机器之心专栏 作者:王泉、张帆 在今年的 Made By Google 大会上,谷歌公布了 Recorder 应用的自动说话人标注功能。该功能将实时地为语音识别的文本加上匿名的说话人标签(例如 “说话人 1” 或“说话人 2”)。这项功能将极大地提升录音文本的可读性与实用性。 谷歌于 2019 年为其 Pixel 手机推出了安卓系统下的录音软件 Recorder,对标 iOS 下的语音备忘录,并支持音频文件的录制、管理和编辑等。在此之后,谷歌陆续为 Recorder 加入了大量基于机器学习的功能,包括语音识
原创声明:本文为 SIGAI 原创文章,仅供个人学习使用,未经允许,不能用于商业目的。
文章:FEC: Fast Euclidean Clustering for Point Cloud Segmentation
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。
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
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。
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,
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:
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?
在无监督学习中unsupervised learning中,训练样本的标记信息是未知的,其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。而此类学习任务中应用最广、研究最多的即聚类clustering。 以通俗的语言讲解,聚类学习将数据集中的样本分成若干个互不相交的子集(称为簇cluster)。保持簇内差异尽可能小而簇间差异尽可能大我们就可以将每个簇映射到一些潜在的类别。
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
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。
“The observation of and the search forsimilarities and differences are the basis of all human knowledge.” —— ALFREDB. NOBEL
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。
作者 祝烨 编辑 (没脸) “The observation of and the search forsimilarities and differences are the basis of all human knowledge.” —— ALFREDB. NOBEL “人类所有知识的基础就是观察和寻找相似与相异” —— 阿尔弗雷德·伯恩哈德·诺贝尔 前言 我们生活在数据大爆炸时代,每时每刻都在产生海量的数据如视频,文本,图像和博客等。由于数据的类型和大小已经超出了人们传统
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。
今日头条丨一点资讯丨腾讯丨搜狐丨网易丨凤凰丨阿里UC大鱼丨新浪微博丨新浪看点丨百度百家丨博客中国丨趣头条丨腾讯云·云+社区
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云