K-均值聚类算法是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集分成 K 个不同的簇。它的目标是最小化数据点与各自质心的距离之和。下面是K-均值聚类算法的步骤： 选择要创建的簇的数量 K。...K-均值聚类算法的优点包括： 相对简单和易于实现，适用于大规模数据集。 对于凸形状的簇效果较好。 可以用于预处理数据，将数据点分成不同的簇，并用簇的质心代表簇进行进一步分析。...然而，K-均值聚类算法也有一些缺点： 需要提前指定簇的数量 K，这对于某些数据集可能不太容易确定。 对初始质心的选择敏感，不同的初始质心可能导致不同的结果。...对噪声和异常值敏感，可能会将它们分配到错误的簇中。 无法处理非凸形状的簇以及具有不同密度的簇。 综上所述，K-均值聚类算法是一种简单而有效的聚类算法，但在某些情况下可能存在一些局限性。...在实践中，可以使用其他聚类算法来克服一些 K-均值聚类算法的限制。
K-均值（K-means）聚类算法是一种常用的无监督机器学习算法，用于将一组未标记的数据集分为 K 个不同的类别或簇。 算法步骤如下： 选择要分成的簇的个数 K。...K-均值聚类算法的优点如下： 简单而直观，易于理解和实现。 可用于大规模数据集，计算效率高。 对于结构化和非结构化数据都适用。 K-均值聚类算法的缺点如下： 需要事先指定聚类的个数 K。...对于不同形状、大小、密度分布的聚类结果较差。 容易收敛到局部最优解，结果依赖于初始的簇中心点选择。 对噪声和异常值敏感。...为了克服 K-均值聚类算法的一些缺点，还有一些改进的方法，如谱聚类、层次聚类、密度聚类等。
在电脑监控软件中，聚类算法可以应用于多个方面，包括异常检测、威胁情报分析和用户行为分析等。聚类算法的原理是将一组数据对象划分为不同的组别，使得组内的对象相似度高，而组间的相似度较低。...以下是聚类算法在电脑监控软件中的原理和应用的一些例子： 异常检测：聚类算法可以帮助检测电脑系统中的异常行为。通过对正常行为进行建模，聚类算法可以将与正常行为差异较大的数据点识别为异常点。...用户行为分析：聚类算法可以帮助监控软件识别用户的行为模式。通过分析用户的活动日志和行为数据，聚类算法可以将用户分组为具有相似行为模式的群体。...例如，在一个企业网络中，通过聚类分析可以识别出员工的常规操作模式，从而更容易发现员工的异常行为，比如未经授权的数据访问或敏感信息的泄露。 日志分析：聚类算法可以用于分析电脑系统生成的大量日志数据。...总的来说，聚类算法在电脑监控软件中的应用可以帮助识别异常行为、发现威胁、分析用户行为和日志数据，以提高系统的安全性、性能和用户体验。
知识分享之Python——sklearn中K-means聚类算法输出各个簇中包含的样本数据 背景 日常我们开发时，我们会遇到各种各样的奇奇怪怪的问题（踩坑o(╯□╰)o），这个常见问题系列就是我日常遇到的一些问题的记录文章系列...，这里整理汇总后分享给大家，让其还在深坑中的小伙伴有绳索能爬出来。...开发环境 系统：windows10 版本：Python3 内容 本节分享一个在sklearn中使用聚类算法时，比较常用的输出工具，输出各个簇中包含的样本数据，以下是其具体的实现方式：..."k-means++",n_clusters=t) kmeans_model.fit(tf_matrix) # 训练是t簇，指定数据源 # 输出各个簇中包含的样本数据
以下是聚类算法在企业文档管理软件中的一些应用探索:文档分类和标签：聚类算法可以将相似的文档自动分组成不同的类别，并为每个类别分配相应的标签。...冗余文档检测：企业通常会产生大量的文档副本和变体，尤其是在协作环境中。聚类算法可以帮助检测和识别冗余文档，帮助用户识别和清理重复或相似的内容，从而提高文档管理的效率。...文档搜索优化：聚类算法可以将相似的文档放置在一起，并为每个聚类创建摘要或关键词汇总。这可以提供更好的搜索结果，使用户能够更快速地找到所需的信息。...当用户在文档管理软件中进行搜索时，聚类算法可以根据用户的查询和相关聚类信息提供最相关的结果。这样，用户可以更快地定位到他们需要的文档，而不必浏览大量无关的搜索结果。...因此，在实际应用中，需要综合考虑算法的性能、用户需求和文档特点，选择合适的聚类算法和技术来支持企业文档管理软件的开发和优化。
在电脑监控软件中，聚类算法可以应用于多个方面，包括异常检测、威胁情报分析和用户行为分析等。聚类算法的原理是将一组数据对象划分为不同的组别，使得组内的对象相似度高，而组间的相似度较低。...以下是聚类算法在电脑监控软件中的原理和应用的一些例子：异常检测：聚类算法可以帮助检测电脑系统中的异常行为。通过对正常行为进行建模，聚类算法可以将与正常行为差异较大的数据点识别为异常点。...用户行为分析：聚类算法可以帮助监控软件识别用户的行为模式。通过分析用户的活动日志和行为数据，聚类算法可以将用户分组为具有相似行为模式的群体。...例如，在一个企业网络中，通过聚类分析可以识别出员工的常规操作模式，从而更容易发现员工的异常行为，比如未经授权的数据访问或敏感信息的泄露。日志分析：聚类算法可以用于分析电脑系统生成的大量日志数据。...总的来说，聚类算法在电脑监控软件中的应用可以帮助识别异常行为、发现威胁、分析用户行为和日志数据，以提高系统的安全性、性能和用户体验。
在深度聚类方法的帮助下，我们可以将高维且稀疏的用户特征压缩成低维的数据表示，得到不错的结果；能处理的数据量也跟着一起迈上了新的台阶。...让深度聚类结果再上一层楼 现在我们已经可以很轻松的对大量的、复杂的用户数据进行聚类了，我们还能再做一些改进吗？当然可以！...作者们提出的模型在每个数据集上的聚类结果都取得了显著的提升。...最明显也最直接的，就是可以根据聚类的结果重新给每个用户类别总结标签，得到新的用户分类体系。...比如，不同的微信用户会关注不同的微信公众号，这就是一种结构化信息；在基于用户属性的分类基础上，结合这些结构化信息，就可以帮助得到更好的聚类结果。
写作本文的原因是：网上关于UML类图的语法规则等的资料很多，但是涉及到关系在代码中实现形式的文章却很少。...表示类之间的关系比依赖要强。 例如，水和气候是关联的，表示如下： ? 在代码中的表现如下： ? 可见，在Water类属性中增加了Climate类。...在代码中表现如下： ? 这两种关系的区别是： 1.构造函数不同 聚合类的构造函数中包含另一个类的实例作为参数 因为构造函数中传递另一个类的实例，因此大雁类可以脱离雁群类独立存在。...2.信息的封装性不同 在聚合关系中，客户端可以同时了解GooseGroup类和Goose类，因为他们是独立的。...在组合关系中，客户端只认识大雁类，根本不知道翅膀类的存在，因为翅膀类被严密地封装在大雁类中。
LDA也称三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构；利用文档中单词的共现关系来对单词按主题聚类，得到“文档-主题”和“主题-单词”2个概率分布。...print(words_list) 运行结果： 五、Word2Vec词聚类的关键词提取算法及实现 1、Word2Vec词向量表示 利用浅层神经网络模型自动学习词语在语料库中的出现情况，把词语嵌入到一个高维的空间中...3、基于Word2Vec词聚类关键词提取方法的实现过程 主要思路是对于用词向量表示的词语，通过K-Means算法对文章中的词进行聚类，选择聚类中心作为文本的一个主要关键词，计算其他词与聚类中心的距离即相似度...，得到各个类别的聚类中心（需要人为给定聚类的个数）； 计算各类别下，组内词语与聚类中心的距离（欧几里得距离或曼哈顿距离），按聚类大小进行降序排序； 对候选关键词计算结果得到排名前TopK个词语作为文本关键词...注： 标准化互信息（Normalized Mutual Information，NMI）可以用来衡量两种聚类结果的相似度。
，一些多视图聚类算法已经成功应用于癌症亚型预测，旨在识别同一癌症中具有生物特征差异的亚型，从而改善患者的临床预后，设计个性化的治疗方案。...由于omics数据中患者的数量远远小于基因的数量，基于相似性学习的多视角谱系聚类得到了广泛发展。...然而，这些算法仍然存在一些问题，如过度依赖预设相似性矩阵的质量来获得聚类结果，无法合理处理高维omics数据中的噪声和冗余信息，忽视omics数据间的互补信息等。...文章提出了多视角谱系聚类与潜在表征学习（MSCLRL）方法来缓解上述问题。...最后，最终的综合相似性矩阵被用于聚类。在10个基准多组学数据集和2个独立的癌症案例研究中，实验证实，所提出的方法获得了具有统计学和生物学意义的癌症亚型。
： 具体的享元类：flyweight1已被创建 具体的享元类被调用:1 非享元类已创建 我是非享元类2 二、享元模式应用场景 2.1 在文本编辑器中的应用 如果按照每一个字符设置成一个对象，那么对于几十万的文字...运行时区域中： 2.3 在Java 包装类中的应用 在Java中有Short、Long、Byte、Integer等包装类。...回到上面的四行代码： 前两行是因为它们的值在[-127, 128]之间，而且由于享元模式，i1和i2共用一个对象，所以结果为true 后两行则是因为它们值在范围之外，所以重新创建不同的对象，因此结果为false...其实在使用包装类判断值时，尽量不要使用“==”来判断，IDEA中也给我们提了醒： 所以说在判断包装类时，应该尽量使用"equals"来进行判断，先判断两者是否为同一类型，然后再判断其值 public...3.2 和缓存的区别 在享元模式中，我们是通过工厂类来“缓存”已经创建好的对象，重点在对象的复用。
本文将详细探讨无监督学习的基本原理、核心算法及其在实际中的应用，并提供代码示例和图表以帮助读者更好地理解和掌握这一技术。...层次聚类（Hierarchical Clustering）是一种基于树状结构的聚类算法，通过不断合并或拆分簇，构建层次结构，从而完成聚类任务。...dbscan.fit_predict(X) # 绘制聚类结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_dbscan, s=50, cmap='viridis') plt.title...4.2 可解释性与可视化 无监督学习模型通常较难解释其结果，研究如何提高模型的可解释性和可视化能力，帮助用户理解和应用无监督学习结果，是一个值得探索的方向。...本文详细介绍了无监督学习的基本概念、核心算法及其在实际中的应用，并提供了具体的代码示例和图表，帮助读者深入理解和掌握这一技术。希望本文能够为您进一步探索和应用无监督学习提供有价值的参考。
在机器学习中，通常采用“距离”来度量样本间的相似度，距离越小，相似度越高；距离越大，相似度越低. 相似度度量方式 ① 欧氏距离 相似度使用欧氏距离来进行度量....① 原型聚类 原型聚类也称“基于原型的聚类”（prototype-based clustering），此类算法假设聚类结构能通过一组原型刻画，在现实聚类任务中极为常用....通常情况下，密度聚类算法从样本密度的角度来考察样本之间的可连接性，并基于可连接样本不断扩展聚类簇以获得最终的聚类结果....著名的密度聚类算法有DBSCAN. ③ 层次聚类 层次聚类（hierarchical clustering）试图在不同层次对数据集进行划分，从而形成树形的聚类结构....聚类过程如下图所示： 注意事项： （1）聚类数（K）必须事先已知，来自业务逻辑的需求或性能指标. （2）最终的聚类结果会因初始中心的选择不同而异，初始中心尽量选择离中心最远的样本. ② 实现 sklearn
在实践中，K-means算法有一些需要注意的地方： 初始聚类中心的选择： 初始聚类中心的选择可能影响最终的聚类结果，因此选择一个合适的初始值非常重要。...一种方法是多次随机初始化，并选择最终聚类结果最优的一次。 K值的选择： K值是指定的聚类中心数量。选择合适的K值是K-means算法中的一个挑战。...在这个层次结构中，数据点首先被合并成小的聚类，然后逐渐合并成更大的聚类，直到所有的数据点都被合并到一个大的聚类中为止。...不可逆性：一旦数据点被合并，就无法撤销该操作，因此无法根据需要调整聚类结果。 对噪声和离群点敏感：层次聚类对噪声和离群点较为敏感，可能会导致不稳定的聚类结果。...在PyTorch中，我们可以使用torch.cluster.hierarchical模块来实现层次聚类。
作者：GC_AIDM 原文：https://www.cnblogs.com/shenggang/p/12133016.html 一、什么是类不平衡 在分类中经常会遇到：某些类别数据特别多，某类或者几类数据特别少...有研究表明，在某些应用下，1∶35的比例就会使某些分类方法无效，甚至1∶10的比例也会使某些分类方法无效。如果数据存在严重的不平衡，预测得出的结论往往也是有偏的，即分类结果会偏向于较多观测的类。...过采样有随机过采样、基于聚类的过采样、信息性过采样（SMOTE）三大类方法。随机过采样：通过增加少数类样本来提高少数类的分类性能 ，最简单的办法是随机复制少数类样本。...基于聚类的过采样：K-Means聚类算法独立地被用于少数和多数类实例，之后，每个聚类都过采样使得相同类的所有聚类有着同样的实例数量。 ?...X_train_sm = pd.DataFrame(X_train_sm) y_train_sm = pd.DataFrame(y_train_sm) # 指定不同的惩罚系数，利用交叉验证找到最合适的参数，打印每个结果
最初文本聚类仅用于文本归档，后来人 们又挖掘 出了许多新用途，比如改善搜索结果、生成同义词，等等。...在文本的预处理中，聚类同样可以发挥作用 比如在标注语料之前，通常需要从生语料中选 取一定数 量有 代表性的文档作为样本 假设需要标注 则可以将这些生语料聚类为 个簇, 每个簇随机选取一篇即可...聚类算法的分类 聚类算法有很多种分法，体系也很大，这里举例几种分法： 基于划分的聚类：聚类目标是使得类内的点足够近，类间的点足够远，常见的如k-means及其衍生算法 基于密度的聚类：当邻近区域的密度超过某个阈值...K-means 也从随机选择的聚类中心开始，所以它可能在不同的算法中产生不同的聚类结果。因此，结果可能不可重复并缺乏一致性。其他聚类方法更加一致。...在机器学习库scikit-learn中有多种聚类算法,也有各算法在不同的数据分布下呈现的聚类效果: 2.3.
总结 本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中无监督算法，包括划分聚类等。...无监督算法 无监督概述 无监督中的数据结构 虽然是聚类，依然有参数需要输入、限制条件，需要预先设置的参数越少越好。...对应隐藏模式发现 噪声数据解释： 顺序不敏感， 前面提到聚类算法多种多样，各有取舍，有些算法就存在对 划分聚类Kmeans算法 评估指标 分簇与分配过程 轮廓系数 DB指数（Davies-Bouldin...Index，DBI） Dunn指数（Dunn Index，DI） 手机机主身份识别应用方案-学习过程 进一步讨论 改进算法 划分聚类Kmeans算法案例 Kmeans案例 # 生成数据模块 from...:, 0], x_true[:, 1], c= y_true, s= 10) plt.title("Origin data") plt.show() 输出为： # 根据不同的n_centers进行聚类
该算法从每个对象的单独聚类开始，然后在每一步将两个最相似的聚类合并。...这些结果与我们从k-means聚类得到的结果略有不同。...我们可以看到一些石油和天然气公司被放在了不同的聚类中。 方法3：亲和传播聚类法 AffinityPropagation 亲和传播聚类是一种聚类算法，不需要事先指定聚类的数量。...它的工作原理是在成对的数据点之间发送消息，让数据点自动确定聚类的数量和最佳聚类分配。亲和传播聚类可以有效地识别数据中的复杂模式，但对于大型数据集来说，计算成本也很高。...可视化 同时检查上述四种聚类方法的结果，以深入了解它们的性能，可能是有用的。最简单的方法是使用热图，公司在X轴上，聚类在Y轴上。
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=2)# 在文本数据上进行聚类clusters = model.fit_predict(X.toarray())# 打印每个文本的聚类结果...接下来，我们创建一个AgglomerativeClustering对象，并指定聚类的数量为2。然后，我们调用fit_predict方法在文本数据上进行聚类，得到每个文本的聚类结果。...最后，我们通过遍历每个文本的聚类结果，打印出每个文本所属的聚类。 请注意，这只是一个简单的示例代码，具体的实现可能因具体问题和数据集而有所不同。建议根据实际需求进行适当的调整和修改。...model = AgglomerativeClustering(n_clusters=2)# 在数据集上进行聚类clusters = model.fit_predict(data)# 打印每个样本的聚类结果...最后，我们通过遍历每个样本的聚类结果，打印出每个样本所属的聚类。 请注意，这只是一个简单的示例代码，具体的实现可能因具体问题和数据集而有所不同。建议根据实际需求进行适当的调整和修改。
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