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R算法-层次算法

层次(Hierarchical Clustering算法) 层次算法又称为树算法,它根据数据之间距离,透过一种层次架构方式,反复将数据进行聚合,创建一个层次以分解给定数据集。 常用于一维数据自动分组 层次方法 hclust(dist) dist 样本距离矩阵 距离矩阵计算方式 dist(data) data 样本数据 层次代码实现: pColumns result 1 2 3 setosa 50 0 0 versicolor 0 23 27 virginica 0 49 1 我们可以看到,层次对这份数据得到结果并不是太好

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R」层次和非层次

❝原英文链接:https://www.rpubs.com/dvallslanaquera/clustering[1]❞ 层次 (HC) 在这个分析,我们将看到如何创建层次模型。 目的是探索数据库是否存在相似性组,并查看它们行为。 例如,我们将使用Doubs数据库,该数据库基于从法国Doubs河中提取鱼类样本物理特征。其目的是查看样本行为以及如何对数据进行分组。 (NHC) 这次我们将做一个k均值模型。 2- 选择方法 set.seed(1) spe.kmeans <- kmeans(spe.norm, centers = 4, nstart = 100) 我们创建了包含4组模型,与之前HC 通过SSE方法,最好数必须是2,通过SSI方法则必须是3。 3.2. Silhouette 图 我们试着绘制 3 组轮廓系数图。

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    R算法-DBSCAN算法

    DBSCAN算法(Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise)密度算法 基于密度算法,K-means和层次对于球状效果很好 ,DBSCAN可以用于更多复杂形状簇R实现DBSCAN算法API “fpc”包 install.packages(“fpc”) dbscan(data,eps,MinPts) data 样本数据 eps 领域大小,使用圆半径表示 ,也就是密度值为1点 ps[i, ] <- c(i, density, 0) } } #把噪声点过滤掉,因为噪声点无法,它们独自一 corePoints <- data[which dbscan函数进行密度

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    R语言中划分模型

    p=6443 划分 是用于基于数据集相似性将数据集分类为多个组方法。 分区,包括: K均值 (MacQueen 1967),其中每个由属于数据点中心或平均值表示。 K-medoids或PAM(Partitioning Around Medoids,Kaufman和Rousseeuw,1990),其中,每个一个对象表示。 对于这些方法每一种,我们提供: 基本思想和关键概念 R软件算法和实现 R用于聚类分析和可视化示例 数据准备: my_data <- USArrests # 删除所有缺失值(即NA值不可用 0.00342 ## Alaska 0.5079 1.107 -1.212 2.48420 ## Arizona 0.0716 1.479 0.999 1.04288 确定k-means最佳数 同样,可以如下计算和可视化PAM: pam.res <- pam(my_data, 4) # 可视化 fviz_cluster(pam.res)

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    使用R语言进行分析

    一:系统聚类分析 1:系统一次形成以后就不能再改变,所以这就需要我们在第一次分析时候就要比较准确,因此我们也需要准确率更高更优秀分类方法. 2:相应计算量可能会很大,比如说Q型系统过程就是在样本间距离矩阵计算上进行加深从而进行 . 3:当样本量很大时候,需要占据很大计算机内存,并且在合并过程,需要把每一样本和其他样本间距离进行一一比较,从而决定应该合并类别,这样的话就需要消耗大量时间和计算机资源 二:动态聚类分析 : 动态聚类分析又称为逐步分析法,基本业务逻辑是先粗略进行一次分类,然后按照一些局部最优算法来计算修改不合理分类,直到分类比较合理为止,比较适用于大样本Q型聚类分析这样. 三:所使用R语言函数: 在这里我们使用R语言当中提供动态函数kmeans()函数,kmeans()函数采用是K-均值计算法,实际上这是一个逐一进行修改方法. kmeans()主要形式是 : kmeans(x,centers,iter.max=10,nstart=1,algorithm=c()) x是数据组成矩阵或者数据集, centers是个数或者初始中心 iter.max

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    R语言算法应用实例

    什么是 将相似的对象归到同一个簇,几乎可以应用于所有对象,对象越相似,效果越好。 与分类不同之处在于分类预先知道所分到底是什么,而则预先不知道目标,但是可以通过簇识别(cluster identification)告诉我们这些簇到底都是什么。 比如用决策树回归模型和R2分数来判断某个特征是否必要。 如果是负数,说明该特征绝对不能少,因为缺少了就无法拟合数据。 有些问题数目可能是已知,但是我们并不能保证某个数目对这个数据是最优,因为我们对数据结构是不清楚。但是我们可以通过计算每一个簇中点轮廓系数来衡量质量。 下面代码会显示数为2时平均轮廓系数,可以修改n_clusters来得到不同聚数目下平均轮廓系数。

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    R语言实现双

    大家应该都听说过,但是双想必大家接触比较少,今天我们就给大家介绍下双,首先看下基础定义:针对二维数据进行处理算法。 假设给定矩阵M,寻找到矩阵M多个子矩阵A,对于每一个A满足其指定条件进行,最后得到需要子矩阵B。目前广泛模型有四种:矩阵等值模型、矩阵加法模型、矩阵乘法模型和信息共演变模型。 接下来在R语言中实现需要用到包biclust。其安装如下: install.packages(“biclust”) 然后,我们来看下此包使用。 每行和每列只属于一个双,因此重新排列行和列这些高值,使这些分区沿着对角线连续显示。 BCBimax (Prelic, A.; Bleuler, S. 为元素全为1或0子矩阵。

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    Spark算法

    Spark - Clustering 官方文档:https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-clustering.html 这部分介绍MLlib算法; 目录: Dirichlet allocation(LDA): Bisecting k-means; Gaussian Mixture Model(GMM): 输入列; 输出列; K-means k-means是最常用算法之一 ,它将数据聚集到预先设定N个簇; KMeans作为一个预测器,生成一个KMeansModel作为基本模型; 输入列 Param name Type(s) Default Description featuresCol model.transform(dataset) transformed.show(truncate=False) Bisecting k-means Bisecting k-means是一种使用分裂方法层次算法 :所有数据点开始都处在一个簇,递归对数据进行划分直到簇个数为指定个数为止; Bisecting k-means一般比K-means要快,但是它会生成不一样结果; BisectingKMeans

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    (三):KNN算法(R语言)

    k最临近(KNN)算法是最简单分类算法之一,属于有监督机器学习算法。 算法流程 KNN核心思想是:找出特征空间中距离待分类点最近k个点,如果这k个点大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。 ? k值一般取20以下整数。 下图为从网上截取图片,可以直观看到与点x最临近5个点里,有4个为红色圆点,因此将点x类别判断为红色圆点一。 ? R语言实现 在R实现knn,可以使用class包中点knn()函数。 在下面的例子,我们使用UCI[乳腺癌特征数据集]进行演示。 ,形状代表真实类别。

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    R语言三种方法

    r语言计算两向量夹角余弦: y <- scale(x, center = F, scale = T)/sqrt(nrow(x)-1) C <- t(y) %*% y 相关系数用cor函数 二、层次r语言中使用hclust(d, method = “complete”, members=NULL) 来进行层次。 其中d为距离矩阵。 三、动态 kmeans 层次,在形成之后就不再改变。 四、DBSCAN 动态往往出来有点圆形或者椭圆形。 在r实现 dbscan(data, eps, MinPts, scale, method, seeds, showplot, countmode) 其中eps是距离半径,minpts是最少多少个点

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    R语言kmeans客户细分模型

    前言 kmeans是最简单算法之一,但是运用十分广泛。最近在工作也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用,选取适当k,将数据分类后,然后分类研究不同聚下数据特点。 本文记录学习kmeans算法相关内容,包括算法原理,收敛性,效果评估,最后带上R语言例子,作为备忘。 如果a_i趋于0,或者b_i足够大,那么s_i趋近与1,说明效果比较好。 K值选取 在实际应用,由于Kmean一般作为数据预处理,或者用于辅助分类贴标签。所以k一般不会设置很大。 可以发现原始分类中和左边那一簇效果还是拟合很好,右测原始数据就连在一起,kmeans无法很好区分,需要寻求其他方法。 kmeans最佳实践 1. 随机选取训练数据k个点作为起始点 2. 当k值选定后,随机计算n次,取得到最小开销函数值k作为最终结果,避免随机引起局部最优解 3.

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    R语言三种方法

    r语言计算两向量夹角余弦: y <- scale(x, center = F, scale = T)/sqrt(nrow(x)-1) C <- t(y) %*% y 相关系数用cor函数 二、层次r语言中使用hclust(d, method = “complete”, members=NULL) 来进行层次。 其中d为距离矩阵。 三、动态 kmeans 层次,在形成之后就不再改变。 四、DBSCAN 动态往往出来有点圆形或者椭圆形。 在r实现 dbscan(data, eps, MinPts, scale, method, seeds, showplot, countmode) 其中eps是距离半径,minpts是最少多少个点

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    R语言之kmeans理论篇!

    前言 kmeans是最简单算法之一,但是运用十分广泛。最近在工作也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用,选取适当k,将数据分类后,然后分类研究不同聚下数据特点。 本文记录学习kmeans算法相关内容,包括算法原理,收敛性,效果评估,最后带上R语言例子,作为备忘。 如果a_i趋于0,或者b_i足够大,那么s_i趋近与1,说明效果比较好。 K值选取 在实际应用,由于Kmean一般作为数据预处理,或者用于辅助分类贴标签。所以k一般不会设置很大。 可以发现原始分类中和左边那一簇效果还是拟合很好,右测原始数据就连在一起,kmeans无法很好区分,需要寻求其他方法。 kmeans最佳实践 1. 随机选取训练数据k个点作为起始点 2. 当k值选定后,随机计算n次,取得到最小开销函数值k作为最终结果,避免随机引起局部最优解 3.

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    R算法-(K-Means算法)

    算法,属于无监督学习 K-Means算法 K-Means算法目标,是把n个样本点划分到k个,使得每个点都属于离它最近质心对应,以之作为标准。 质心: 指一个,内部所有样本点均值。 kmeans(x,centers) x 待训练样本 centers 个数,也就是要分成多少 代码实现: pColumns <- c('Sepal.Length', 'Sepal.Width #不同颜色代表不同结果,不同形状代表训练数据集原始分类情况。 #不同颜色代表不同结果,不同形状代表训练数据集原始分类情况。

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    R语言使用混合模型进行

    让我们通过一个例子激发您为何使用混合模型原因。 我们可以立即看到所得到分布似乎是双峰(即有两个凸起),表明这些数据可能来自两个不同来源。 使用高斯混合模型进行 执行混合模型时,您需要做第一件事是确定要用于组件统计分布类型。 实际上很简单; 红色和蓝色线仅表示2种不同拟合高斯分布。 最终用户决定使用什么“阈值”将数据分配到组。例如,可以使用0.3作为后阈值来将数据分配给comp.1并获得以下标签分布。 ? ?

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    (一):DBSCAN算法实现(r语言)

    算法流程 从某点出发,将密度可达为一,不断进行区域扩张,直至所有点都被访问。 ? R语言实现 在R实现DBSCAN,可以使用fpc包dbscan()函数。 在下面的例子,我们使用factoextra包数据集multishapes进行演示。 ? ? 如下可查看结果: ? R里面的很多函数都是开源,因此,直接运行fpc::dbscan可以看到此函数原程序。我们用geosphere包distm()函数对原程序距离计算公式进行修改,实现地图上两点距离计算。 将原程序distcomb函数改为如下形式: ? 将修改过dbscan函数重新命名为disdbscan,重新将数据进行: ? ? DBSCAN优缺点 优点: (1)速度快,且能够有效处理噪声点。 (2)能发现任意形状空间。 (3)结果几乎不依赖于点遍历顺序。 (4)不需要输入要划分个数。

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    R语言树图小例子

    rpubs.com/shirokaner/320218 http://www.sthda.com/english/wiki/beautiful-dendrogram-visualizations-in-r- 5-must-known-methods-unsupervised-machine-learning 数据集 R语言内置数据集USArrests 1973年美国50个州每10万人因袭击、谋杀和强奸而被捕的人数和居住在城市地区的人口比例 层级法 使用到函数是hclust() hc<-hclust(dist(USArrests),method="ave") 使用```ggdendro```包对结构进行展示 安装ggdendro包并查看帮助文档 install.packages("ggdendro") help(package="ggdendro") 将层级结果转化为ggdendro作图需要格式,用到函数是dendro_data( image.png 给不同类别添加不同颜色 df1$labels$Group<-c(rep("A",16),rep("B",14),rep("C",20)) ggplot(segment(df1))

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    时间序列轨迹

    时间序列在时间序列分析是非常重要课题,在很多真实工业场景中非常有用,如潜在客户发掘,异常检测,用户画像构建等。 首先,时间序列一般存在大量噪声,这会引入较大误差;其次,时间序列很多时候存在错位匹配情况,需要采用相似性度量算法来解决,实际需要根据场景做额外处理;最后,方法和参数选择也有不少讲究。 看上去一些似乎都很顺利,我们拿到了一个结果,然后就可以去做后面的了。然而在实际应用,会面临很多问题。 采用欧式距离合适吗? 欧式距离最大问题就是会被噪声或是离群点所影响。 当然,我觉得这里影响效果是对距离定义,文中直接把拟合多项式系数欧式距离作为时间序列间距离,优点是降维,而缺点是多项式不同系数对曲线拟合作用不一样,也就是对实际距离影响不一样。 比如上例,如果我们有异常和正常划分,我们完全可以将多项式系数作为自变量来进行分类模型训练,分类模型能够根据数据凸显出不同系数重要性,而非在等权关系。

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