在K-Means聚类算法原理中,我们讲到了K-Means和Mini Batch K-Means的聚类原理.这里我们再来看看另外一种常见的聚类算法BIRCH.BIRCH算法比较适合于数据量大,类别数K也比较多的情况.它运行速度很快,只需要单遍扫描数据集就能进行聚类,当然需要用到一些技巧,下面我们就对BIRCH算法做一个总结. 1. BIRCH概述 BIRCH的全称是利用层次方法的平衡迭代规约和聚类(Balanced Iterative Reducing and Clustering Using H…

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:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果. 假设要把样本集分为k个类别,算法描述如下: (1)适当选择k个类的初始中心,最初一般为随机选取: (2)在每次迭代中,对任意一个样本,分别求其到k个中心的欧式距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类: (3)利用…

k-means 聚类算法原理: 1.从包含多个数据点的数据集 D 中随机取 k 个点,作为 k 个簇的各自的中心. 2.分别计算剩下的点到 k 个簇中心的相异度,将这些元素分别划归到相异度最低的簇.两个点之间的相异度大小采用欧氏距离公式衡量,对于两个点 T0(x1,y2)和 T1(x2,y2),T0 和 T1 之间的欧氏距离为: 欧氏距离越小,说明相异度越小 3.根据聚类结果,重新计算 k 个簇各自的中心,计算方法是取簇中所有点各自维度的算术平均数. 4.将 D 中全部点按照新的中心重新聚类.…

OPTICS聚类算法原理 基础 OPTICS聚类算法是基于密度的聚类算法,全称是Ordering points to identify the clustering structure,目标是将空间中的数据按照密度分布进行聚类,其思想和DBSCAN非常类似,但是和DBSCAN不同的是,OPTICS算法可以获得不同密度的聚类,直接说就是经过OPTICS算法的处理,理论上可以获得任意密度的聚类.因为OPTICS算法输出的是样本的一个有序队列,从这个队列里面可以获得任意密度的聚类. 定义 OPTICS…

K-Means算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛.K-Means算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法讲起,在其基础上讲述K-Means的优化变体方法.包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化Mini Batch K-Means算法. 1. K-Means原理初探 K-Means算法的思想很简单,对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本集划分为K个簇.让簇内的点尽量紧密的连在一…

前言 在前面的文章中,涉及到的机器学习算法均为监督学习算法. 所谓监督学习,就是有训练过程的学习.再确切点,就是有 "分类标签集" 的学习. 现在开始,将进入到非监督学习领域.从经典的聚类问题展开讨论.所谓聚类,就是事先并不知道具体分类方案的分类 (允许知道分类个数). 本文将介绍一个最为经典的聚类算法 - K-Means 聚类算法以及它的两种实现. 现实中的聚类分析问题 - 总统大选 假设 M 国又开始全民选举总统了,目前 Mr.OBM 的投票率为48%(投票数占所有选民人数的百分比…

前言 在前面的文章中,涉及到的机器学习算法均为监督学习算法. 所谓监督学习,就是有训练过程的学习.再确切点,就是有 "分类标签集" 的学习. 现在开始,将进入到非监督学习领域.从经典的聚类问题展开讨论.所谓聚类,就是事先并不知道具体分类方案的分类 (允许知道分类个数). 本文将介绍一个最为经典的聚类算法 - K-Means 聚类算法以及它的两种实现. 现实中的聚类分析问题 - 总统大选 假设 M 国又开始全民选举总统了,目前 Mr.OBM 的投票率为48%(投票数占所有选民人数的百分比…

本人以前主要focus在传统音频的软件开发,接触到的算法主要是音频信号处理相关的,如各种编解码算法和回声消除算法等.最近切到语音识别上,接触到的算法就变成了各种机器学习算法,如GMM等.K-means作为其中比较简单的一种肯定是要好好掌握的.今天就讲讲K-means的基本原理和代码实现.其中基本原理简述(主要是因为:1,K-means比较简单:2,网上有很多讲K-means基本原理的),重点放在代码实现上. 1, K-means基本原理 K均值(K-means)聚类算法是无监督聚类(聚类(clu…

这个算法中文名为k均值聚类算法,首先我们在二维的特殊条件下讨论其实现的过程,方便大家理解. 第一步.随机生成质心 由于这是一个无监督学习的算法,因此我们首先在一个二维的坐标轴下随机给定一堆点,并随即给定两个质心,我们这个算法的目的就是将这一堆点根据它们自身的坐标特征分为两类,因此选取了两个质心,什么时候这一堆点能够根据这两个质心分为两堆就对了.如下图所示: 第二步.根据距离进行分类 红色和蓝色的点代表了我们随机选取的质心.既然我们要让这一堆点的分为两堆,且让分好的每一堆点离其质心最近的话,我们首…

​ 密度峰值聚类(Density peaks clustering, DPC)来自Science上Clustering by fast search and find of density peaks. 2014.数据挖掘课大作业中读到了它.再整理自大作业的研究实验报告,分享到博客. ​ 分为三个部分,先是基本原理,然后写代码实现,然后是浅浅写一些问题和优化. 基本原理 ​ 这个算法的核心是基于两个假设:①簇心的密度比其周围的点高②簇心距离其他密度大的数据点相对更远. ​ 于是我们只需要基于以上…

前几篇我们较为详细地介绍了K-means聚类法的实现方法和具体实战,这种方法虽然快速高效,是大规模数据聚类分析中首选的方法,但是它也有一些短板,比如在数据集中有脏数据时,由于其对每一个类的准则函数为平方误差,当样本数据中出现了不合理的极端值,会导致最终聚类结果产生一定的误差,而本篇将要介绍的K-medoids(中心点)聚类法在削弱异常值的影响上就有着其过人之处. 与K-means算法类似,区别在于中心点的选取,K-means中选取的中心点为当前类中所有点的重心,而K-medoids法选取的中心点…

    一.TF/IDF描述单个term与特定document的相关性TF(Term Frequency): 表示一个term与某个document的相关性. 公式为这个term在document中出现的次数除以该document中所有term出现的总次数. IDF(Inverse Document Frequency)表示一个term表示document的主题的权重大小.主要是通过包含了该term的docuement的数量和docuement set的总数量来比较的.出现的次数越多,权重越小.…

在BIRCH聚类算法原理中,我们对BIRCH聚类算法的原理做了总结,本文就对scikit-learn中BIRCH算法的使用做一个总结. 1. scikit-learn之BIRCH类 在scikit-learn中,BIRCH类实现了原理篇里讲到的基于特征树CF Tree的聚类.因此要使用BIRCH来聚类,关键是对CF Tree结构参数的处理. 在CF Tree中,几个关键的参数为内部节点的最大CF数B, 叶子节点的最大CF数L, 叶节点每个CF的最大样本半径阈值T.这三个参数定了,CF Tree的…

EM算法也称期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM)算法,它是一个基础算法,是很多机器学习领域算法的基础,比如隐式马尔科夫算法(HMM), LDA主题模型的变分推断等等.本文就对EM算法的原理做一个总结. 1. EM算法要解决的问题 我们经常会从样本观察数据中,找出样本的模型参数. 最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数. 但是在一些情况下,我们得到的观察数据有未观察到的隐含数据,此时我们未知的有隐含数据和模型参数,因而无法直接用极大化对数似然函数得到模型分布的参数.…

目录 K-Means聚类算法 一.K-Means聚类算法学习目标 二.K-Means聚类算法详解 2.1 K-Means聚类算法原理 2.2 K-Means聚类算法和KNN 三.传统的K-Means聚类算法流程 3.1 输入 3.2 输出 3.3 流程 四.K-Means初始化优化之K-Means++ 五.K-Means距离计算优化之elkan K-Means 六.大数据优化之Mini Batch K-Means 七.K-Means聚类算法优缺点 7.1 优点 7.2 缺点 八.小结 更新.更全…

K-means 原理 首先随机选择k个初始点作为质心 1. 对每一个样本点,计算得到距离其最近的质心,将其类别标记为该质心对应的类别 2. 使用归类好的样本点,重新计算K个类别的质心 3. 重复上述过程,直到质心不发生变化 距离计算方法 在K-Means算法中,需要注意的是,对于距离的计算有很多中方法: (1)闵可夫斯基距离( Minkowski ) \[d(x,y) = (\sum_{i=1}^n|x_i-y_i|^p)^{\frac{1}{p}} \] 注意这里p=2时则为常用的欧氏距离.…

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.…

http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2200800.html http://blog.csdn.net/qll125596718/article/details/6895291 BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies)天生就是为处理超大规模(至少要让你的内存容不下)的数据集而设计的,它可以在任何给定的内存下运行.关于BIRCH的更多特点先不介绍,我…

BIRCH:是一种使用树分类的算法,适用的范围是样本数大,特征数小的算法,因为特征数大的话,那么树模型结构就会要复杂很多 DBSCAN:基于概率密度的聚类方法:速度相对较慢,不适用于大型的数据,输入参数有r和k k-means:是通过不断更新聚类中心所进行的一种参数变化,需要输入的参数是需要聚成几类 MEAN-SHIFT:基于核密度估计的漂移算法,使用的是高斯概况密度估计 下面做一个是一个对不同的特征进行特征增强后的准确度的效果 特征增强指的是:对每一样本特征做一个归一化,对归一化后的数据的某个…

内容导入: 聚类是无监督学习的典型例子,聚类也能为企业运营中也发挥者巨大的作用,比如我们可以利用聚类对目标用户进行群体分类,把目标群体划分成几个具有明显特征区别的细分群体,从而可以在运营活动中为这些细分群体采取精细化.个性化的运营和服务:还可以利用聚类对产品进行分类,把企业的产品体系进一步细分成具有不同价值.不同目的的多维度的产品组合,在此基础分别制定和相应的开发计划.运营计划和服务规划.这都将提升运营的效率和商业效果. 聚类方法分为基于划分的聚类.基于层次的聚类.基于密度的聚类.基于网络的聚类…

上一篇博文中介绍了聚类算法中的kmeans算法.无可非议kmeans由于其算法简单加之分类效率较高 已经广泛应用于聚类应用中. 然而kmeans并非十全十美的.其对于数据中的噪声和孤立点的聚类带来的误差也是让人头疼的. 于是一种基于Kmeans的改进算法kmediod应运而生.kmediod和Kmeans算法核心思想大同小异,但是最大 的不同是在修正聚类中心的时候,kmediod是计算类簇中除开聚类中心的每点到其他所有点的聚类的最小值 来优化新的聚类中心.正是这一差别使得kmediod弥补了km…

[转]http://www.aboutyun.com/thread-18178-1-1.html 问题导读:1.如何理解K-Means算法?2.如何寻找K值及初始质心?3.如何应用K-Means算法处理数据? K-Means是聚类算法中的一种,其中K表示类别数,Means表示均值.顾名思义K-Means是一种通过均值对数据点进行聚类的算法.K-Means算法通过预先设定的K值及每个类别的初始质心对相似的数据点进行划分.并通过划分后的均值迭代优化获得最优的聚类结果. K值及初始质心 K值是聚类结果…

聚类的定义 聚类就是对大量未知标注的数据集,按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别,使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小.聚类算法是无监督的算法. 常见的相似度计算方法 闵可夫斯基距离Minkowski/欧式距离 在上述的计算中,当p=1时,则是计算绝对值距离,通常叫做曼哈顿距离,当p=2时,表述的是欧式距离. 杰卡德相似系数(Jaccard) 杰卡德相关系数主要用于描述集合之间的相似度,在目标检测中,iou的计算就和此公式相类似 余弦相似度 余弦相似度通过夹角的余弦来描述相似性…

DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法,和K-Means,BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比,DBSCAN既可以适用于凸样本集,也可以适用于非凸样本集.下面我们就对DBSCAN算法的原理做一个总结. 1. 密度聚类原理 DBSCAN是一种基于密度的聚类算法,这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定.同一类别的样本,他们…

在数据挖掘中聚类和分类的原理被广泛的应用. 聚类即无监督的学习. 分类即有监督的学习. 通俗一点的讲就是:聚类之前是未知样本的分类.而是根据样本本身的相似性进行划分为相似的类簇.而分类 是已知样本分类,则需要将样本特征和分类特征进行匹配,进而将每个样本归入给出的特定的类. 由于本文是对聚类算法中的k-means算法的实现,所以接下来主要进行一些聚类算法的介绍. 聚类算法包括多种,可按如下分配: 1.划分法:基于此种思想的聚类算法包括 k-means,PAM,CLARA,CLARANS,STIRR…

在Apriori算法原理总结中,我们对Apriori算法的原理做了总结.作为一个挖掘频繁项集的算法,Apriori算法需要多次扫描数据,I/O是很大的瓶颈.为了解决这个问题,FP Tree算法(也称FP Growth算法)采用了一些技巧,无论多少数据,只需要扫描两次数据集,因此提高了算法运行的效率.下面我们就对FP Tree算法做一个总结. 1. FP Tree数据结构 为了减少I/O次数,FP Tree算法引入了一些数据结构来临时存储数据.这个数据结构包括三部分,如下图所示: 第一部分是一个项…

考虑到学习知识的顺序及效率问题,所以后续的几种聚类方法不再详细讲解原理,也不再写python实现的源代码,只介绍下算法的基本思路,使大家对每种算法有个直观的印象,从而可以更好的理解函数中参数的意义及作用,而重点是放在如何使用及使用的场景. (题外话: 今天看到一篇博文:刚接触机器学习这一个月我都做了什么?  里面对机器学习阶段的划分很不错,就目前而言我们只要做到前两阶段即可) 因为前两篇博客已经介绍了两种算法,所以这里的算法编号从3开始. 3.Mean-shift 1)概述 Mean-shift…

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…

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…

FP Tree算法原理总结 在Apriori算法原理总结中,我们对Apriori算法的原理做了总结.作为一个挖掘频繁项集的算法,Apriori算法需要多次扫描数据,I/O是很大的瓶颈.为了解决这个问题,FP Tree算法(也称FP Growth算法)采用了一些技巧,无论多少数据,只需要扫描两次数据集,因此提高了算法运行的效率.下面我们就对FP Tree算法做一个总结. 1. FP Tree数据结构 为了减少I/O次数,FP Tree算法引入了一些数据结构来临时存储数据.这个数据结构包括三部分,如…