧。
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  • 集成聚类系列(一):基础聚类算法简介

    基于层次的聚类算法通常会用平均距离,最大距离,最小距离作为衡量距离的方法,算法如果使用最大距离来度量类与类的距离时,称为最远邻聚类算法;当使用最小距离作为衡量类与类之间的距离时,称为邻聚类算法。算法的优点:不需要预先设定聚类个数;可以发现类的层次关系算法的缺点:计算时间复杂度高;算法有可能导致聚类成链状,而无法形成层次结构。基于网络的方法基于网格的聚类算法的目标是将数据按照维数划分为多层类似网格的结构,常见的基于网格聚类的算法如:STING,WAVECLUSTER等。算法的优点:基于网格计算是相互独立的且互不干扰;时间复杂度低算法的缺点:聚类的效果依赖于矩阵单元格划分的大小,单元格划分的细,聚类效果好,时间复杂度高;单元格划分的粗,聚类效果差。时间复杂度小。算法的优点:比传统的kmeans聚类算法普适性更强,不仅可以用于凸数据,对于任意形状的数据空间也能得到很好的聚类。算法的缺点:在进行聚类之前需要设置具体应用的尺度参数,通常需要一些经验。
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  • 聚类算法简述

    K-MEANS算法K-MEANS评估聚类结果与选择KMapReduceGMM算法初始化过拟合K-MEANS比较LDALDA和clustering的区别数学基础四种分布共轭分布与LDA的关系LDA的结构InferenceEM算法Gibbs SamplingCollapsed Gibbs Sampling本文简要介绍K-MEANS、高斯混合模型GMM、主题模型LDA三种聚类方法。样本点划分到最近聚类中心的那一类 根据重新划分的样本点,计算每个类的新聚类中心 K-MEANS++改进了初始样本中心的选择方法。从数据中随机选择样本点作为第一个聚类中心对每个样本点,计算到最近的聚类中心的距离根据第二步计算的样本点到最近的聚类中心的距离,成概率地选择新的聚类中心重复2-3直到获得K个聚类中心这样做的优点有:提高了局部最优点的质量收敛更快这样做的缺点有GMM相比K-MEANS优点如下:软间隔划分,样本点可以属于多个类别,可以计算属于各个类别的概率K-MEANS只记录了聚类中心,GMM记录了聚类的形状K-MEANS的聚类区域是超球形的不可以重叠,GMM
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  • 简述【聚类算法】

    在100个人当中,可能有5个朋友群,这5个朋友群的形成可能要2个月。?而聚类算法,跟以上的过程很像。聚类算法,是把距离作为特征,通过自下而上的迭代方式(距离对比),快速地把一群样本分成几个类别的过程。其实猪跟牛看的出分别是因为他们的外形太不一样。实际上样本可能有几个甚至几十个维度,光对比其中1,2个维度基本分不出差别。所以聚类算法,一般是面向大量的,同时维度在2个或2个以上的样本群。?前面讲到,聚类算法是根据样本之间的距离来将他们归为一类的,这个距离不是普通的距离,理论上叫做欧氏距离。为什么不用普通的距离就好,用这么拗口的欧式距离?那是为了衡量高于三维空间的样本之间的距离。那么聚类算法,是怎么通过迭代的方式,将样本聚成几个类别的呢?用Python写了一个简单的聚类算法:import matplotlib.pyplot as pltimport randomimport mathfrom copy import copy #寻找新的中心点的函数
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  • Kmeans聚类算法

    kmeans算法步骤第一步 - 随机选择 K 个点作为点的聚类中心,这表示我们要将数据分为 K 类。第二步 - 遍历所有的点 P, 算出 P 到每个聚类中心的距离,将 P 放到最近的聚类中心的点集中。第三步 - 遍历每一个点集,算出每一个点集的中心位置,将其作为新的聚类中心。第四步 - 重复步骤 2 和步骤 3,直到聚类中心位置不再移动。?如何确定K值在确定K的时候,可以测试10个不同的聚类中心,然后绘制K与误差平方和的曲线图,找到曲线的拐点,即是合适的K值。 ?
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  • DBSCAN密度聚类算法

    下面我们就对DBSCAN算法的原理做一个总结。1. 密度聚类原理    DBSCAN是一种基于密度的聚类算法,这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定。DBSCAN聚类算法    下面我们对DBSCAN聚类算法的流程做一个总结。    输入:样本集D=$(x_1,x_2,...同时它在聚类的同时还可以找出异常点,这点和BIRCH算法类似。    那么我们什么时候需要用DBSCAN来聚类呢?下面对DBSCAN算法的优缺点做一个总结。    DBSCAN的主要优点有:    1) 可以对任意形状的稠密数据集进行聚类,相对的,K-Means之类的聚类算法一般只适用于凸数据集。    2) 可以在聚类的同时发现异常点,对数据集中的异常点不敏感。    3) 聚类结果没有偏倚,相对的,K-Means之类的聚类算法初始值对聚类结果有很大影响。    
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  • 智能钛机器学习平台

    应用场景,产品概述,客户价值,Tensorflow,Spark,PySpark,关联规则,异常检测,回归算法,推荐算法,时间序列,聚类算法,分类算法,自然语言处理,计算机视觉,数据预处理,可视化,模型评估,使用内置案例,查看日志,TI SDK 简介,使用 SDK,查看日志与监控,可视化建模简介,使用内置案例,费用相关,Notebook 相关,工作流任务相关,COS 相关,内置算法的预训练模型,查询Notebook,推荐算法,时间序列,聚类算法,分类算法,深度学习,自然语言处理,计算机视觉,数据预处理,可视化,模型评估,PyCaffe,PyTorch,最佳实践,用 Sklearn 实现科比投篮预测,花朵图像分类,,Angel 算法指南,Angel 算法简介,Spark on Angel,图算法,PySONA 算法,机器学习算法,使用可视化建模构建模型,使用 Notebook 构建模型,使用 TI SDK 构建模型简介,创建实例,管理实例,使用内置案例,查看日志,TI SDK 简介,使用 SDK,查看日志与监控,可视化建模简介,使用内置案例,费用相关,Notebook 相关,工作流任务相关,COS 相关,内置算法的预训练模型
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  • Canopy聚类算法分析

    Canopy聚类算法是可以并行运行的算法,数据并行意味着可以多线程进行,加快聚类速度,开源ML库Mahout使用。一、概念 与传统的聚类算法(比如 K-means )不同,Canopy 聚类最大的特点是不需要事先指定 k 值( 即 clustering 的个数),因此具有很大的实际应用价值。与其他聚类算法相比,Canopy聚类虽然精度较低,但其在速度上有很大优势,因此可以使用 Canopy 聚类先对数据进行“粗”聚类,(摘自于Mahout一书:Canopy算法是一种快速地聚类技术,只需一次遍历数据科技得到结果可为K均值算法优化超参数..K....)得到 k 值后再使用 K-means 进行进一步“细”聚类。这种Canopy + K-means的混合聚类方式分为以下两步: Step1、聚类最耗费计算的地方是计算对象相似性的时候,Canopy 聚类在第一阶段选择简单、计算代价较低的方法计算对象相似性,将相似的对象放在一个子集中
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  • K-Means算法、层次聚类、密度聚类及谱聚类方法详述

    聚类算法和分类算法的区别:分类算法是有监督学习,基于有标注的历史数据进行算法模型构建聚类算法是无监督学习,数据集中的数据是没有标注的(2)相似度距离公式闵可夫斯基距离(Minkowski)dist(X,先使用Canopy算法进行“粗”聚类得到K个聚类中心点,K-Means算法使用Canopy算法得到的K个聚类中心点作为初始中心点,进行“细”聚类。传统的层次聚类算法主要分为两大类算法:凝聚的层次聚类:AGNES算法(AGglomerative NESting)采用自底向上的策略。这类算法可以克服基于距离的算法只能发现凸聚类的缺点,可以发现任意形状的聚类,而且对噪声数据不敏感。但是计算复杂度高,计算量大。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进行聚类的目的。其本质是将聚类问题转换为图的最优划分问题,是一种点对聚类算法。
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  • BIRCH聚类算法原理

    章节目录 BIRCH概述聚类特征CF与聚类特征树CF Tree聚类特征树CF Tree的生成BIRCH算法BIRCH算法小结01BIRCH概述BIRCH的全称是利用层次方法的平衡迭代规约和聚类(BalancedBIRCH算法利用了一个树结构来帮助我们快速的聚类,这个数结构类似于平衡B+树,一般将它称之为聚类特征树(Clustering Feature Tree,简称CF Tree)。也就是说BIRCH算法的主要过程,就是建立CF Tree的过程。当然,真实的BIRCH算法除了建立CF Tree来聚类,其实还有一些可选的算法步骤的,现在我们就来看看 BIRCH算法的流程。对于一些超球体距离非常近的元组进行合并3)(可选)利用其它的一些聚类算法比如K-Means对所有的CF元组进行聚类,得到一颗比较好的CF Tree.这一步的主要目的是消除由于样本读入顺序导致的不合理的树结构从上面可以看出,BIRCH算法的关键就是步骤1,也就是CF Tree的生成,其他步骤都是为了优化最后的聚类结果。
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  • BIRCH聚类算法原理

        在K-Means聚类算法原理中,我们讲到了K-Means和Mini Batch K-Means的聚类原理。这里我们再来看看另外一种常见的聚类算法BIRCH。BIRCH算法比较适合于数据量大,类别数K也比较多的情况。它运行速度很快,只需要单遍扫描数据集就能进行聚类,当然需要用到一些技巧,下面我们就对BIRCH算法做一个总结。1.BIRCH算法利用了一个树结构来帮助我们快速的聚类,这个数结构类似于平衡B+树,一般将它称之为聚类特征树(Clustering Feature Tree,简称CF Tree)。当然,真实的BIRCH算法除了建立CF Tree来聚类,其实还有一些可选的算法步骤的,现在我们就来看看 BIRCH算法的流程。    对于一些超球体距离非常近的元组进行合并    3)(可选)利用其它的一些聚类算法比如K-Means对所有的CF元组进行聚类,得到一颗比较好的CF Tree.这一步的主要目的是消除由于样本读入顺序导致的不合理的树结构
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  • 机器学习算法之聚类算法

    .—— James Cameron1.认识聚类算法?? 使用不同的聚类准则,产生的聚类结果不同。1.2 概念聚类算法: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。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。1.3 与分类算法最大的区别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。.聚类算法实现流程 k-means 其实包含两层内容:K :初始中心点个数(计划聚类数)means:求中心点到其他数据点距离的平均值3.1 k-means 聚类步骤1) 随机设置 K 个特征空间内的点作为初始的聚类中心
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  • 【机器学习】聚类算法总结

    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。1.2 优缺点优点:适用于任意形状和任意属性的数据集;灵活控制不同层次的聚类粒度,强聚类能力缺点:大大延长了算法的执行时间,不能回溯处理2、分割聚类算法2.1 基于密度的聚类2.1.1特点将密度足够大的相邻区域连接2)基于光谱的图划分2.4基于平方误差的迭代重分配聚类2.4.1思想逐步对聚类结果进行优化、不断将目标数据集向各个聚类中心进行重新分配以获最优解2.4.2具体算法1)概率聚类算法期望最大化、能够处理异构数据:倾向于识别凸形分布、大小相近、密度相近的聚类;中心选择和噪声聚类对结果影响大3、基于约束的聚类算法3.1约束对个体对象的约束、对聚类参数的约束;均来自相关领域的经验知识3.2重要应用对存在障碍数据的二维空间按数据进行聚类,借鉴Apriori算法3)联合聚类技术特点:对数据点和属性同时进行聚类文本:基于双向划分图及其最小分割的代数学方法4.3不足:不可避免地带来了原始数据信息的损失和聚类准确性的降低5、机器学习中的聚类算法
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