#!/usr/bin/python # coding:utf-8 from PIL import Image, ImageDraw from HierarchicalClustering import hcluster from HierarchicalClustering import getheight from HierarchicalClustering import getdepth import numpy as np import os def drawdendrogram(clu…

网上教程太啰嗦,本人最讨厌一大堆没用的废话,直接上,就是干! 网络爬虫?非监督学习? 只有两步,只有两个步骤? Are you kidding me? Are you ok? 来吧,follow me, come on! 第一步:首先,我们从网上获取图片自动下载到自己电脑的文件内,如从网址,下载到F:\File_Python\Crawler文件夹内,具体代码请查看http://www.cnblogs.com/yunyaniu/p/8244490.html 第二步:我们利用非监督学习的Hierar…

from numpy import * class cluster_node: def __init__(self,vec,left=None,right=None,distance=0.0,id=None,count=1): self.left=left self.right=right self.vec=vec self.id=id self.distance=distance self.count=count def L2dist(v1,v2): return sqrt(sum((v1-v…

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景       协同过滤(collaborative filtering)是推荐系统经常使用的一种方法.cf的主要思想就是找出物品类似度高的归为一类进行推荐.cf又分为icf和ucf. icf指的是item collaborative filtering,是将商品进行分析推荐.同理ucf的u指的是user,他是找出知趣类似的人,进行推荐. 通常来讲icf的准确率可能会高一些.通过这次參加天猫大数据比赛.…

层次聚类关键方法#coding:UTF-8#Hierarchical clustering 层次聚类from E_distance import Euclidean_distance from yezi import yezi class bicluster: def __init__(self, vec, left=None,right=None,distance=0.0,id=None): self.left = left self.right = right #每次聚类都是一对数据,lef…

层次聚类和DBSCAN 前面说到K-means聚类算法,K-Means聚类是一种分散性聚类算法,本节主要是基于数据结构的聚类算法--层次聚类和基于密度的聚类算法--DBSCAN两种算法. 1.层次聚类 下面这样的结构应该比较常见,这就是一种层次聚类的树结构,层次聚类是通过计算不同类别点的相似度创建一颗有层次的树结构,在这颗树中,树的底层是原始数据点,顶层是一个聚类的根节点. 创建这样一棵树的方法有自底向上和自顶向下两种方式. 下面介绍一下如何利用自底向上的方式的构造这样一棵树: 为了便于说明,假…

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: 1)将模型结果与某个参考模型(或者称为外部指标)进行对比,私认为这种方法用的比较少,因为需要人为的去设定外部参考模型. 2)另一种是直接使用模型的内部属性,比如样本之间的距离(闵可夫斯基距离)来作为评判指标,这类称为内…

AP聚类算法是基于数据点间的"信息传递"的一种聚类算法.与k-均值算法或k中心点算法不同,AP算法不需要在运行算法之前确定聚类的个数.AP算法寻找的"examplars"即聚类中心点是数据集合中实际存在的点,作为每类的代表. 算法描述: 假设$\{ {x_1},{x_2}, \cdots ,{x_n}\} $数据样本集,数据间没有内在结构的假设.令是一个刻画点之间相似度的矩阵,使得$s(i,j) > s(i,k)$当且仅当$x_i$与$x_j$的相似性程度要大…

转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/twostep_cluster_algorithm.html 两步聚类算法是在SPSS Modeler中使用的一种聚类算法,是BIRCH层次聚类算法的改进版本.可以应用于混合属性数据集的聚类,同时加入了自动确定最佳簇数量的机制,使得方法更加实用.本文在学习文献[1]和“IBM SPSS Modeler 15 Algorithms Guide”的基础上,融入了自己的理解,更详尽地叙述两步聚类算法的流程和细节.…

聚类分析是一种重要的人类行为,早在孩提时代,一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗.动物植物.目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用,如用于模式识别.数据分析.图像处理.市场研究.客户分割.Web文档分类等. 聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大.即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起,不同数据尽量分离.一个好的聚类方法将产生如下的聚类 :1).最大化…

一.层次聚类 1.层次聚类的原理及分类 1)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序分为:自下底向上和自上向下,即凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法(agglomerat…

第一部分: 学习Mahout必需要知道的资料查找技能: 学会查官方帮助文档: 解压用于安装文件(mahout-distribution-0.6.tar.gz),找到例如以下位置.我将该文件解压到win7的G盘mahout目录下,路径例如以下所看到的: G:\mahout\mahout-distribution-0.6\docs 学会查源码的凝视文档: 方案一:用maven创建一个mahout的开发环境(我用的是win7,eclipse作为集成开发环境,之后在Maven Dependencies中…

层次聚类(hierarchical clustering)可在不同层次上对数据集进行划分,形成树状的聚类结构.AggregativeClustering是一种常用的层次聚类算法.   其原理是:最初将每个对象看成一个簇,然后将这些簇根据某种规则被一步步合并,就这样不断合并直到达到预设的簇类个数.这里的关键在于:如何计算聚类簇之间的距离?   由于每个簇就是一个集合,因此需要给出集合之间的距离.给定聚类簇Ci,CjCi,Cj,有如下三种距离: 最小距离:   dmin(Ci,Cj)=minx⃗ i…

层次聚类hierarchical clustering 试图在不同层次上对数据集进行划分,从而形成树形的聚类结构. 一. AGNES AGglomerative NESting:AGNES是一种常用的采用自底向上聚合策略的层次聚类算法.…

ROCK (RObust Clustering using linKs)  聚类算法‏是一种鲁棒的用于分类属性的聚类算法.该算法属于凝聚型的层次聚类算法.之所以鲁棒是因为在确认两对象(样本点/簇)之间的关系时考虑了他们共同的邻居(相似样本点)的数量,在算法中被叫做链接(Link)的概念.而一些聚类算法只关注对象之间的相似度. ROCK 算法中用到的四个关键概念 邻居(Neighbors):如果两个样本点的相似度达到了阈值(θ),这两个样本点就是邻居.阈值(θ)有用户指定,相似度也是通过用户指定的…

  一.概述 在本篇文章中将对四种聚类算法(K-means,K-means++,ISODATA和Kernel K-means)进行详细介绍,并利用数据集来真实地反映这四种算法之间的区别. 首先需要明确的是上述四种算法都属于"硬聚类”算法,即数据集中每一个样本都是被100%确定得分到某一个类别中.与之相对的"软聚类”可以理解为每个样本是以一定的概率被分到某一个类别中. 先简要阐述下上述四种算法之间的关系,已经了解过经典K-means算法的读者应该会有所体会.没有了解过K-means的读者…

一.聚类(无监督)的目标 使同一类对象的相似度尽可能地大:不同类对象之间的相似度尽可能地小. 二.层次聚类 层次聚类算法实际上分为两类:自上而下或自下而上.自下而上的算法在一开始就将每个数据点视为一个单一的聚类,然后依次合并(或聚集)类,直到所有类合并成一个包含所有数据点的单一聚类.因此,自下而上的层次聚类称为合成聚类或HAC.聚类的层次结构用一棵树(或树状图)表示.树的根是收集所有样本的唯一聚类,而叶子是只有一个样本的聚类.在继续学习算法步骤之前,先查看下面的图表 1.我们首先将每个数据点作为…

Spark - Clustering 官方文档:https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-clustering.html 这部分介绍MLlib中的聚类算法: 目录: K-means: 输入列: 输出列: Latent Dirichlet allocation(LDA): Bisecting k-means: Gaussian Mixture Model(GMM): 输入列: 输出列: K-means k-means是最常用的聚类算法之一,它将数据聚集到预先设定…

实战部分主要针对某一具体算法对其原理进行较为详细的介绍,然后进行简单地实现(可能对算法性能考虑欠缺),这一部分主要介绍一些常见的一些聚类算法. K-means聚类算法 0.聚类算法算法简介 聚类算法算是机器学习中最为常见的一类算法,在无监督学习中,可以说聚类算法有着举足轻重的地位. 提到无监督学习,不同于前面介绍的有监督学习,无监督学习的数据没有对应的数据标签,我们只能从输入X中去进行一些知识发现或者预处理. 过去在有监督学习中,我们(让机器)通过X去预测Y,而到了无监督学习中,我们(让机器)只…

讲授聚类算法的基本概念,算法的分类,层次聚类,K均值算法,EM算法,DBSCAN算法,OPTICS算法,mean shift算法,谱聚类算法,实际应用. 大纲: 聚类问题简介聚类算法的分类层次聚类算法的基本思想簇之间距离的定义k均值算法的基本思想k均值算法的流程k均值算法的实现细节问题实验EM算法简介Jensen不等式EM算法的原理推导收敛性证明 聚类算法是无监督学习的典型代表,前边讲过的数据降维算法是无监督学习的另外一种典型代表. 聚类问题简介: 聚类算法的概念第四讲机器学习的基本概念里边已经…

''' 1.将所有样本都看作各自一类 2.定义类间距离计算公式 3.选择距离最小的一堆元素合并成一个新的类 4.重新计算各类之间的距离并重复上面的步骤 5.直到所有的原始元素划分成指定数量的类 程序要点: 1.生成测试数据 sklearn.datasets.make_blobs 2.系统聚类算法 sklearn.cluster.AgglomerativeClustering 3.必须满足该条件不然会报错(自定义函数中的参数) assert 1 <= n_clusters <= 4 4.颜色,红…

-------------------------------- 不管是GMM,还是k-means,都面临一个问题,就是k的个数如何选取?比如在bag-of-words模型中,用k-means训练码书,那么应该选取多少个码字呢?为了不在这个参数的选取上花费太多时间,可以考虑层次聚类. 假设有N个待聚类的样本,对于层次聚类来说,基本步骤就是: 1.(初始化)把每个样本归为一类,计算每两个类之间的距离,也就是样本与样本之间的相似度: 2.寻找各个类之间最近的两个类,把他们归为一类(这样类的总数就少了…

假设有N个待聚类的样本,对于层次聚类来说,步骤:        1.(初始化)把每个样本归为一类,计算每两个类之间的距离,也就是样本与样本之间的相似度:        2.寻找各个类之间最近的两个类,把他们归为一类(这样类的总数就少了一个):        3.重新计算新生成的这个类与各个旧类之间的相似度:        4.重复2和3直到所有样本点都归为一类,结束      整个聚类过程其实是建立了一棵树,在建立的过程中,可以通过在第二步上设置一个阈值,当最近的两个类的距离大于这个阈值,则认为…

层次聚类 stats::hclust stats::dist    R使用dist()函数来计算距离,Usage: dist(x, method = "euclidean", diag = FALSE, upper = FALSE, p = 2) x: 是样本矩阵或者数据框 method: 表示计算哪种距离 euclidean              欧几里德距离,就是平方再开方. maximum              切比雪夫距离 manhattan            绝对…

目录: 1.问题描述 2.问题转化 3.划分准则 4.总结 1.问题描述 谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图(sub-Graph),使子图内部尽量相似,而子图间距离尽量距离较远,以达到常见的聚类的目的. 对于图的相关定义如下: 对于无向图G = (V,E),V表示顶点集合,即样本集合,即一个顶点为一个样本:E表示边集合. 设样本数为n,即顶点数为n. 权重矩阵:W,为n*n的矩阵,其值wi,j为各边的权值…

    谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法--将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图,使子图内部尽量相似,而子图间距离尽量距离较远,以达到常见的聚类的目的.其中的最优是指最优目标函数不同,可以是割边最小分割--如图1的Smallest cut(如后文的Min cut), 也可以是分割规模差不多且割边最小的分割--如图1的Best cut(如后文的Normalized cut). 图1 谱聚类无向图划分--Smallest cut和Best cut…

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,内部指标. 距离计算:非负性,同一性(与自身距离为0),对称性,直递性(三角不等式).包括欧式距离(二范数),曼哈顿距离(一范数)等等. 1.KNN k近邻(KNN)是一种基本分类与回归方法. 其思路如下:给一个训练数据集和一个新的实例,在训练数据集中找出与这个新实例最近的k  个训练实例,然后统计最近的k  个训练实例中所属类…

聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一簇中.它有点像全自动分类.聚类方法几乎可以应用到所有对象,簇内的对象越相似,聚类的效果越好. K-均值(K-means)聚类算法,之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成. 簇识别(cluster identification)给出簇类结果的含义.假定有一些数据,现在将相似数据归到一起,簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么. K-均值聚类算法 优点:容易实现 缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据…

聚类分析就仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息,将数据对象分组(簇).其目标是,组内的对象相互之间是相似的,而不同组中的对象是不同的.组内相似性越大,组间差别越大,聚类就越好. 先介绍下聚类的不同类型,通常有以下几种: (1)层次的与划分的:如果允许簇具有子簇,则我们得到一个层次聚类.层次聚类是嵌套簇的集族,组织成一棵树.划分聚类简单地将数据对象划分成不重叠的子集(簇),使得每个数据对象恰在一个子集中. (2)互斥的.重叠的与模糊的:互斥的指每个对象都指派到单个簇.重叠的或是模糊聚类用来反…

聚类算法是一类非监督学习算法,在有监督学习中,学习的目标是要在两类样本中找出他们的分界,训练数据是给定标签的,要么属于正类要么属于负类.而非监督学习,它的目的是在一个没有标签的数据集中找出这个数据集的结构把它自动聚成两类或者多类. 本讲主要介绍了最常用了一种聚类算法--K-means聚类算法.如果将数据集分成两类,即k=2,K-means算法过程如下: 1.首先任意选取两个不同的样本作为两类样本的中心 2.K-means算法有两部,第一步cluster assignment step,遍历所有样…