官方文档: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/cluster.vq.html…

近期做图像的时候,突然有个idea,须要进行聚类,事实上算法非常easy,可是当时非常急.就直接使用了scipy的cluster. 使用起来事实上非常easy,可是中文的文章非常少,所以就简单的介绍一下.感兴趣的也能够自己去看一下英文的文档:http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/cluster.html. 这是我从stackoverflow看到的一个demo.假设仅仅是简单的使用cluster.这样就能够了. import scipy import…

层次聚类 原理 有一个讲得很清楚的博客:博客地址 主要用于:没有groundtruth,且不知道要分几类的情况 用scipy模块实现聚类 参考函数说明: pdist squareform linkage fcluster scipy.spatial.distance.pdist:计算点之间的距离,返回的是一个压缩过的距离矩阵,即一行距离数据,减少了方阵中数据重复占用的空间. scipy.spatial.distance.squareform:距离矩阵的方阵与压缩矩阵相互转换函数 scipy.cl…

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(scipy.cluster.hierarchy):支持hierarchical clustering 和 agglomerative clustering(凝聚聚类) 聚类方法实现:k-means和hierarchical cl…

参考博客: https://joernhees.de/blog/2015/08/26/scipy-hierarchical-clustering-and-dendrogram-tutorial/ 层次聚类理论知识 类从多减少的过程. 1.定义样本间的距离,类与类之间的距离 2.将每个样本当作一类,计算距离最近的两类,合并为新类 3.一点一点做,直到所有成为一类.   基本步骤: 1.数据变换:      中心化:demean      标准化:deStd      极差标准化:deMean /…

章节 SciPy 介绍 SciPy 安装 SciPy 基础功能 SciPy 特殊函数 SciPy k均值聚类 SciPy 常量 SciPy fftpack(傅里叶变换) SciPy 积分 SciPy 插值 SciPy 输入输出 SciPy 线性代数 SciPy 图像处理 SciPy 优化 SciPy 信号处理 SciPy 统计 聚类(K-means clustering)是在一组未标记的数据中,将相似的数据(点)归到同一个类别中的方法.聚类与分类的最大不同在于分类的目标事先已知,而聚类则不知道.…

#导入相应的包 import scipy import scipy.cluster.hierarchy as sch from scipy.cluster.vq import vq,kmeans,whiten import numpy as np import matplotlib.pylab as plt #生成待聚类的数据点,这里生成了20个点,每个点4维: points=scipy.randn(20,4) #1. 层次聚类 #生成点与点之间的距离矩阵,这里用的欧氏距离: disMat =…

使用python进行kmeans聚类 假设我们要解决一个这样的问题. 以下是一些同学,大萌是一个学霸,而我们想要找到这些人中的潜在学霸,所以我们要把这些人分为两类--学霸与非学霸. 高数 英语 Python 音乐 小明 88 64 96 85 大明 92 99 95 94 小朋 91 87 99 95 大朋 78 99 97 81 小萌 88 78 98 84 大萌 100 95 100 92 1 方法一:使用scipy 那么使用scipy的Python实现的代码如下: import numpy…

kmeans法(K均值法)是麦奎因提出的,这种算法的基本思想是将每一个样本分配给最靠近中心(均值)的类中,具体的算法至少包括以下三个步骤: 1.将所有的样品分成k个初始类: 2.通过欧氏距离将某个样品划入离中心最近的类中,并对获得样品与失去样品的类重新计算中心坐标: 3.重复步骤2,直到所有的样品都不能在分类为止 kmeans法与系统聚类法一样,都是以距离的远近亲疏为标准进行聚类的.但是两者的不同之处也很明显:系统聚类对不同的类数产生一系列的聚类结果,而K均值法只能产生指定类数的聚类结果.具体类…

上一篇笔者以自己编写代码的方式实现了重心法下的系统聚类(又称层次聚类)算法,通过与Scipy和R中各自自带的系统聚类方法进行比较,显然这些权威的快捷方法更为高效,那么本篇就系统地介绍一下Python与R各自的系统聚类算法: Python cluster是Scipy中专门用来做聚类的包,其中包括cluster.vq矢量量化包,里面封装了k-means方法,还包括cluster.hierarchy,里面封装了层次聚类和凝聚聚类的方法,本文只介绍后者中的层级聚类方法,即系统聚类方法,先从一个简单的小例…