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。
层次聚类(Hierarchical clustering)是一种常见的聚类算法,它将数据点逐步地合并成越来越大的簇,直到达到某个停止条件。层次聚类可以分为两种方法:自下而上的聚合法(agglomerative)和自上而下的分裂法(divisive)。在聚合法中,每个数据点最初被视为一个单独的簇,然后每次迭代将距离最近的两个簇合并为一个新的簇,直到所有点都合并成一个大簇。在分裂法中,最初的簇被视为一个单独的簇,然后每次迭代将当前簇中距离最远的两个点分成两个新的簇,直到每个点都是一个簇为止。
上一篇笔者以自己编写代码的方式实现了重心法下的系统聚类(又称层次聚类)算法,通过与Scipy和R中各自自带的系统聚类方法进行比较,显然这些权威的快捷方法更为高效,那么本篇就系统地介绍一下Python与R各自的系统聚类算法; Python cluster是Scipy中专门用来做聚类的包,其中包括cluster.vq矢量量化包,里面封装了k-means方法,还包括cluster.hierarchy,里面封装了层次聚类和凝聚聚类的方法,本文只介绍后者中的层级聚类方法,即系统聚类方法,先从一个简单的小例子出发: i
聚类的对象是观测数据或者样本集合,用相似度或者距离来表示样本之间的相似度。常用的距离:
一、层次聚类 1、层次聚类的原理及分类 1)层次法(Hierarchicalmethods)先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个类。然后,再计算类与类之间的距离,将距离最近的类合并为一个大类。不停的合并,直到合成了一个类。其中类与类的距离的计算方法有:最短距离法,最长距离法,中间距离法,类平均法等。比如最短距离法,将类与类的距离定义为类与类之间样本的最短距离。 层次聚类算法根据层次分解的顺序分为:自下底向上和自上向下,即凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法(agglomerative和di
聚类分析是按照个体的特征将他们分类,让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度,不同类别之间具有较大的差异性。聚类分析属于无监督学习。聚类对象可以分为两类:
1)聚类的核心概念是相似度(similarity)或距离(distance),有多种相似度或距离的定义。因为相似度直接影响聚类的结果,所以其选择是聚类的根本问题。
不同于分类和回归,聚类不需要事先的任何参考分类信息,可以简单地通过判断数据特征的相似性来完成对数据的归类。
尽管我个人非常不喜欢人们被划分圈子,因为这样就有了歧视、偏见、排挤和矛盾,但“物以类聚,人以群分”确实是一种客观的现实——这其中就蕴含着聚类分析的思想。 前面所提到的机器学习算法主要都是分类和回归,这两类的应用场景都很清晰,就是对分类型变量或者数值型变量的预测。聚类分析是一种根据样本之间的距离或者说是相似性(亲疏性),把越相似、差异越小的样本聚成一类(簇),最后形成多个簇,使同一个簇内部的样本相似度高,不同簇之间差异性高。 有人不理解分类和聚类的差别,其实这个很简单:分类是一个已知具体有几种情况的变量,
马哈拉诺比斯距离: 考虑各个分量(特征)之间的相关性,与各个分量的尺度无关,距离越大,相似度越小
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
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。
在机器学习领域中,层次聚类是一种常用的聚类算法,它能够以层次结构的方式将数据集中的样本点划分为不同的簇。层次聚类的一个优势是它不需要事先指定簇的数量,而是根据数据的特性自动形成簇的层次结构。本文将详细介绍层次聚类算法的原理、实现步骤以及如何使用 Python 进行编程实践。
本文介绍了层次聚类算法。首先抛出了聚类理论中两个关键问题:何为类,何为相似,同时介绍了聚类中常用两种评价指标:内部指标和外部指标。然后介绍了层次聚类算法:凝聚层次聚类和分裂层次聚类算法,两者皆以样本集作为类表示,常用欧式距离作为相似性度量,分层次聚类。最后介绍了层次聚类算法的特点,可视化,复杂度。
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:
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。
聚类是针对给定的样本,依据它们特征的相似度或距离,将其归并到若干个「类」或「簇」的数据分析问题。一个类是样本的一个子集,直观上,相似的样本聚集在相同的类,不相似的样本分散在不同的类。
层次聚类算法(Hierarchical Clustering)将数据集划分为一层一层的clusters,后面一层生成的clusters基于前面一层的结果。层次聚类算法一般分为两类:
为了测试层次聚类的效果,小编采用中国32个省会城市的距离作为输入,分别利用单连接算法和全连接算法对32个省进行聚类。 按照大的地区划分,人们一般将我国划分成华中、华北、华南、西北、东北、西南和华东地区,共7部分。小编这里实验的时候也是聚成7类,看看实际的效果是不是跟我们预想的相同。下图1是单连接算法实验结果,图2是全连接算法结果。
聚类算法是属于无监督的机器学习方法;机器学习里把算法分为有监督和无监督的算法,所谓有监督,即我想研究的数据集有目标数据,白话点就是建模里大家常说的那个y,如我想基于公司数据库已经有的相关数据集训练一个模型,用来预测客户是否会流失,从数据库中得到的数据集里是有一个特征(一列)是客户是否流失的,可能1代表流失,0代表不会流失;但业务的初期或者数据库中没有该特征,即手中无y,那该怎么办?如对客户进行价值分群,此时对于这种目标明确,但确实缺少y这一列这种分析需求,可考虑聚类算法来实现。
③ 基于密度的聚类方法 : DBSCAN ( Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise ) ;
1 . 基于层次的聚类方法 : 将 数据集样本对象 排列成 聚类树 , 在 指定 的层次 ( 切割点 ) 进行切割 , 切割点 时刻 的聚类分组 , 就是 最终需要的聚类分组 ; 也就是这个切割点的切割的时刻 , 互相关联的样本 , 划分到一个聚类分组中 ;
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
本篇文章分享一些日常工作中最常用的聚类算法做介绍,全文较长,全文较长,欢迎点赞收藏。
层次聚类 紧接上章,本章主要是介绍和K-Means算法思想不同而的其他聚类思想形成的聚类算法。 k-means算法却是一种方便好用的聚类算法,但是始终有K值选择和初始聚类中心点选择的问题,而这些问题也会影响聚类的效果。为了避免这些问题,我们可以选择另外一种比较实用的聚类算法-层次聚类算法。顾名思义,层次聚类就是一层一层的进行聚类,可以由上向下把大的类别(cluster)分割,叫作分裂法;也可以由下向上对小的类别进行聚合,叫作凝聚法;但是一般用的比较多的是由下向上的凝聚方法。 本章主要涉及到的知识点有: 层次
无监督学习(Unsupervised Learning)是一类机器学习任务,其中算法在没有标签的情况下,从未标记的数据中学习模式和结构。与有监督学习不同,无监督学习不依赖于预定义的输出,而是从数据本身提取信息,用于发现数据的内在规律和特征。
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.聚类是针对给定的样本,依据它们属性的相似度或距离,将其归并到若干个“类”或“簇”的数据分析问题。一个类是样本的一个子集。直观上,相似的样本聚集在同类,不相似的样本分散在不同类。
本文介绍了层次聚类算法的基本概念、原理、方法和应用。层次聚类算法是一种基于树形结构的聚类方法,包括距离矩阵计算、数据转换、聚类树构建和剪枝等步骤。该算法可以自动处理大规模数据集,但计算量较大,且结果不稳定。在实际应用中,需要根据数据特点和需求选择合适的聚类算法。
摘要: 层次聚类 kmeans dbscan笔记 一、距离和相似系数 r语言中使用dist(x, method = “euclidean”,diag = FALSE, upper = FALSE, p = 2) 来计算距离。其中x是样本矩阵或者数据框。method表示计算哪种距离。method的取值有: euclidean 欧几里德距离,就是平方再开方。 maximum 切比雪夫距离 manhattan 绝对值距离 canbe
原文链接:https://my.oschina.net/u/1047640/blog/202714#OSC_h4_2 摘要: 层次聚类 kmeans dbscan笔记 一、距离和相似系数 r语言中
(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)
聚类分析是没有给定划分类别的情况下,根据样本相似度进行样本分组的一种方法,是一种非监督的学习算法。聚类的输入是一组未被标记的样本,聚类根据数据自身的距离或相似度划分为若干组,划分的原则是组内距离最小化而组间距离最大化,如下图所示:
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。
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。
前面已经陆续分享了几篇关于机器学习的博客,相信刚接触这个领域的朋友们肯定是比较感兴趣的,那么本篇博客让博主为大家介绍一些关于机器学习常见的面试题吧~
聚类就是对大量未知标注的数据集,按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别,使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小. 数据聚类算法可以分为结构性或者分散性,许多聚类算法在执行之前,需要指定从输入数据集中产生的分类个数。 1.分散式聚类算法,是一次性确定要产生的类别,这种算法也已应用于从下至上聚类算法。 2.结构性算法利用以前成功使用过的聚类器进行分类,而分散型算法则是一次确定所有分类。 结构性算法可以从上至下或者从下至上双向进行计算。从下至上算法从每个对象作为单独分类开始,不断融合其中相近的对象。而从上至下算法则是把所有对象作为一个整体分类,然后逐渐分小。 3.基于密度的聚类算法,是为了挖掘有任意形状特性的类别而发明的。此算法把一个类别视为数据集中大于某阈值的一个区域。DBSCAN和OPTICS是两个典型的算法。
聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准, 聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同,常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析,所得到的聚类数未必一致。 因此我们说聚类分析是一种探索性的分析方法。
聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。从统计学的观点看,聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。
层次聚类假设类别之间存在层次结构,将样本聚到层次化的类中。所谓层次就是一层一层的进行聚类,可以采用自顶向下的聚类策略(分裂),也可以采用自下而上的策略(凝聚)。
聚类分析是生信分析中常用的工具,在转录组分析中经常用到。聚类分析将表达模式相似的基因聚类在一起,以基因集的形式进行后续分析,今天小编给大家介绍其相关原理。
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。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/34
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。
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
聚类分析的实质:是建立一种分类方法,它能够将一批样本数据按照他们在性质上的亲密程度在没有先验知识的情况下自动进行分类。这里所说的类就是一个具有相似性的个体的集合,不同类之间具有明显的区别。 聚类分析的特点:聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类。
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。
数据聚类是搭建一个正确数据模型的重要步骤。数据分析应当根据数据的共同点整理信息。然而主要问题是,什么通用性参数可以给出最佳结果,以及什么才能称为“最佳”。
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