SCAN：一种网络结构聚类算法
论文：SCAN: A Structural Clustering Algorithm for Networks该算法针对的是无向无权图如图，节点0和节点5的邻居点集分别是{0,1,4,5}和{0,1,2,3,4,5}，有4个共同的邻居，联系较大节点9和节点13，邻居点集都是{9,13}，2个共同邻居...
AP近邻传播聚类算法原理及Matlab实现
AP近邻传播聚类算法原理及Matlab实现 Affinity Propagation (AP)聚类是2007年在Science杂志上提出的一种新的聚类算法。它根据N个数据点之间的相似度进行聚类，这些相似度可以是对称的，即两个数据点互相之间的相似度一样(如欧氏距离);也可以是不对称的，即两个数据...
Sklearn 成长之路（五）K-means聚类及其评价指标——轮廓系数
聚类结果评价指标——轮廓系数某个点的轮廓系数定义为：s=disMeanout−disMeaninmax(disMeanout,disMeanin)s =\frac{disMean_{out} - disMean_{in}}{max(disMean_{out}, disMean_{in})}s=max...
聚类算法之DBSCAN算法之二：高维数据剪枝应用NQ-DBSCAN
一、经典DBSCAN的不足1.由于“维度灾难”问题，应用高维数据效果不佳2.运行时间在寻找每个点的最近邻和密度计算，复杂度是O(n2)。当d>=3时，由于BCP等数学问题出现，时间复杂度会急剧上升到Ω（n的四分之三次方）。二、DBSCAN在高维数据的改进目前的研究有Grid-based和app...
一个确定初始聚类中心的更好方法
初始聚类中心的选择对k-means算法的效果有非常显著的影响，不合适的初始聚类中心可能导致： 1，算法收敛速度降低 2，更大的可能使聚类结果收敛到一个较差的局部最小值 3，某些簇最后是个空集（样本量较小时这种情况经常出现）经典的k-means算法的初始聚类中心是随机选取的，这种方式有两种不足： 1，...
聚类与性能度量----机器学习
前面介绍的算法基本是分类和回归任务，属于“监督学习”，这里我们说的聚类属于“无监督学习”，训练样本的标记信息是未知的，目标是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。聚类任务聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个“簇”。形式化的说，假定样本集包含m个无标...
聚类总结（上）——划分聚类
概述聚类指根据一定的准则，把一份事物按照这个准则归纳成互不重合的几份。机器学习中，聚类指按照一个标准，这个标准通常是相似性，把样本分成几份，使得相似程度高的聚在一起，相似程度低的互相分开。聚类的方法很多，有基于分层的聚类，基于划分的聚类，基于密度的聚类。不同的方法有各自的特点，适用于不同分布的数据。...
小白学习机器学习===谱聚类之NCut切图
Ncut Ncut切法实际上与Ratiocut相似，但Ncut把Ratiocut的分母|Ai|换成vol(Ai)(Vol(Ai)表示子集A中所有边的权重之和)，这种改变与之而来的，是L的normalized，这种特殊称谓会在下文说明，而且这种normalized，使得Ncut对于spec...
深度聚类综述及论文整理
A Survey of Clustering With Deep Learning: From the Perspective of Network Architecture(2018 c94)一、基本概念聚类的目的：基于一些相似性度量将类似数据分类为一个聚类。传统的聚类方法：基于分区的方法，基于密...
聚类模型以及分群质量评估
聚类分析：用于客户细分极为重要。三类常见的聚类模型，K-Means,层次聚类，最大期望EM算法，其他的还有密度聚类如何评价聚类结果好坏，一些常用的指标又有哪些聚类分析的目的：让类群内观测的距离最近，同时不同全体之间的距离最大1.聚类分析的距离问题：样本聚类距离：欧式距离，绝对值距离，明式距离，马氏距...
【聚类】篇四之理解密度聚类算法DBSCAN
篇四之理解密度聚类算法DBSCAN一、密度聚类概述二、DBSCAN聚类（一）、基础概念（二）、算法原理（三）、算法流程(四）、优缺点参考一、密度聚类概述密度聚类假设聚类结构能通过样本的紧密程度确定，同一类别的样本，他们之间的紧密相连的，也就是说，在该类别任意样本周围不远处一定有同类别的样本存在。从样...
层次聚类（文档聚类）
层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解，直到某种条件满足为止。具体又可分为： 凝聚的层次聚类：一种自底向上的策略，首先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到某个终结条件被满足。 分裂的层次聚类：采用自顶向下的策略，它首先将所有对象置于一个簇中，然后逐渐细分为越来越小的簇，直到...
【机器学习算法】【9】--聚类算法
前言：在谈论K-means之前，我们是不是会联想到KNN算法呢，感觉这两个好像啊，其实两者差别还是很大的，一个是有监督学习算法，有对应的类别输出，一个是无监督的学习算法，没有样本输出，而且KNN算法是基于实例的一种的算法，KNN只是简单地把训练样例存储起来，并没有中间的训练过程，而K-mans算法确...
[R][源码]EM算法实现基于高斯混合模型（GMM）的聚类
要求：用EM算法实现基于GMM的聚类算法。一、实验数据参考[1] 3.3.2章节。由两个二维高斯分布混合生成1000个数据，混合系数分别是0.4、0.6，均值和方差如下：mu1=[-2,-2]sigma1=[1.2, 0.5, 0.5, 1]mean2=[2,2]sigma2=[1.5, 0.7, ...
hanlp学习五：文本聚类
一 概念： 聚类：将给定对象的集合划分为不同子集的过程，子集被称为簇 文本聚类：对文...
多层次聚类算法（Multi-level clustering algorithm）
多层次聚类算法1、相似性度量2、多层次聚类算法（Multi-level clustering algorithm）1、相似性度量2、多层次聚类算法（Multi-level clustering algorithm）...
常用聚类原理与应用(层次化聚类、k-means、均值漂移聚类)
常用聚类原理与应用声明：本文章为作者结课拓展小论文，仅供参考，欢迎批评指正。摘要:聚类分析是一种对多样本数据进行定量分类的一种多元统计分析方法，是机器学习中无监督学习的典型代表。聚类分析可以根据应用样本的不同上可以分为Q型聚类和R型聚类，其中聚类的标准均来源于样本的属性距离即相似程度。聚类算法常用于...
【机器学习】密度聚类算法之HDBSCAN
链接前导篇：【机器学习】聚类算法之密度聚类(DBSCAN)前导篇：【机器学习】密度聚类算法之OPTICS参考链接：https://hdbscan.readthedocs.io/en/latest/how_hdbscan_works.htmlHDBSCAN API 使用参考链接：https://hdb...
机器学习（八）——聚类
本次笔记目标：第一章节：相似度的度量方法及联系第二章节：K-means算法第三章节：层次聚类第四章节：密度聚类（DBSCAN、密度最大值聚类）第五章节：谱聚类第一章节：相似度的度量方法及联系1.1 聚类的定义： 聚类就是对大量位置标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，...
（4）聚类算法之OPTICS算法
文章目录1.引言2.相关定义2.1 `DBSCAN`相关定义2.2 `OPTICS`相关定义3.算法思想3.1算法流程3.2算法伪代码4.算法实现4.1使用`numpy`实现OPTICS算法5.数据及代码下载地址1.引言 OPTICS(Ordering points to identif...