主要工作 : 计算 每个 数据集样本 对象 的 核心距离 与 可达距离 , 目的是生成 族序 ;
在这节课中，我们将讨论主成分分析（PCA）和聚类（clustering）这样的无监督学习方法。你将学习为何以及如何降低原始数据的维度，还有分组类似数据点的主要方法。
原作：Anuja Nagpal 谢阳 编译自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在这篇文章中，Nagpal以简明易懂的语言解释了无监督学习中的聚类（Clustering）问题，量子
在《从零开始学Python【30】--DBSCAN聚类（理论部分）》一文中我们侧重介绍了有关密度聚类的理论知识，涉及的内容包含密度聚类中的一些重要概念（如核心对象、直接密度可达、密度相连等）和密度聚类的具体步骤。在本次文章中，我们将通过一个小的数据案例，讲解如何基于Python实现密度聚类的实战。
这些聚类算法在不同场景和数据特性下有各自的优势和局限性，选择合适的算法取决于问题的性质和对结果的需求。聚类在图像分割、客户细分、异常检测等领域都有广泛的应用。
最近我们被客户要求撰写关于主成分分析PCA的研究报告，包括一些图形和统计输出。 降维技术之一是主成分分析 (PCA) 算法，该算法将可能相关变量的一组观察值转换为一组线性不相关变量。在本文中，我们将讨论如何通过使用 R编程语言使用主成分分析来减少数据维度分析葡萄酒数据
Tips：如果出现某个聚类中心没有分配到点的情况，一般是直接将这个中心去掉，如果规定必须要刚好
一个scikit-learn教程，通过将数据建模到KMeans聚类模型和线性回归模型来预测MLB每赛季的胜利。
作者：博观厚积 简书专栏： https://www.jianshu.com/u/2f376f777ef1 1. K-Means聚类原理 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似
KMeans()类提供了fit(), predict()等8个方法供数据拟合、预测等使用。 在利用肘部法则确定K值时需要建立聚类效果的指标，这时长长会用到求解两个向量之间距离的cdist()方法。格式如下：
本文从农村中学并迁选址问题出发，介绍了数据挖掘十大算法中位居第二的K-平均聚类，后又借用牛顿迭代原理，议论蛋鸡悖论。从过去的数据挖掘课程PPT取些素材，改成这篇博文（比较省事），也许对此课程的新教师有用。虽涉嫌双重班门弄斧（生物、数学），有趣就行，不当之处，请专家指正。 1 、一道应用题：用聚类技术为农村中学并迁选址 为提高教学质量，一些边远农村中学并校迁址。考察图1，在(x,y)的村庄有m名学生，表达为在(x,y)处部署一个质量为m的质点。 如果把全部质点聚成若干簇，学校新
隐马尔可夫模型包含观测，状态和相应的转移，具体的记号不在给出。只给出其性质：其中i是状态而o是观测：
在过去，科学家会根据物种的形状习性规律等特征将其划分为不同类型的门类，比如将人种划分为黄种人、白种人和黑种人，这就是简单的人工聚类方法。聚类是将数据集中某些方面相似的数据成员划分在一起，给定简单的规则，对数据集进行分堆，是一种无监督学习。聚类集合中，处于相同聚类中的数据彼此是相似的，处于不同聚类中的元素彼此是不同的。本章主要介绍聚类概念和常用聚类算法，然后详细讲述Scikit-Learn机器学习包中聚类算法的用法，并通过K-Means聚类、Birch层次聚类及PAC降维三个实例加深读者印象。
机器学习按照学习数据经验的不同，即训练数据的标签信息的差异，可以分为监督学习（supervised learning）、非监督学习（unsupervised learning）、半监督学习（semi- supervised learning）和强化学习（reinforcement learning）。
关联规则挖掘是一种流行的数据挖掘方法，在R语言中为扩展包arules。然而，挖掘关联规则往往导致非常多的规则，使分析师需要通过查询所有的规则才能发现有趣的规则。通过手动筛选大量的规则集是费时费力。在本文中，我们基于探索关联规则的R扩展包arulesViz，提出几个已知的和新颖的可视化技术。 1、简介 算法步骤这里不做详细介绍，下面是几个重要的变量的定义： Supp(X=>Y) = P(X) Conf(X=>Y) = P(Y|X) Lift(X=>Y) = CONF(X=>Y)/SUPP(Y) = P(X a
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。
当我们需要对数据集进行聚类时，我们可能首先研究的算法是 K means, DBscan, hierarchical clustering 。那些经典的聚类算法总是将每个数据点视为一个点。但是，这些数据点在现实生活中通常具有大小或边界（边界框）。忽略点的边缘可能会导致进一步的偏差。RVN算法是一种考虑点和每个点的边界框的方法。
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 距离计算方式 : 使用 曼哈顿距离 , 计算样本之间的相似度 ; 曼哈顿距离的计算方式是 两个维度的数据差 的 绝对值 相加 ;
电潜泵（ESP）目前被广泛应用于生产高产量、高含水率的非线性流动油井，以提高产量。在油气行业中，轴断裂是常见的问题，会导致生产中断，造成重大经济损失。本文的目标是评估主成分分析（PCA）作为一种无监督机器学习技术，用于检测ESP轴断裂的原因。该方法已成功应用于中国渤海油田蓬莱区块，实时检测ESP轴断裂。通过绘制第一和第二主成分的二维图，可以识别稳定区域、不稳定区域和故障区域中的不同聚类。通过这种方式，当聚类开始偏离稳定区域时，可以发现潜在的ESP轴断裂。此外，建立了一个PCA诊断模型，用于预测ESP轴断裂发生的时间，并确定最主要的决策变量与事件的关系。本文证明了PCA方法在监测ESP系统和准确预测ESP轴即将断裂方面表现良好。
介绍 人工智能学习通常由两种主要方法组成：监督学习和无监督的学习。监督学习包括使用现有的训练集，这种训练集由预先标记的分类数据列组成。机器学习算法会发现数据的特征和这一列的标签(或输出)之间的关联。通过这种方式，机器学习模型可以预测它从来没有公开过的新的数据列，并且根据它的训练数据返回一个精确的分类。在你已经有了预先分类的数据的情况下，监督学习对于大数据集是非常有用的。 在另一种是无监督的学习。使用这种学习方式，数据不需要在训练集中进行预先标记或预分类，相反，机器学习算法在数据的特征中发现相似的特征和关
《世界幸福报告》是可持续发展解决方案网络的年度报告，该报告使用盖洛普世界民意调查的调查结果研究了150多个国家/地区的生活质量。报告的重点是幸福的社交环境。在本项目中，我将使用世界幸福报告中的数据来探索亚洲22个国家或地区，并通过查看每个国家的阶梯得分，社会支持，健康的期望寿命，自由选择生活，慷慨，对腐败的看法以及人均GDP，来探索亚洲22个国家的相似和不同之处。我将使用两种聚类方法，即k均值和层次聚类，以及轮廓分析来验证每种聚类方法。
本篇想和大家介绍下层次聚类，先通过一个简单的例子介绍它的基本理论，然后再用一个实战案例Python代码实现聚类效果。
在这里，可以将样本绘制在下方（请注意，第一个变量在上方的y轴上，在下方的x轴上），蓝色点 等于1，红色点等于0，
基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)是一种无监督的ML聚类算法。无监督的意思是它不使用预先标记的目标来聚类数据点。聚类是指试图将相似的数据点分组到人工确定的组或簇中。它可以替代KMeans和层次聚类等流行的聚类算法。
Python数据分析是指使用Python编程语言对数据进行收集、处理、分析和可视化的过程。Python是一种非常流行的编程语言，具有简单易学、代码可读性高、生态系统强大的特点，因此在数据科学领域得到广泛应用。
《世界幸福报告》是可持续发展解决方案网络的年度报告，该报告使用盖洛普世界民意调查的调查结果研究了150多个国家/地区的生活质量。报告的重点是幸福的社交环境。在本项目中，我将使用世界幸福报告中的数据来探索亚洲22个国家或地区，并通过查看每个国家的阶梯得分，社会支持，健康的期望寿命，自由选择生活，慷慨，对腐败的看法以及人均GDP，来探索亚洲22个国家的相似和不同之处。我将使用两种聚类方法，即k均值和层次聚类，以及轮廓分析来验证每种聚类方法（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
一般来说，类似K-means聚类算法需要我们提取指定聚类得到的cluster数目。 那么问题来了，如何为聚类选择一个适合的cluster数目呢 ？ 很遗憾，上面的问题没有一个确定的答案。不过我们可以基于不同聚类过程中使用的相似性算法和模块划分参数，选择一个最合适的数目。 下面介绍不同的方法，帮助我们在K-means，PAM和层次聚类中选择合适的聚类数目，这些方法包括直接方法和统计检验方法。 直接方法 设置一些适合的划分标准，比如elbow和average silhouette法 统计检验方法 就是常用的假设
从雷达图我们发现四个各类别在6个数字特征上具有较大差异，0类更偏向访问深度，3类更偏向日均uv，2和3类在多个指标表现都较好，但也存在差异。
通常情况下，在机器学习中距离算法常用于衡量数据点之间的相似性或差异性。包括以下几个主要应用场景：
聚类分析是研究分类问题的分析方法，是洞察用户偏好和做用户画像的利器之一。聚类分析的方法非常多，能够理解经典又最基础的聚类方法 —— 层次聚类法(系统聚类) 的基本原理并将代码用于实际的业务案例是本文的目标，同时这也会为理解后续与聚类相关的推文如 K-Means 等打下基础是。
实践中可以采用多种方式处理客户细分项目。在上篇中，我们为您介绍了第一种方法：Kmeans，在下篇中，我们将为您介绍后两种方法，帮助您更快成为高级数据科学家（DS)的读者。
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）通常简称GMM，是一种业界广泛使用的聚类算法，该方法使用了高斯分布作为参数模型，并使用了期望最大（Expectation Maximization，简称EM）算法进行训练。本文对该方法的原理进行了通俗易懂的讲解，期望读者能够更直观地理解方法原理。文本的最后还分析了高斯混合模型与另一种常见聚类算法K-means的关系，实际上在特定约束条件下，K-means算法可以被看作是高斯混合模型（GMM）的一种特殊形式（达观数据 陈运文）。 什么是高斯分布？
系列之一：主成分分析 主成分分析（principal components analysis， PCA）是一种分析、简化数据集的技术。它把原始数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标（称为第一主成分）上，第二大方差在第二个坐标（第二主成分）上，依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但是在处理观测数目小于变量数目时无法发挥作用，
在这篇文章中，基于20家公司的股票价格时间序列数据。根据股票价格之间的相关性，看一下对这些公司进行聚类的四种不同方式。
我们的DataFrame df_combined，包含上述公司413天的股票价格，没有遗漏数据。
1、使用 K-means 模型进行聚类，尝试使用不同的类别个数 K，并分析聚类结果。
某位著名计算机科学家有句话：“如果智能是蛋糕，无监督学习将是蛋糕本体，有监督学习是蛋糕上的糖霜，强化学习是蛋糕上的樱桃”
>>>> 一、问题 什么是异常值？如何检测异常值？请伙伴们思考或者留言讨论。 >>>> 二、解决方法 1. 单变量异常值检测 2. 使用局部异常因子进行异常值检测 3. 通过聚类的方法检验异常值 4. 检验时间序列数据里面的异常值 >>>> 三、R代码实现 1、单变量异常值检测 这一节主要讲单变量异常值检测，并演示如何将它应用到多元（多个自变量）数据中。使用函数boxplot.stats()实现单变量检测，该函数根据返回的统计数据生成箱线图。在上述函数的返回结果中，有一个参数out，它是由异常值组成的列
本文解释了计算距离的各种方法，并展示了它们在我们日常生活中的实例。限于篇幅，便于阅读，将本文分为上下两篇，希望对你有所帮助。
之前几个章节都是介绍有监督学习，这个章节介绍无监督学习，这是一个被称为k-means的聚类算法，也叫做k均值聚类算法。
原文作者： Jacob Joseph 原文链接：https://blog.clevertap.com/how-to-detect-outliers-using-parametric-and-n
异常值是指距离其他观测值非常遥远的点，但是我们应该如何度量这个距离的长度呢?同时异常值也可以被视为出现概率非常小的观测值，但是这也面临同样的问题——我们要如何度量这个概率的大小呢? 有许多用来识别异常
《第二十二条军规》是美国作家约瑟夫·海勒创作的长篇小说，该小说以第二次世界大战为背景，通过对驻扎在地中海一个名叫皮亚诺扎岛（此岛为作者所虚构）上的美国空军飞行大队所发生的一系列事件的描写，揭示了一个非理性的、无秩序的、梦魇似的荒诞世界。我喜欢整本书中语言的创造性使用和荒谬人物的互动。本文对该小说进行文本挖掘和可视化。
在这篇文章中，基于20家公司的股票价格时间序列数据。根据股票价格之间的相关性，看一下对这些公司进行分类的四种不同方式。
前面两节课跟大家分别介绍了聚类和关联规则，它们都属于无监督学习的典型应用，今天来介绍无监督学习的另外一种常见应用——降维！那么为什么要进行降维呢？因为高维的数据在现实中往往难以利用，而且每增加一个维度数据呈指数级增长，这可能会直接带来极大的「维数灾难」，而降维就是在高维的数据中使用降维算法把数据维度降下来，减少计算难度的一种做法。目前降维的算法有很多种，最常用的就是PCA主成分分析法。
本文结合R语言，展示了异常检测的案例，主要内容如下： （1）单变量的异常检测 （2）使用LOF（local outlier factor，局部异常因子）进行异常检测 （3）通过聚类进行异常检测 （4）对时间序列进行异常检测 单变量异常检测 本部分展示了一个单变量异常检测的例子，并且演示了如何将这种方法应用在多元数据上。在该例中，单变量异常检测通过boxplot.stats()函数实现，并且返回产生箱线图的统计量。在返回的结果中，有一个部分是out，它结出了异常值的列表。更明确点，它列出了位于极值之外的胡须。
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