机器学习（十）—聚类算法（KNN、Kmeans、密度聚类、层次聚类）
聚类算法任务：将数据集中的样本划分成若干个通常不相交的子集，对特征空间的一种划分。性能度量：类内相似度高，类间相似度低。两大类：1.有参考标签，外部指标；2.无参照...
SPSS聚类与判别
实验目的学会使用SPSS简单操作，掌握聚类与判别。实验要求使用SPSS。实验内容 实验步骤（1）层次聚类法分析实例——为了反映中国各地区生活水平差异性，本...
k-means和iosdata聚类算法在生活案例中的运用
引言：聚类是将数据分成类或者簇的过程，从而使同簇的对象之间具有很高的相似度，而不同的簇的对象相似度则存在差异。聚类技术是一种迭代重定位技术，在我们的生活中也得到了广泛的运用，比如：零件分组、数据评价、数据分析等很多方面；具体的比如对市场分析人员而言，聚类可以帮助市场分析人员从消费者数据库中分出不同的...
数据挖掘中的聚类算法综述
一、引言 所谓数据挖掘,就是从大量无序的数据中发现隐含的、有效的、有价值的、可理解的模式,进...
聚类算法--K-Medoids（基于R的应用示例）
K-Medoids算法描述 一个有极大值的对象可能相当程度上扭曲数据的分布，所以k-means算法对于孤立点是敏感的。 不采用簇中对象的平均值作为参照点，可以选用簇中位置中心的对象，即medoid。这样划分方法仍然是基于小化所有对象与其参照点之间的相异度之和的原则来执行的。这是...
小白学数据分析----->在clementine基于两步聚类算法的次日留存分析探索
上次简单的说了一下SPSS下使用两步聚类分析的大致过程，今天简单说说在Clementine下怎么进行聚类分析，方法同样是两步聚类。之前说过聚类分析是无指导的，揭示的...
聚类算法（五）--层次聚类（系统聚类）及超易懂实例分析
博客上看到的，叫做层次聚类，但是《医学统计学》上叫系统聚类（chapter21）思想很简单，想象成一颗倒立的树，叶节点为样本本身，根据样本之间的距离（相似系数），将最近的两样本合并到一个根节点，计算新的根节点与其他样本的距离（类间相似系数），距离最小的合为新的...
几种常用的基于密度的聚类算法
这里介绍的几种常用基于密度聚类算法包括：DBSCAN、OPTICS、DENCLUE。 这里介绍的几种常用基于密度聚类算...
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个划分，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...
系统聚类法
1. 概述系统聚类法也称为多层次聚类法，分类的单位由高到低呈树状结构，且所处的位置越低其包含的样本点就越少，共同特征越多。这种方法适合于数据量较小的情况，当数据量较...
基于决策变量聚类的大规模多目标优化进化算法
原文： 《A Decision Variable Clustering-Based Evolutionary Algorithm for Large-Scale M...
GA-kmedoid 遗传算法优化K-medoids聚类
遗传算法优化K-medoids聚类是一种结合了遗传算法和K-medoids聚类算法的优化方法。遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的随机优化算法，它通过模拟生物进化过程中的遗传、交叉、变异等操作来寻找问题的最优解。而K-medoids聚类算法是一种基于划分的聚类方法，它通过选择K个数据点作为簇中心，...
聚类模型
学习视频：【强烈推荐】清风：数学建模算法、编程和写作培训的视频课程以及Matlab老师讲得很详细，很受用！！！定义聚类就是将样本划分为由类似的对象组成的多个类的过程...
Kmeans聚类算法原理与实现
Kmeans聚类算法1 Kmeans聚类算法的基本原理 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是...
转：聚类评价指标
https://www.jianshu.com/p/b5996bf06bd6 15.评价指标 袁一帆 关注2016.03.05 0...
非负矩阵分解（4）：NMF算法和聚类算法的联系与区别
作者：桂。时间：2017-04-14 06:22:26链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6685811....
机器学习中的聚类算法演变及学习笔记
本文主要介绍机器学习中聚类算法的演变路径。一、相似性衡量方法 二、基于划分的聚类 三、基于密度的聚类 四、基于概率模型的聚类 五、 ...
多视图子空间聚类/表示学习(Multi-view Subspace Clustering/Representation Learning)
多视图子空间聚类/表示学习(Multi-view Subspace Clustering/Representation Learning)作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/这篇博文主要对四篇文章(1)"Low-Rank Tensor...
深度聚类算法浅谈
目录1 深度嵌入聚类（ICML, 2016）1.1 动机1.2 贡献1.3 实验分析1.4 我的想法2 神经协同子空间聚类（ICML, 2019）2.1 动机2...
并行化K-means聚类算法的实现与分析
并行化K-means聚类算法 并行化K-means聚类算法的实现与分析项目背景与意义算法原理与串行实现分析并行化策略与关键细节实验结果与讨论未来改进方向结语 并行化K-means聚类算法的实现与分析 在大数据时代，对数据进行高效的聚类是数据分析与挖掘的重要工具之一。本文将介绍并讨论使用Op...