机器学习之聚类算法概念 1.1 机器学习 传统编程要求开发者明晰规定计算机执行任务的逻辑和条条框框的规则。...机器学习，犹如三千世界的奇幻之旅，分为监督学习、无监督学习和强化学习等多种类型，各具神奇魅力。监督学习如大师传道授业，算法接收标签的训练数据，探索输入与输出的神秘奥秘，以精准预测未知之境。...资源获取：关注公众号【科创视野】回复：机器学习实验 2. 聚类算法 2.1 研究目的 （1）加深对非监督学习的理解和认识； （2）掌握基于距离的和基于密度的动态聚类算法的设计方法。...2.2 研究准备 （1）安装机器学习必要库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等； （2）配置环境用来运行 Python、Jupyter Notebook和相关库等内容。...2.3 研究原理 非监督学习的基础： 非监督学习是机器学习的重要分支，旨在从未标记的数据中发现模式、结构或关联关系。
1.首先我们需要选择一个k值，也就是我们希望把数据分成多少类，这里k值的选择对结果的影响很大，Ng的课说的选择方法有两种一种是elbow method，简单的说就是根据聚类的结果和k的函数关系判断k为多少的时候效果最好...另一种则是根据具体的需求确定，比如说进行衬衫尺寸的聚类你可能就会考虑分成三类（L,M,S）等 2.然后我们需要选择最初的聚类点（或者叫质心），这里的选择一般是随机选择的，代码中的是在数据范围内随机选择，...形成二维数组 ## step 2: 开始聚类... print "step 2: clustering..." ...showCluster(dataSet, k, centroids, clusterAssment) 聚类结果： 分别是2,3,4个k值情况下的 image.png image.png image.png...原创文章，转载请注明： 转载自URl-team 本文链接地址: 机器学习-聚类算法-k-均值聚类-python详解 No related posts.
高斯混合聚类采用了迭代优化的方式，通过不断更新均值向量、协方差矩阵和混合系数，使得模型对数据的拟合更好。EM算法的E步骤计算后验概率，M步骤更新模型参数，整个过程不断迭代直至满足停止条件。...算法特点 通过多个高斯分布的组合，适用于不同形状的聚类结构。 采用EM算法进行迭代优化，灵活适应数据的复杂分布。 4. 应用场景 适用于数据具有多个分布的情况，且每个分布可以用高斯分布来描述。...注意事项 初始参数的选择可能影响最终聚类效果，因此需要进行多次运行选择最优结果。 算法对异常值不敏感，但在特定场景下可能需要考虑异常值的处理。 二、实验环境 1....配置虚拟环境 conda create -n ML python==3.9 conda activate ML conda install scikit-learn matplotlib 2....库版本介绍 软件包 本实验版本 matplotlib 3.5.2 numpy 1.21.5 python 3.9.13 scikit-learn 1.0.2 三、实验内容 0.
简介 层次聚类（Hierarchical Clustreing）又称谱系聚类，通过在不同层次上对数据集进行划分，形成树形的聚类结构。很好体现类的层次关系，且不用预先制定聚类数，对大样本也有较好效果。...算法步骤： 计算类间距离矩阵 初始化n个类，将每个样本视为一类 在距离矩阵中选择最小的距离，合并这两个类为新类 计算新类到其他类的距离，得到新的距离矩阵 重复3-4步，直至最后合并为一个类 首先介绍距离矩阵的计算...，然后第4步有不同的算法来定义新类到其他类的距离，包括：最短距离法、最长距离法、类平均法、重心法等。...根据上述步骤绘制谱系图，横坐标就是每个类，纵坐标表示合并两个类时的值： 根据谱系图，如果要聚类为2类，从上往下看首次出现了2个分支的地方，即将样品0分为一类，样品1、2分为另一类。...得到谱系图如下： python应用 ---- 使用scipy库中的linkage函数 linkage(y, method=‘single’, metric=‘euclidean’) method取值
密度聚类和层次聚类 密度聚类 背景知识 如果 S 中任两点的连线内的点都在集合 S 内，那么集合 S称为凸集。反之，为非凸集。...DBSCAN 算法介绍 与划分和层次聚类方法不同，DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法...层次聚类 层次聚类假设簇之间存在层次结构，将样本聚到层次化的簇中。...层次聚类又有聚合聚类 (自下而上) 、分裂聚类(自上而下) 两种方法 因为每个样本只属于一个簇，所以层次聚类属于硬聚类 背景知识 如果一个聚类方法假定一个样本只能属于一个簇，或族的交集为空集，那么该方法称为硬聚类方法...如果个样木可以属干多个簇，成簇的交集不为空集，那么该方法称为软聚类方法 聚合聚类 开始将每个样本各自分到一个簇; 之后将相距最近的两簇合并，建立一个新的簇 重复此此操作直到满足停止条件: 得到层次化的类别
聚类算法 前面介绍的集中算法都是属于有监督机器学习方法，这章和前面不同，介绍无监督学习算法，也就是聚类算法。...类别的定义：簇 前面我们讲到把数据划分为不同类别，机器学习给这个类别定义一个新的名字—簇。 将具有M个样本的数据换分为k个簇，必然k<=M。...实际上，这种思路不仅应用于K-Means聚类，还广泛应用于梯度下降、深度网络等机器学习和深度学习算法。...8.1.1 聚类算法评估 有监督的分类算法的评价指标通常是accuracy, precision, recall, etc；由于聚类算法是无监督的学习算法，评价指标则没有那么简单了。...非凸数据集进行聚类 本章小结 本章主要介绍了聚类中的一种最常见的算法—K-Means算法以及其优化算法，聚类是一种无监督学习的方法。
接下来几周的时间，我们将会推出关于《西瓜书》读书笔记的连载文章，updating~ 在聚类（上）中我们了解了一下聚类算法的基本原理，同时也了解了最常用的聚类算法K-Means以及相关的优化算法，对于K-Means...来说，我们可以称之为原型聚类算法，本节再让我们来了解一下密度聚类和层次聚类算法。...01 密度聚类 密度聚类算法假设聚类结构能通过样本分布的紧密程度确定，一般情况下，密度聚类算法从样本密度的角度来考察样本的可连接性，并基于可连接样本不断扩展聚类簇以获得最终的聚类结果。...DBSCAN的算法思想 image.png image.png DBSCAN的算法流程 image.png 02 层次聚类 层次聚类试图在不同层次对数据集进行划分，从而形成树形的聚类结构，对于数据集的划分我们即可以采用...层次聚类的展示图如下： ? AGNES算法 image.png image.png
聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为多个簇，使得同一簇内的样本相似度较高，而不同簇之间的样本相似度较低。...层次聚类算法 层次聚类是一种基于树形结构的聚类方法，通过计算数据点之间的距离，逐步将数据点合并为更大的簇。层次聚类可以分为凝聚型（自下而上）和分裂型（自上而下）两种方法。...(x) estimator.fit_predict(x) 案例 随机创建不同二维数据集作为训练集，并结合k-means算法将其聚类 。...聚类参数n_cluster传值不同，得到的聚类结果不同。...接着对着标记的聚类中心之后，重新计算出每个聚类的新中心点。
本文介绍了混合高斯聚类算法。首先介绍了混合高斯的类表示是一个高斯模型，相似性度量定义为服从类参数为高斯分布，其是一种典型的基于模型的密度聚类算法。...作者 | 文杰 编辑 | yuquanle 模型聚类 高斯混合 高斯混合的类表示是一个高斯模型，相似性度量定义为服从类高斯分布的概率（Kmeans的相似度量是距离度量），所以高斯混合聚类也可以看作是有参的密度聚类...高斯混合假设类之间服从伯努利分布，样本在某一类下服从高斯分布，也就是说每个样本独立服从多元高斯分布。...（当然，高斯判别分析中多个高斯分布之间具有相同的协方差），对应的且只属于一类（类标已知），那么上式有： 最大似然估计有参数： 可以看出为每一类样本所占的比例，为该类下样本的均值，为该类下样本的协方差。...考虑到高斯混合模型中的类划分是概率划分，表示第个样本属于第类的概率。所以，高斯混合模型的所有参数都需要乘上类的划分概率。
01 聚类任务 对于训练样本的标记信息是未知的情况下，我们的目标就会变成通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，我们把这样的学习方法称之为“无监督学习”，而在此类学习任务中，研究最多应用最广的就是...“聚类”。...在聚类算法中，我们试图将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集，每个子集称为一个“簇”。...一般的聚类结果展示如下图所示： ? 基于不同的学习策略，人们设计出多种类型的聚类算法，在学习算法之前，我们先来了解一下性能度量和距离运算。 ?...对于聚类来说，我们把每个类别分成了相应的“簇”，直观上看我们希望“物以类聚”，而想要把很多“簇”聚的好，我们就希望“簇内的相似度”高且”簇间的相似度“低。
本文介绍了一种定义在图上聚类算法-谱聚类。首先介绍谱聚类其实是保持图上节点之间的相似性对节点进行向量表示。...图聚类-谱聚类 谱聚类是一种定义在图上的聚类算法，与其说是聚类算法，更像是一种图的向量表示。基于向量表示之后，一般可以采用其他的聚类方法完成最后聚类结果。...现在，我们希望学习到节点的向 量表示，使得相似性越大的两个节点的向量表示的差异尽可能的小。 因此，我们可以定义如下损失函数： 即当大时，相似性越大，尽可能小。...得到图节点的向量表示之后，后面就可以采用常用的聚类算法进行聚类，比如Kmeans。...4）聚类的效果与相似性度量矩阵的计算，表示，以及最终采用的聚类算法有关。
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。...作者 | 文杰 编辑 | yuquanle 聚类理论 一般来说，聚类是在训练样本的标签信息不知的情况下，学习样本内在的性质和规律，将有限的集合划分成类。...聚类的评价指标有两种： 内部指标，指导思想是类内紧致性和类间分离性，比如Xie-Beni指标，DB指标； 外部指标，假设数据集有标注，按有监督学习的评价指标进行评价。...可以看出，外部指标有很大的问题，那就是聚类学到的数据规律不一定是标签，这对聚类算法的评价是不可靠的，但是对于只看结果，不评价模型的好坏是可以的，当然拿聚类的结果与有监督学习的结果对比是“无赖”的。
原型聚类中的K均值算法是一种常用的聚类方法，该算法的目标是通过迭代过程找到数据集的簇划分，使得每个簇内的样本与簇内均值的平方误差最小化。这一过程通过不断迭代更新簇的均值来实现。...算法通过迭代更新，不断优化簇内样本与均值向量的相似度，最终得到较好的聚类结果。 3. 算法特点 K均值算法是一种贪心算法，通过局部最优解逐步逼近全局最优解。...Kmeans类 __init__ ：初始化K均值聚类的参数，包括聚类数目 k、数据 data、初始化模式 mode（默认为 “random”）、最大迭代次数 max_iters、闵可夫斯基距离的阶数 p...center_init 函数：根据指定的模式初始化聚类中心。 fit 方法：执行K均值聚类的迭代过程，包括分配样本到最近的簇、更新簇中心，直到满足停止条件。...visualization 函数：使用Seaborn和Matplotlib可视化聚类结果。 a.
本文介绍了一种无参的密度聚类算法-DBSCAN。首先介绍了DBSCAN的类表示为一簇密度可达的样本点，相似性度量为密度可达。...最后介绍了算法的特点，能发现任意簇，抗噪性强，聚类时间长，存在维度灾难问题。...密度聚类是一种基于密度的聚类，其根据样本的空间分布关系进行聚类。...2）聚类的同时可发现异常点，抗噪性强。 3）不需要预先指点类数，但和的直观性不强，参数选择麻烦。 4）样本集较大时，聚类收敛时间较长，密度估计存在维度灾难问题。...5）如果样本集的密度不均匀、聚类间距差差别很大时，聚类质量较差，这时用DBSCAN聚类一般不适合。 The End
前文说了k均值聚类，他是基于中心的聚类方法，通过迭代将样本分到k个类中，使每个样本与其所属类的中心或均值最近。...今天我们看一下无监督学习之聚类方法的另一种算法，层次聚类： 层次聚类前提假设类别直接存在层次关系，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。...在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。创建聚类树有聚合聚类（自下而上合并）和分裂聚类（自上而下分裂）两种方法，分裂聚类一般很少使用，不做介绍。...聚合聚类 聚合聚类具体过程 对于给定的样本集合，开始将每个样本分到一个类，然后再按照一定的规则（比如类间距最小），将满足规则的类进行合并，反复进行，直到满足停止条件。...python实现及案例 import queue import math import copy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
学习向量量化（LVQ）是一种原型聚类算法，它在寻找原型向量以刻画数据集聚类结构的过程中利用了样本的类别标记。相较于一般聚类算法，LVQ通过监督信息辅助聚类，使得原型向量更好地代表各个聚类簇。...算法流程 在学习过程中，LVQ算法通过样本的类别标记来引导原型向量的学习，使得原型向量更好地代表各个聚类簇。算法的性能高度依赖于初始化、学习率的设定以及停止条件的选择。 2....算法特点 LVQ算法结合了监督学习和聚类，通过使用类别标记进行引导，更好地适应样本的分布。 对于有监督信息的数据集，LVQ通常能够获得更具有判别性的聚类结果。...学习率η的选择对算法的性能有影响，需要根据具体情况进行调整。 4. 应用场景 适用于样本集带有类别标记的情况，尤其在需要获得判别性聚类结果的场景中。...注意事项 初始原型向量的选择可能影响最终聚类结果，因此在具体应用中需要仔细选择初始原型向量。 学习率的选择需要谨慎，过大的学习率可能导致原型向量的不稳定更新，而过小的学习率可能使得算法收敛缓慢。
来源：尤而小屋 分享一篇关于聚类的文章：10种聚类算法和Python代码。文末提供jupyter notebook的完整代码获取方式。 聚类或聚类分析是无监督学习问题。...在 Scikit-learn 机器学习库的 Python 中如何实现、适配和使用顶级聚类算法。...3.10 高斯混合模型 一、聚类 聚类分析，即聚类，是一项无监督的机器学习任务。...通常，聚类算法在人工合成数据集上与预先定义的群集进行学术比较，预计算法会发现这些群集。 聚类是一种无监督学习技术，因此很难评估任何给定方法的输出质量。 —源自：《机器学习页：概率观点》2012。...在 Scikit-learn 机器学习库的 Python 中如何实现、适合和使用10种顶级聚类算法
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...EM聚类 均值→质心，方差→椭圆聚类，权重→聚类大小。 K-Means算法的主要缺点之一是它直接用了距离质心的平均值。...2、其次，根据每个聚类的高斯分布，计算数据点属于特定聚类的概率。如果数据点越接近高斯质心，那它属于该聚类的概率就越高。这很直观，因为对于高斯分布，我们一般假设大部分数据更靠近聚类质心。...为了可视化这个过程，我们可以看看上面的图片，特别是黄色的聚类。第一次迭代中，它是随机的，大多数黄点都集中在该聚类的右侧。当我们按概率计算加权和后，虽然聚类的中部出现一些点，但右侧的比重依然很高。...其次，权重的引入为同一点属于多个聚类找到了解决方案。如果一个数据点位于两个聚类的重叠区域，那我们就可以简单为它定义一个聚类，或者计算它属于X聚类的百分比是多少，属于Y聚类的百分比是多少。
作者： 刘才权 编辑： 黄俊嘉 前 言 如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。...对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》(https://zhuanlan.zhihu.com/p/30980999)），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习...这两本是机器学习和深度学习的入门经典。...记录笔记，一方面，是对自己先前学习过程的总结和补充。 另一方面，相信这个系列学习过程的记录，也能为像我一样入门机器学习和深度学习同学作为学习参考。...章节目录 聚类任务 性能度量 距离计算 原型聚类 密度聚类 层次聚类 1 聚类任务 在无监督学习中（unsupervised learning）中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记的训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律
一、聚类简介 Clustering (聚类)是常见的unsupervised learning (无监督学习)方法，简单地说就是把相似的数据样本分到一组（簇），聚类的过程，我们并不清楚某一类是什么（通常无标签信息...聚类算法可以大致分为传统聚类算法以及深度聚类算法： 传统聚类算法主要是根据原特征+基于划分/密度/层次等方法。 深度聚类方法主要是根据表征学习后的特征+传统聚类算法。...二、kmeans聚类原理 kmeans聚类可以说是聚类算法中最为常见的，它是基于划分方法聚类的，原理是先初始化k个簇类中心，基于计算样本与中心点的距离归纳各簇类下的所属样本，迭代实现样本与其归属的簇类中心的距离为最小的目标...核聚类方法的主要思想是通过一个非线性映射，将输入空间中的数据点映射到高位的特征空间中，并在新的特征空间中进行聚类。...非线性映射增加了数据点线性可分的概率，从而在经典的聚类算法失效的情况下，通过引入核函数可以达到更为准确的聚类结果。
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
