首先需要一段計算大指數冪並取模的代碼: 可以知道: 而: 故: ...
對分子進行聚類分析,首先必須要考慮的是其描述符的問題,分子描述符通常是非常高維的,必須對其進行降維才好繼續后面的分析,特別分子量特別大的時候。常用的降維手段有PCA,TSNE和UMAP.一說,TSNE用於可視化. 聚類的方法有許多,比如k means,層次聚類. 但是這兩個一個需要定義k,一個需要定義閾值,這樣需要試錯法合理進行着兩個量的設置,不是很方便. 因而,我選擇使用HDBSCAN,一個基於 ...
2021-01-14 09:47 0 997 推薦指數:
首先需要一段計算大指數冪並取模的代碼: 可以知道: 而: 故: ...
歐幾里德算法 來自https://baike.baidu.com/item/%E6%AC%A7%E5%87%A0%E9%87%8C%E5%BE%B7%E7%AE%97%E6%B3%95/9002848?fr=aladdin ...
聚類算法有很多,常見的有幾大類:划分聚類、層次聚類、基於密度的聚類。本篇內容包括k-means、層次聚類、DBSCAN 等聚類方法。 k-means 方法 初始k個聚類中心; 計算每個數據點到聚類中心的距離,重新分配每個數據點所屬聚類; 計算新的聚簇集合的平均值作為新 ...
一、聚類算法簡介 聚類是無監督學習的典型算法,不需要標記結果。試圖探索和發現一定的模式,用於發現共同的群體,按照內在相似性將數據划分為多個類別使得內內相似性大,內間相似性小。有時候作為監督學習中稀疏特征的預處理(類似於降維,變成K類后,假設有6類,則每一行都可以表示為類似於000100 ...
Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ 一、簡介 1.聚類算法的應用領域 用戶畫像,廣告推薦,Data Segmentation,搜索引擎的流量推薦,惡意流量識別 基於位置信息的商業推送,新聞聚類,篩選排序 圖像分割,降維,識別 ...
聚類算法 李鑫 2014210820 電子系 1、kmeans算法 1.1Kmeans算法理論基礎 K均值算法能夠使聚類域中所有樣品到聚類中心距離平方和最小。其原理為:先取k個初始聚類中心,計算每個樣品到這k個中心的距離,找出最小距離,把樣品歸入最近的聚類中心,修改中心點 ...
1. 與K-均值算法的比較 –K-均值算法通常適合於分類數目已知的聚類,而ISODATA算法則更加靈活; –從算法角度看, ISODATA算法與K-均值算法相似,聚類中心都是通過樣本均值的迭代運算來決定的; –ISODATA算法加入了一些試探步驟,並且可以結合 ...
1. 與K-均值算法的比較 –K-均值算法通常適合於分類數目已知的聚類,而ISODATA算法則更加靈活; –從算法角度看, ISODATA算法與K-均值算法相似,聚類中心都是通過樣本均值的迭代運算來決定的; –ISODATA算法加入了一些試探步驟,並且可以結合 ...