原文:聚类:层次聚类、基于划分的聚类(k-means)、基于密度的聚类、基于模型的聚类

一 层次聚类 层次聚类的原理及分类 层次法 Hierarchicalmethods 先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个类。然后,再计算类与类之间的距离,将距离最近的类合并为一个大类。不停的合并,直到合成了一个类。其中类与类的距离的计算方法有:最短距离法,最长距离法,中间距离法,类平均法等。比如最短距离法,将类与类的距离定义为类与类之间样本的最短距离。 层次聚类算法根据层次分解的顺 ...

2017-09-17 19:07 0 1436 推荐指数:

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聚类的方法(层次聚类K-means聚类

所谓聚类,就是将相似的事物聚集在一 起,而将不相似的事物划分到不同的类别的过程,是数据分析之中十分重要的一种手段。比如古典生物学之中,人们通过物种的形貌特征将其分门别类,可以说就是 一种朴素的人工聚类。如此,我们就可以将世界上纷繁复杂的信息,简化为少数方便人们理解的类别,可以说是人类认知这个世界 ...

Tue Oct 10 04:05:00 CST 2017 0 14577
【ML-7】聚类算法--K-meansk-mediods/密度聚类/层次聚类

目录 简述 K-means聚类 密度聚类 层次聚类 一、简述 聚类算法是常见的无监督学习(无监督学习是在样本的标签未知的情况下,根据样本的内在规律对样本进行分类)。 在监督学习中我们常根据模型的误差来衡量模型的好坏,通过优化损失函数来改善模型。而在聚类 ...

Mon Feb 24 06:52:00 CST 2020 0 1173
机器学习算法总结(五)——聚类算法(K-means密度聚类层次聚类

  本文介绍无监督学习算法,无监督学习是在样本的标签未知的情况下,根据样本的内在规律对样本进行分类,常见的无监督学习就是聚类算法。   在监督学习中我们常根据模型的误差来衡量模型的好坏,通过优化损失函数来改善模型。而在聚类算法中是怎么来度量模型的好坏呢?聚类算法模型的性能度量大致有两类 ...

Mon Jul 02 03:17:00 CST 2018 0 1212
聚类-K-Means

1.什么是K-MeansK均值算法聚类 关键词:K个种子,均值聚类的概念:一种无监督的学习,事先不知道类别,自动将相似的对象归到同一个簇中 K-Means算法是一种聚类分析(cluster analysis)的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法 ...

Wed Dec 04 17:03:00 CST 2019 0 354
【转】使用scipy进行层次聚类k-means聚类

scipy cluster库简介 scipy.cluster是scipy下的一个做聚类的package, 共包含了两类聚类方法: 1. 矢量量化(scipy.cluster.vq):支持vector quantization 和 k-means 聚类方法 2. 层次聚类 ...

Thu Apr 19 00:54:00 CST 2018 0 2241
R语言-层次聚类k-means聚类、PAM

层次聚类 1、定义每一个观测量为一类 2、计算每一类与其他各类的距离 3、把距离最短的两类合为一类 4、重复步骤2和3,直到包含所有的观测量合并成单类时 探究模型确定聚成几类合适 根据列表和柱状图我们可知聚 ...

Thu Nov 05 01:43:00 CST 2020 0 1340
聚类算法之划分方法(k-means

聚类划分方法 给定n个数据点的数据集合,构建数据集合的出K划分,每个划分代表一个类别,2<k<sqrt(n)。算法思想,划分法需要预先指定聚类数目和聚类中心,计算每个点与其他点的距离,对于每个数据点都有n-1个距离值,对这些距离值进行排序,找出最接近的数据点,算出这些距离 ...

Fri Aug 18 23:21:00 CST 2017 0 2086
聚类算法(K-means聚类算法)

在数据分析挖掘过程中常用的聚类算法有1.K-Means聚类,2.K-中心点,3.系统聚类. 1.K-均值聚类在最小误差基础上将数据划分为预定的类数K(采用距离作为相似性的评价指标).每次都要遍历数据,所以大数据速度慢 2.k-中心点,不采用K-means中的平均值作为簇中心点,而是选中 ...

Sun May 13 23:37:00 CST 2018 0 2470
 
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