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。
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
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
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:
模糊均值聚类(FCM)是用隶属度确定每个数据点属于某个聚类的程度的一种聚类算法。1973年,Bezdek提出了该算法,作为早期硬均值聚类(HCM)方法的一种改进。FCM把 n 个向量 xi(i=1,2,…,n)分为 c 个模糊组,并求每组的聚类中心,使得非相似性指标的价值函数达到最小。FCM 使得每个给定数据点用值在 0,1 间的隶属度来确定其属于各个组的程度。与引入模糊划分相适应,隶属矩阵 U 允许有取值在 0,1 间的元素。不过,加上归一化规定,一个数据集的隶属度的和总等于 1:
利用聚类分析方法进行图像分类使用较多的是动态聚类法。在系统聚类法中,对于那些先前已被“错误”聚类的样本,将不再提供重新聚类的机会,而动态聚类法却允许样本从一个类移动到另一个类中。此外与建立在距离矩阵基础上的系统聚类法相比,动态聚类具有计算量小,占用计算机内存较少和方法简单的优点。
我们生活在信息爆炸的时代,每时每刻都在产生海量的数椐。我们在微博、微信、社交网站、门户网站、移动终端等众多的设备商产生的海量数据,面临着无法处理数据的困境。例如电商行业,每天客户的注册、建议、投诉、订单以及喜好等行为都会被记录下来,几乎每一个大公司都拥有自己庞大的客户数据信息。如何从海量的数据中提取有用的知识或者模式来改善企业的管理或提高团队运行效率,已成为如今亟待解决的问题,数据挖掘技术正是解决这一难题的有效方法。
本文作者 Saurav Kaushik 是数据科学爱好者,还有一年他就从新德里 MAIT 毕业了,喜欢使用机器学习和分析来解决复杂的数据问题。看看以下40道题目,测试下你能答对多少。 作者 | Saurav Kaushik 翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 介绍 创造出具有自我学习能力的机器——人们的研究已经被这个想法推动了十几年。如果要实现这个梦想的话,无监督学习和聚类将会起到关键性作用。但是,无监督学习在带来许多灵活性的同时,也带来了更多的挑战。 在从尚未被标记的数据中得出见解的过程
本文介绍了K-means聚类算法。首先介绍了K-means算法是一种原型聚类算法,其类表示为类中心点,常用欧式距离作为相似性度量。然后由类内紧致准则给出了Kmeans的目标函数及算法流程,指出了Kmeans是一种基于硬划分的聚类算法,同时介绍了一种基于软划分(概率划分)的模糊C均值算法。最后介绍了Kmeans算法的特点,线性复杂度,初始值选取敏感,相似性度量需要结合应用场景。
例:有两个外形完全相同的箱子,1号箱有99只白球,1只黑球;2号箱子有1只白球,99只黑球。在一次实验中,取出的是黑球,请问从哪个箱子中取出的?
图像分割是将数字图像划分互不相交的区域的过程,它可以降低图像的复杂性,从而使分析图像变得更简单
模糊聚类算法是一种基于函数最优方法的聚类算法,使用微积分计算技术求最优代价函数.在基于概率算法的聚类方法中将使用概率密度函数,为此要假定合适的模型.模糊聚类算法中向量可以同时属于多个聚类,从而摆脱上述问题.在模糊聚类算法中,定义了向量与聚类之间的近邻函数,并且聚类中向量的隶属度由隶属函数集合提供.对模糊方法而言,在不同聚类中的向量隶属函数值是相互关联的.硬聚类可以看成是模糊聚类方法的一个特例。
本文使用Matlab编程语言中的决策树和模糊C-均值聚类算法,帮助客户对大学教师职称、学历与评分之间的关系进行深入分析。
这些聚类算法各有优缺点,适用于不同类型的数据和不同的应用场景。选择合适的聚类算法通常取决于具体的需求、数据的特性和计算资源。
本文使用Matlab编程语言中的决策树和模糊C-均值聚类算法,帮助客户对高校教师职称、学历与评分之间的关系进行深入分析(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
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。
纹理图像在局部区域内呈现了不规则性,而在整体上表现出某种规律性。纹理基元的排列可能是随机的,也可能是相互之间互相依赖,这种依赖性可能是有结构的,也可能是按某种概率分布排列的,也可能是某种函数形式。图像
来源:DeepHub IMBA本文约1200字,建议阅读5分钟本文综述了一种基于凸集投影法的聚类算法,即基于POCS的聚类算法。原始论文发布在IWIS2022上。 POCS:Projections onto Convex Sets。在数学中,凸集是指其中任意两点间的线段均在该集合内的集合。而投影则是将某个点映射到另一个空间中的某个子空间上的操作。给定一个凸集合和一个点,可以通过找到该点在该凸集合上的投影来进行操作。该投影是离该点最近的凸集内的点,可以通过最小化该点和凸集内任何其他点之间的距离来计算。既然是
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。
聚类算法(非监督学习算法)。我们将要让计算机学习无标签数据,而不是此前的标签数据。
【AI100 导读】本次测试的重点主要集中在概念、聚类基本原理以及各种技术的实践知识等方面。本文为下部,包括21-40题。上部请查看: 测试数据科学家聚类技术的40个问题(能力测验和答案)(上) Q
本课题着眼于谱聚类在社会化推荐挖掘中的应用研究。谱聚类算法是基于图论的数据聚类算法,与其他聚类方法相比具有明显的优势:建立在谱图理论的基础之上;操作简单,易于实现;具有识别非高斯分布的能力,非常适用于许多实际应用问题。所以,谱聚类算法成为近几年来机器学习领域的一个新的研究热点,处理方法以及机器学习本身算法理论的学习和代码实现在各领域具有相同性,之后同学可以在其他感兴趣的领域结合数据进行分析,利用此课题所学知识举一反三。
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。
转自:http://www.cnblogs.com/zcftech/p/3147062.html
引言 空间数据挖掘(Spatial Data Mining,SDM)即找出开始并不知道但是却隐藏在空间数据中潜在的、有价值的规则的过程。具体来说,空间数据挖掘就是在海量空间数据集中,结合确定集、模糊集、仿生学等理论,利用人工智能、模式识别等科学技术,提取出令人相信的、潜在有用的知识,发现空间数据集背后隐藏的规律、联系,为空间决策提供理论技术上的依据[1]。 1.空间数据挖掘的一般步骤 空间数据挖掘系统大致可以分为以下步骤: (1)空间数据准备:选择合适的多种数据来源,包括地图数据、影像数据、地形数据、属性数
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;
一种面向高维数据的集成聚类算法 聚类集成已经成为机器学习的研究热点,它对原始数据集的多个聚类结果进行学习和集成,得到一个能较好地反映数据集内在结构的数据划分。很多学者的研究证明聚类集成能有效地提高聚类结果的准确性、鲁棒性和稳定性。本文提出了一种面向高维数据的聚类集成算法。该方法针对高维数据的特点,先用分层抽样的方法结合信息增益对每个特征簇选择合适数量比较重要的特征的生成新的具代表意义的数据子集,然后用基于链接的方法对数据子集上生成的聚类结果进行集成.最后在文本、图像、基因数据集上进行实验,结果表明,与集成
百度百科释义为 K-means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算
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在当今信息爆炸的时代,电影作为人们生活中不可或缺的娱乐方式,受到了越来越多的关注。而为了让观众能够更好地选择适合自己口味的电影,推荐系统成为了一个备受关注的研究领域。协同过滤算法是其中一种被广泛使用的方法。
数据聚类算法可以分为划分法、层次法、密度算法、图论聚类算法、网格算法、模型算法,通过对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法,在许多领域受到广泛应用,包括机器学习,数据挖掘,模式识别 ,图像分析以及生物信息。聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集(subset),这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性。
其实一直以来也没有准备在园子里发这样的文章,相对来说,算法改进放在园子里还是会稍稍显得格格不入。但是最近邮箱收到的几封邮件让我觉得有必要通过我的博客把过去做过的东西分享出去更给更多需要的人。从论文
在当今信息爆炸的时代,电影作为人们生活中不可或缺的娱乐方式,受到了越来越多的关注(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
分类和预测是预测问题的两种主要类型,分类主要是预测分类标号(离散属性),而预测 主要是建立连续值函数模型,预测给定自变量对应的因变量的值。
单选题 1. 某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准? (A) (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision, Recall B. Recall, Precision C. Precision, ROC D. Recall, ROC 3. 将原始数据进
1. 某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?(A)
2.以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准?(A) (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。
100个iOS开发/设计程序员面试题汇总,你将如何作答? 大数据技术Hadoop面试题,看看你能答对多少?答案在后面 单选题 1. 某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准? (A) (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision, Recall B.
单选题 1. 某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准? (A) (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision, Recall B. Recall, Precision C. Precision, ROC D. Recall, ROC 3.
K均值(K-Means)算法是一种常用的聚类算法,它将数据集分成K个簇,每个簇的中心点代表该簇的质心,使得每个样本点到所属簇的质心的距离最小化。在本文中,我们将使用Python来实现一个基本的K均值聚类算法,并介绍其原理和实现过程。
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
基于多组学数据的肿瘤亚型分组一直是研究者关注的一个方向,今天给大家介绍一个基于多组学进行聚类的R包SNFtool。此工具主要是利用相似网络融合将一个网络的多个视图融合在一起,构建一个整体的状态矩阵。算法的输入可以是特征向量、成对距离或成对相似度。学习到的状态矩阵可以用于检索、聚类和分类。其中核心的算法是谱聚类算法,其主要是完成对图的分割,找到最好的分割方式,来将图分割开来。这些图在这里就是我们构建的距离矩阵。简而言之,谱聚类先降维(特征分解),然后在低维空间用其它聚类算法(如KMeans、模糊聚类)进行聚类。
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。
聚类分析大家应该不陌生,今天给大家介绍一个用于基于时间序列的转录组数据的聚类分析R包Mfuzz。此包的核心算法是基于模糊c均值聚类(Fuzzy C-Means Clustering,FCM)的软聚类方法,它的特色就是把聚类的特征进行归类,而不是像K-mean一样的样本的聚类。此外FCM 算法需要两个参数⼀个是聚类数⽬C,另⼀个是参数m。⼀般来讲C要远远⼩于聚类样本的总个数,同时要保证C>1。对于m,它是控制算法的柔性的参数,如果m 过⼤,则聚类效果会很次,⽽如果m过⼩则算法会接近硬聚类(HCM)聚类算法。首先看下包的安装:
NO.54 聚类算法——k-means 首先我们从聚类算法说起。前面讲过,聚类算法是在没有训练集的情况下对要分析的数据进行一个类别划分。简单来说,就是直接观察数据的分布,将它们“聚集”成多个类别。聚类算法最经典的一个问题叫作k-cluster。简单来说,就是现在有一批数据,我们要根据这批数据 的值将它们划分成k 类。 对其进行一个形式化的定义,就是: 输入——在一个n 维特征空间里面的数据项集合。 输出——划分为k 个类别的数据项。 小可:这个n 维特征空间是什么? Mr. 王:有一个数据域的数据我们叫它
一、有关数据挖掘 1.1 数据挖掘相关概念与定义 数据挖掘有广义和狭义之分。广义的数据挖掘,指从大量的数据中发现隐藏的、内在的和有用的知识或信息的过程。狭义的数据挖掘,是指知识发现中的一个关键步骤,是一个抽取有用模式或建立模型的重要环节。 知识发现:知识发现是识别出存在于数据库中有效的、新颖的、具有潜在价值的乃至最终颗粒剂的模式的非平凡过程。 两者之间的关系:知识发现是从数据库中发现知识的全部过程,而数据挖掘则是此全部过程的一个特定的关键步骤。 数据发掘的对象不应只局限于数据库,在现实看来,数据仓库是其最新
什么是聚类算法?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。
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