大量数据中具有"相似"特征的数据点或样本划分为一个类别。聚类分析提供了样本集在非监督模式下的类别划分
数据收集能力-->数据处理能力-->逻辑思维框架-->数据可视化-->行业/业务理解
选自Medium 作者：David Venturi 机器之心编译 本文作者 David Venturi 是技术博客 freeCodeCamp 的知名主笔之一。 一年半前，我退出了加拿大最好的计算机科学专业。之后我通过线上学习资源开始了自己的数据科学硕士学位项目。我意识到能通过 edX、Coursera 和 Udacity 学到所需要的一切，而且能学得更快更高效，开销也更少。 现在我的学习就快完成了。我已经学习了很多数据科学相关课程，并部分旁听了很多其他课程。我知道现在有很多机会，也知道成为数据分析师或数据
最近和相似度杠上了，今天和大家分享一下周末研究的东西：SimHash。记得看到最后哟。
GitHub：https://github.com/Teichlab/ SpatialDE
自小世界网络的概念被首次使用高聚类系数和短路径长度的结合被定量定义以来，已经过去了将近20年；大约10年前，作为连接组学新领域快速发展的一部分，这种复杂网络拓扑度量开始广泛应用于神经影像和其他神经科学数据的分析。本文简要回顾了图论方法和小世界网络生成的基本概念，并详细考虑了最近使用高分辨率轨迹追踪方法绘制猕猴和小鼠解剖网络的研究的意义。在本文章中需要区分二进制或未加权图的拓扑分析和加权图的拓扑之间的重要方法区别，前者在过去为脑网络分析提供了一种流行但简单的方法，后者保留了更多的生物学相关信息，更适合于先进的图分析和其他成像研究中出现的越来越复杂的脑连接数据。最后，本文强调了加权小世界进一步发展的一些可能的未来趋势，将此作为哺乳动物皮层各区域之间强弱联系的拓扑和功能价值研究的一部分进行了更深更广泛的讨论。本文发表在The Neuroscientist杂志。
本文是其中第二篇，介绍了图算法。更多文章和对应代码可访问：https://github.com/maelfabien/Machine_Learning_Tutorials
随着人工智能的火热，机器学习和深度学习技术再一次进入了大众的视野。python的scikit-learn模块专注于机器学习领域，提供了数据集构建，数据预处理，模型算法，效果评估等各个环节的接口，是入门机器学习的最佳模块。
Pickle模块读入任何Python对象，将它们转换成字符串，然后使用dump函数将其转储到一个文件中——这个过程叫做pickling。反之从存储的字符串文件中提取原始Python对象的过程，叫做unpickling。
首先让我们从社交网络的含义开始。 下面你会看到一个宝莱坞演员网络作为节点。 如果他们在至少一部电影中合作，他们就会用实线连接。所以，我们可以看到Amitabh Bachchan和Abhishek Bachchan都与网络中的所有演员合作，而Akshay Kumar只与两个Bachchans合作。 这也是一个社交网络。 任何具有个人之间联系的网络，其中连接捕获它们之间的关系是社交网络。 分析这些网络可以让我们深入了解网络中的人，比如谁是真正的影响者，谁是最相关的，等等。
r与python差异比较大的一个地方就是，python的机器学习算法集中程度比较高，比如sklearn，就集成了很多的算法，而R语言更多时候需要一个包一个包去了解，比较费时费力，对于python转过来的朋友非常不友好，抽空整理了工作中常用的R包如下：
本文主要针对用户行为稀疏的问题，提出用户兴趣增强（UIE）的方法，从不同的角度使用基于流聚类和记忆网络生成的增强向量和个性化增强向量来增强用户兴趣，包括用户画像和用户历史行为序列。UIE不仅显著提高了兴趣稀疏用户的模型性能，而且显著提高了其他用户的模型效率。
脑地图集在研究大脑解剖和功能方面起着重要的作用。随着对多模态磁共振成像(MRI)方法(如结合结构MRI、弥散加权成像(DWI)和静息态功能MRI (rs-fMRI))的兴趣的增加，有必要基于这三种成像方式构建集成的脑地图集。本研究构建了中国成年人群(年龄22-79岁，n = 180)的多模态脑图谱，包括反映脑形态学的T1图谱、描绘复杂纤维结构的高角度分辨率弥散成像(HARDI)图谱和反映单一立体定向坐标下大脑固有功能组织的rs-fMRI图谱。我们采用大变形自形度量映射(LDDMM)和无偏自形图谱生成方法同时生成T1和HARDI图谱。利用谱聚类，我们从rs-fMRI数据中生成了20个脑功能网络。我们通过联合独立成分分析，展示了使用图谱来探索大脑形态、功能网络和白质束之间的一致性标记。
最近我们被客户要求撰写关于鸢尾花iris数据集的研究报告，包括一些图形和统计输出。
该项目的帖子在 reddit 上一经发布，就被顶到了 “机器学习板块” 的 榜首。
标题: Enhancing User Interest based on Stream Clustering and Memory Networks in Large-Scale Recommender Systems 地址：https://arxiv.org/pdf/2405.13238 公司：腾讯
大量数据中具有"相似"特征的数据点或样本划分为一个类别。聚类分析提供了样本集在非监督模式下的类别划分。
视觉单词袋是一种描述计算图像之间相似度的技术。常用于用于图像分类当中。该方法起源于文本检索（信息检索），是对NLP“单词袋”算法的扩展。在“单词袋”中，我们扫描整个文档，并保留文档中出现的每个单词的计数。然后，我们创建单词频率的直方图，并使用此直方图来描述文本文档。在“视觉单词袋”中，我们的输入是图像而不是文本文档，并且我们使用视觉单词来描述图像。
本文通过 SQL Server Analysis Services数据挖掘的分析模块，帮助客户对一个职业、地区、餐饮消费水平的数据挖掘，并用可视化分析图表显示数据
为我们的网络确定的最简单的度量之一是每个节点的indegree。这只是指向节点的链接的权重的总和。在我们的例子中，这对应于我们在上一节中定义的入站链路权重的总和。虽然我们的加权程序使这个棘手的数量有直观解释，加权indegree确实有它的优点，它捕获我们需要的所有效果。如果问题 - 主题关联和策展确实创造符合我们直觉预期的主题层级，则主题有机会通过至少两个不同的机制获得大的indegree。像“职业建议”这样的话题可能有很大的不确定性，因为小的概念重叠（和罕见的cocitation）与大量的其他话题;同时，像物理学这样的主题也可能由于与其子学科的非常强的重叠（因此，频繁的cocitation）具有大的indegree。相反，非常具体的子主题如羚羊将有小的indegree。在将来，当Quora更大时，由于当前缺少的主题（如羚羊解剖）的存在，羚羊主题将获得更高的indegree，但是在适当策划的主题层级中，其indegree将总是保持低于例如动物。
实例来自：https://www.cnblogs.com/yu-liang/p/9117643.html
今天把数据挖掘RFM模型的建模思路细节与大家分享一下吧！手机充值业务是一项主要电信业务形式，客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求。 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)。 我早期两篇博文已详述了RFM思想和IBM Modeler操作过程，有兴趣的朋友可以阅读！ RFM模型
人物 今天向大家介绍沈浩老师。他是传媒大学新闻的教授，调查统计研究所的所长，数据挖掘的专家，数据可视化追逐者，商业智能的探索家，在大数据应用方面有丰富经验。有幸参加过沈老师的大数据应用方面的培训，收获颇多，希望大家以后多关注沈老师（新浪微博：@沈浩老师）——Froc，沉淀智慧工作室创始人。 文：沈浩 转自：数据化管理 正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作，其中的RFM模型还是有一定代表性，就再把数据挖掘RFM模型的建模思路细节与大家分享一下吧！手机充值业务是一项主要电信业务形式，客户的充值行为记录正好
在这篇文章中，我们想展示一些不同于流行的东西。这些都是深夜浏览GitHub的感悟，以及同事们分享的压箱底东西。这些软件包中的一些是非常独特的，使用起来很有趣的Python包。
聚类是典型的无监督学习问题，其目标是将样本集划分成多个类，保证同一类的样本之间尽量相似，不同类的样本之间尽量不同，这些类称为簇（cluster）。与有监督的分类算法不同，聚类算法没有训练过程，直接完成对一组样本的划分。
我们时常会面临这样的困境：时序算法发展已久，随着时序预测&检测算法模型越来越丰富，当新时序预测需求来临时，我应该如何从十几种模型中选择最适合该业务的模型？
本文将从简单高效的 K 均值聚类开始，依次介绍均值漂移聚类、基于密度的聚类、利用高斯混合和最大期望方法聚类、层次聚类和适用于结构化数据的图团体检测。我们不仅会分析基本的实现概念，同时还会给出每种算法的优缺点以明确实际的应用场景。
首先这里涉及到序列推荐的概念：序列推荐就是根据用户的历史行为来预测用户的后续交互。现存两个挑战：
高斯混合模型(gmm)是将数据表示为高斯(正态)分布的混合的统计模型。这些模型可用于识别数据集中的组，并捕获数据分布的复杂、多模态结构。
“物以类聚，人以群分”这句古语不仅揭示了物与人的自组织趋向，更隐含了“聚类”和“人群”之间的内在联系。 例如在现代数字广告投放系统中，最为关键的“人群定向”功能正是通过“聚类”算法得以实现的。如果您厌倦了隔靴搔痒的空大宣传，不妨就随笔者一起钻进系统内核，抽丝剥茧般探究技术的黑盒，还原受众行为分析的真相。 广告传递信息的受众是每个在浏览器前的自然人，然而互联网上的分析手段无法触达自然人，只能以他们上网的痕迹和记录作为在数字世界中的代表，这就是 cookie 。于是，以物拟人，以物窥人，才是比
加权基因表达网络分析（Weighted gene co-expression network analysis, WGCNA），又叫权重基因共表达网络分析，其根本思想是根据基因表达模式的不同，挖掘出相似表达模式的基因，定义为模块（module）的一种算法。具有相似表达模式的基因很可能是紧密共调控的，功能紧密相关的或同一条信号通路或过程的成员，有其特定的生理意义。芯片原始数据由R语言预处理后，得到基因表达数据，然后由maSigPro包处理得到整个肝再生过程和肝癌发生发展过程中的差异表达用来构建加权基因共表达网络。然后根据基因表达的相似性（共表达的基因）把网络分成几个模块，把每个模块和外部特征（比如时间点，病理进程等）进行关联，同时和maSigPro结果进行对比，鉴定模块中的关键基因（driver gene或hub gene），进行可视化。
选自TowardsDataScience 作者：George Seif 机器之心编译 参与：程耀彤、蒋思源、李泽南 在机器学习中，无监督学习一直是我们追求的方向，而其中的聚类算法更是发现隐藏数据结构与知识的有效手段。目前如谷歌新闻等很多应用都将聚类算法作为主要的实现手段，它们能利用大量的未标注数据构建强大的主题聚类。本文从最基础的 K 均值聚类到基于密度的强大方法介绍了 6 类主流方法，它们各有擅长领域与情景，且基本思想并不一定限于聚类方法。 本文将从简单高效的 K 均值聚类开始，依次介绍均值漂移聚类、基于
WGCNA（Weighted Gene Co-Expression Network Analysis）称为加权基因共表达网络分析是一种适合进行多样本复杂数据分析的工具，通过计算基因间表达关系，鉴定表达模式相似的基因集合（module），解析基因集合与样品表型之间的联系，绘制基因集合中基因之间的调控网络并鉴定关键调控基因。其适合应用于复杂的多样本转录组数据，是发表转录组高分文章的必备技能。
各行各业的打工人，经常会面对一种令人尴尬的质疑：为什么你把15-25归为一类，10-20不行吗？13-23不行吗？
大多数情况，我们可以根据业务本身进行分群，例如异动分析中的维度下钻。但实际业务中也会存在一些需要通过数据对指定对象进行分群，这里我将介绍下最常见的用户分群方法-RFM。
复杂系统无处不在。无论是连接城市的庞大道路网络，还是社交媒体平台上错综复杂的社交关系网络，网络在塑造我们的世界中发挥着重要作用。在本文中，我们将探讨复杂系统的概念以及网络是如何成为其运行核心的。
摘要：由弥散磁共振成像（dMRI）衍生的大脑结构网络反映了大脑区域之间的白质连接，可以定量描述整个大脑的解剖连接模式。结构性脑连接组的发展导致了大量dMRI处理包和网络分析工具箱的出现。然而，基于dMRI数据的全自动网络分析仍然具有挑战性。在这项研究中，我们开发了一个名为“扩散连接组管道”（DCP）的跨平台MATLAB工具箱，用于自动构建大脑结构网络并计算网络的拓扑属性。该工具箱集成了一些开发的软件包，包括 FSL、Diffusion Toolkit、SPM、Camino、MRtrix3和MRIcron。它可以处理从任意数量的参与者那里收集的原始dMRI数据，并且还与来自HCP和英国生物样本库等公共数据集的预处理文件兼容。此外，友好的图形用户界面允许用户配置他们的处理管道，而无需任何编程。为了证明DCP的能力和有效性，使用DCP进行了两次测试。结果表明，DCP可以重现我们之前研究的发现。但是，DCP存在一些局限性，例如依赖 MATLAB 并且无法修复基于度量的加权网络。尽管存在这些局限性，但总体而言，DCP软件为白质网络构建和分析提供了标准化的全自动计算工作流程，有利于推进未来人脑连接组学应用研究。
本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类回归和聚类算法中的评价函数。
聚类的基本概念 聚类就是将一个给定的文档集中的相似项目分成不同簇的过程，可以将簇看作一组簇内相似而簇间有别的项目的集合。 对文档集的聚类涉及以下三件事： 1. 一个算法：将文档集阻止到一起的算法 2. 相似性与不相似的概念 3. 停止的条件 聚类数据的表示 mahout将输入数据以向量的形式保存，在机器学习领域，向量指一个有序的数列，有多个维度，每个维度都有一个值。比如在二维空间，一个坐标就是一个向量。 将数据转换为向量 在mahout中，向量被实现为三个不同的类来针对不同的场景： 1.
钱学森给出了复杂网络的一个较严格的定义：具有自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中部分或全部性质的网络称为复杂网络。
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
最近我们被客户要求撰写关于主成分PCA、因子分析、聚类的研究报告，包括一些图形和统计输出。
机器学习_分类_数据聚类 K-Means（k-平均或k-均值） 可以称的上是知名度最高的一种聚类算法 首先，我们确定要几个的聚类（cluster，也称簇），并为它们随机初始化一个各自的聚类质心点（cluster centroids），它在上图中被表示为“X”。要确定聚类的数量，我们可以先快速看一看已有的数据点，并从中分辨出一些独特的数据。 其次，我们计算每个数据点到质心的距离来进行分类，它跟哪个聚类的质心更近，它就被分类到该聚类。 需要注意的是，初始质心并不是真正的质心，质心应满足聚类里每个点到它的欧式距离
建立重庆市经济指标发展体系，以重庆市一小时经济圈作为样本，运用因子分析方法进行实证分析，在借鉴了相关评价理论和评价方法的基础上，本文提取出经济规模、人均发展水平、经济发展潜力、3个主因子，从重庆市统计年鉴选取8个指标构成的指标体系数据对重庆市38个区县经济发展基本情况的八项指标进行分析，并基于主因子得分矩阵对重庆市38个区县进行聚类分析
最近我们被客户要求撰写关于地区经济研究分析的研究报告，包括一些图形和统计输出。 建立重庆市经济指标发展体系，以重庆市一小时经济圈作为样本，运用因子分析方法进行实证分析，在借鉴了相关评价理论和评价方法的基础上，本文提取出经济规模、人均发展水平、经济发展潜力、3个主因子，从重庆市统计年鉴选取8个指标构成的指标体系数据对重庆市38个区县经济发展基本情况的八项指标进行分析，并基于主因子得分矩阵对重庆市38个区县进行聚类分析。
这篇文章是在《Attention-driven Graph Clustering Network》的基础上进行优化，模型的基础结构没变，增加了一个分布融合模块，以及新型的双重自监督，为什么说新，接下来会详细解释。 与AGCN相似的内容就不再介绍，下面详细介绍分布融合模块和双重自监督模块。分布融合模块 顾名思义，分布融合就是将不同的分布通过某种方式结合起来，按照AGCN的思想，显然是通过加权求和，权重系数通过注意力机制计算。确实如此，我们看一下文章中的模型。
这是一个相似匹配的问题（文本相似匹配基础→ 词频与余弦相似度）。但是，亿级数据库，用传统的相似度计算方法太慢了，我们需要一个文本查询方法，可以快速的把一段文本的相似文本查出来。
5.3 Boosting【**】 1.boosting集成原理 随着学习的积累从弱到强 2.实现过程 1.初始化训练数据权重，初始权重是相等的 2.通过这个学习器，计算错误率 3.计算这个学习期的投票权重 4.对每个样本进行重新赋权 5.重复前面1-4 6.对构建后的最后的学习器进加权投票 3.bagging集成与boosting集成的区别： 数据方面：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
