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Python中基于字符串/整数序列的聚类和距离/相异矩阵

在Python中,基于字符串/整数序列的聚类和距离/相异矩阵可以通过使用一些常见的机器学习和数据分析库来实现。以下是一些常用的库和方法:

  1. 库介绍:
    • NumPy:用于处理数值计算和数组操作的库。官方网站:https://numpy.org/
    • Pandas:用于数据分析和处理的库,提供了高效的数据结构和数据分析工具。官方网站:https://pandas.pydata.org/
    • Scikit-learn:用于机器学习和数据挖掘的库,包含了各种聚类算法和距离度量方法。官方网站:https://scikit-learn.org/
    • SciPy:用于科学计算和统计分析的库,包含了各种距离度量方法和聚类算法。官方网站:https://www.scipy.org/
  • 字符串/整数序列的聚类:
    • K-means聚类算法:一种常用的聚类算法,将数据点划分为K个簇,使得簇内的数据点相似度最高,簇间的数据点相似度最低。可以使用Scikit-learn库中的KMeans类来实现。官方文档:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html
    • 层次聚类算法:一种将数据点逐步合并为越来越大的簇的聚类算法,可以使用Scikit-learn库中的AgglomerativeClustering类来实现。官方文档:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.AgglomerativeClustering.html
  • 距离/相异矩阵:
    • 欧氏距离:计算两个向量之间的欧氏距离,可以使用Scipy库中的euclidean函数来计算。官方文档:https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.spatial.distance.euclidean.html
    • 曼哈顿距离:计算两个向量之间的曼哈顿距离,可以使用Scipy库中的cityblock函数来计算。官方文档:https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.spatial.distance.cityblock.html
    • 余弦相似度:计算两个向量之间的余弦相似度,可以使用Scipy库中的cosine函数来计算。官方文档:https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.spatial.distance.cosine.html

以上是Python中基于字符串/整数序列的聚类和距离/相异矩阵的一些常用方法和库。根据具体的需求和数据特点,可以选择合适的方法来进行聚类和计算距离/相异矩阵。

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第9章 笔记

不同于分类回归,不需要事先任何参考分类信息,可以简单地通过判断数据特征相似性来完成对数据归类。 层次 不需要事先指定族个数,以系统树形式展现。...基于模型 以上两种是启发式,不需要任何形式化模型,而基于模型则事先假定存在某个数据模型,并用EM算法试图求出最相近模型参数个数。...基于密度 将分布稠密样本划分到同一个簇,并过滤低密度区域。下面一一看下四种算法,并采用基于簇间距离平方志平均侧影宽度进行内部验证,通过Ground truth方法完成外部验证。...9.2 通过层次处理数据 可以分成自底向上凝聚(agglomerative)自顶向下分裂(divise)两种。首先都要通过距离相似性来判断对数据合并还是分裂处理。...BIC用于选择簇个数。簇个数为5. 相异矩阵可视化 用来评估质量,热力图可以实现,相似的颜色深,如对角线。

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美赛校选培训课笔记

多元统计分析 聚类分析 特点: 事先不知道类别的个数与结构; 进行分析数据是对象间相似性或相异性(距离); 将距离对象归入一。...分类 根据分类对象不同分为 Q型:对样本进行 R型:对变量进行 根据方法主要分为 系统法 动态距离 Minikowski距离: , x,y为p维列向量 m = 1...距离(聚类分析中常用) 其中x, y为来自 p 维总体Z样本观测值,Σ为Z 协方差矩阵,实际Σ往往是不知道,常常需要用样本协方差来估计。...upper=TRUE: 输出上三角矩阵值(默认值仅输出下 三角矩阵值) python语句: import rpy2.robjects as robjects x = [1, 2, 6, 8,...; (3)平均法:之间距离定义为两两两样本间距离平均数; 程序 x<-c(1,2,6,8,11); dim(x)<-c(5,1); d<-dist(x) #生成距离结构 hc1<-

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同你分享1个完整聚类分析案例

显然,这幅图中数据不适合!因为数据是从相关系数为0.5正态分布抽取了1000个观测值! // 如果采用中心点方法PAM,那么情况是否一致???...通过对正态分布数据作基于中心点,我们发现出现了单峰分布,这表明数据是人为划分,而不是”真实意义“。...// 包定义了几十个评估指标,数目从2~15(自己设定),然后遍历数目,通过看这些评估指标在多少个数时达到最优。 基于五种营养标准27鱼、禽、肉相同点不同点是什么?...优点:不需要提前确定k 这里还有更多问题: 相似性/相异度量:数据本身相似性,或特征相似性。度量方法:距离,余弦距离算法如何选择:根据数据特点想要个数作选择。...降维与算法结合最好莫过是谱(先将数据转换成邻接矩阵,再转换成Laplacian矩阵,再对Laplacian矩阵进行特征分解,把最小K个特征向量排列在一起作为特征,然后适用k-means

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一份简短又全面的数学建模技能图谱:常用模型&算法总结

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