文章目录 基于层次的聚类方法 简介 基于层次的聚类方法 概念 聚合层次聚类 图示 划分层次聚类 图示 基于层次的聚类方法 切割点选取 族间距离 概念 族间距离 使用到的变量 族间距离 最小距离 族间距离...最大距离 族间距离 中心点距离 族间距离 平均距离 基于层次聚类 ( 聚合层次聚类 ) 步骤 基于层次聚类 ( 聚合层次聚类 ) 算法终止条件 族半径 计算公式 基于层次聚类总结 基于层次的聚类方法..., 当聚类个数达到最大值 max , 停止聚类算法 ; ③ 聚类样本的最低半径 : 聚类的数据样本范围不能无限扩大 , 指定一个阈值 , 只有将该阈值内的样本放入一组 ; 半径指的是所有对象距离其平均点的距离...就是 聚类间的 所有点的距离的平均距离 ; 基于层次聚类 ( 聚合层次聚类 ) 步骤 ---- 聚合层次聚类步骤 : ① 原理 : 根据 聚类分组 的 族间距离 对相似的 聚类分组 进行 逐步合并 ;...基于层次聚类 的核心 : 是计算 两个 聚类分组 ( 族 ) 之间的距离 , 根据 族间距离 进行 聚类合并 ; 2 .
基于划分的聚类方法 ---- 基于划分的方法 简介 : 基于划分的方法 , 又叫基于距离的方法 , 基于相似度的方法 ; ① 概念 : 给定 n 个数据样本 , 使用划分方法 , 将数据构建成 k...( 1 对多 ) , 每个对象同时只能在 1 个分组中 ( 1 对 1 ) ; ④ 硬聚类 与 软聚类 : 每个数据对象只能属于一个组 , 这种分组称为硬聚类 ; 软聚类每个对象可以属于不同的组..., 当聚类个数达到最大值 max , 停止聚类算法 ; ③ 聚类样本的最低半径 : 聚类的数据样本范围不能无限扩大 , 指定一个阈值 , 只有将该阈值内的样本放入一组 ; 半径指的是所有对象距离其平均点的距离...基于距离聚类的缺陷 : 很多的聚类方法 , 都是 基于样本对象之间的距离 ( 相似度 ) 进行的 , 这种方法对于任意形状的分组 , 就无法识别了 , 如下图左侧的聚类模式 ; 这种情况下可以使用基于密度的方法进行聚类操作...; 基于距离的方法 , 是基于欧几里得距离函数得来 , 其基本的形状都是球状 , 或凸形状 , 如下图右侧的形状 ; 无法计算出凹形状 , 如下图左侧的形状 ; 2 .
O 能够成为 核心对象 的 最小半径值 \varepsilon 参数 ; ② 核心距离要求 ( 恰好核心的最小距离 ) : 是使得 O 能成为 核心对象 的 最小距离 , 不是 之前设定的...对照 ; ④ 可达距离 : 样本 O 与样本 p 之间的可达距离是 , 核心距离 与 欧几里得距离 的 较大的值 ; V ....O 与其核心距离外的样本的可达距离 都是 样本 O 与其它样本的 欧几里得距离 ; VII ....族序 ( Cluster Ordering ) 概念 : ① 多层次同时聚类 : 不同层次的聚类分组 , 可以同时进行构建 ; ② 顺序处理样本 : 处理数据集样本对象时 , 使用特定的顺序进行处理 ;...聚类顺序 : 从 低层 到 高层 ; 从 稠密 到 稀疏 ; 聚类时 , 低层 的聚类分组 要首先构建完成 , 也就是 \varepsilon 参数 较小的聚类分组 ; 3 .
ADMIXTURE 是常用的群体遗传学分析工具，可以估计个体的祖先成分。使用neural-admixture 可以将一个月的连续计算时间缩短到几个小时。...发表在NCS上的论文，nature子刊，应该足够权威的。 软件简介 Neural ADMIXTURE 是一种基于 ADMIXTURE 的无监督全局祖先推理技术。...虽然该软件在 CPU 和 GPU 中运行，但我们建议使用 GPU（如果可用）以利用基于神经网络的实现。...系统要求 硬件要求 成功使用此软件包需要一台具有足够 RAM 的计算机，以便能够处理网络设计为使用的大型数据集。因此，我们建议尽可能使用计算集群，以避免内存问题。...软件的模型架构，总体看分为编码器和解码器，分为单头和多头两种。 快来测试使用一下吧！生信AI化已经是趋势，期待更多的工具和进展，持续关注中！
欢迎大家订阅 该文章收录专栏 [✨— 《深入解析机器学习：从原理到应用的全面指南》 —✨] 聚类算法 聚类算法是一种无监督学习的机器学习算法，用于将数据集中的样本划分为具有相特征的组或簇。...其目标划分的原则是组内(内部)距离最小化，而组间(外部)距离最大化。在商业上，聚类可以帮助市场分析人员从消费者数据库中区分出不同的消费群体，并且概括出每一类消费者的消费模式或消费习惯。...基于网格的方法 STING算法（统计信息网络），CLIOUE算法（聚类高维空间）和WAVE-CLUSTER算法（小波变换）。...；缺点：对参数的选择敏感，不适用于高维数据 密度聚类（Density-Based Clustering） 邻域密度阈值 数值型或类别型数据 基于密度的距离度量 优点：对噪声数据和离群点具有较好的鲁棒性；...高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM） 簇的数量 数值型数据 基于概率模型的距离度量 优点：能够对数据进行软聚类，灵活性高；缺点：对初始聚类中心敏感，计算复杂度高
欢迎大家订阅该文章收录专栏 [✨--- 《深入解析机器学习：从原理到应用的全面指南》 ---✨]聚类算法聚类算法是一种无监督学习的机器学习算法，用于将数据集中的样本划分为具有相特征的组或簇。...其目标划分的原则是组内(内部)距离最小化，而组间(外部)距离最大化。在商业上，聚类可以帮助市场分析人员从消费者数据库中区分出不同的消费群体，并且概括出每一类消费者的消费模式或消费习惯。...基于网格的方法 STING算法（统计信息网络），CLIOUE算法（聚类高维空间）和WAVE-CLUSTER算法（小波变换）。...数值型或类别型数据基于密度的距离度量 优点：能够检测出离群点和数据集中的聚类结构；缺点：对数据集中的局部结构敏感高斯混合模型（Gaussian...优点：能够对数据进行软聚类，灵活性高；缺点：对初始聚类中心敏感，计算复杂度高以下是常用的聚类中的距离度量算法及其介绍，以及相应的优缺点分析：名称
让我们尝试一种称为基于聚类的图像分割技术，它会帮助我们在一定程度上提高模型性能，让我们看看它是什么以及一些进行聚类分割的示例代码。 什么是图像分割？ 想象一下我们要过马路，过马路之前我们会做什么？...基于区域的分割 基于边缘检测的分割 基于聚类的分割 基于CNN的分割等。 接下来让我们看一个基于聚类的分割示例。 什么是基聚类的分割？ 聚类算法用于将彼此更相似的数据点从其他组数据点更紧密地分组。...现在我们想象一幅包含苹果和橙子的图像。苹果中的大部分像素点应该是红色/绿色，这与橙色的像素值不同。如果我们能把这些点聚在一起，我们就能正确地区分每个物体，这就是基于聚类的分割的工作原理。...苹果和橙子底部的灰色阴影 苹果顶部和右侧部分的亮黄色部分 白色背景 让我们看看我们是否可以使用来自 scikit-learn 的 K 均值算法对它们进行聚类 # For clustering the...img.shape[2]) plt.imshow(clustered_3D) plt.title('Clustered Image') plt.show() 效果非常好，我们能够将五个部分组合在一起，这就是聚类分割的工作原理
让我们尝试一种称为基于聚类的图像分割技术，它会帮助我们在一定程度上提高模型性能，让我们看看它是什么以及一些进行聚类分割的示例代码。 什么是图像分割？...基于区域的分割 基于边缘检测的分割 基于聚类的分割 基于CNN的分割等。 接下来让我们看一个基于聚类的分割示例。 什么是基聚类的分割？...聚类算法用于将彼此更相似的数据点从其他组数据点更紧密地分组。 现在我们想象一幅包含苹果和橙子的图像。苹果中的大部分像素点应该是红色/绿色，这与橙色的像素值不同。...如果我们能把这些点聚在一起，我们就能正确地区分每个物体，这就是基于聚类的分割的工作原理。现在让我们看一些代码示例。...苹果和橙子底部的灰色阴影 苹果顶部和右侧部分的亮黄色部分 白色背景 让我们看看我们是否可以使用来自 scikit-learn 的 K 均值算法对它们进行聚类 # For clustering
聚类的基本概念 聚类就是将一个给定的文档集中的相似项目分成不同簇的过程，可以将簇看作一组簇内相似而簇间有别的项目的集合。 对文档集的聚类涉及以下三件事： 1....停止的条件 聚类数据的表示 mahout将输入数据以向量的形式保存，在机器学习领域，向量指一个有序的数列，有多个维度，每个维度都有一个值。比如在二维空间，一个坐标就是一个向量。...不过VSM假设所有单词作为维度都是相互正交的，即相互没有关系的，这明显有问题，比如聚类和算法两个词同时出现的可能性就很大。未来解决单词的相互依赖问题，mahout提供了一种被称为搭配的方法。...基于归一化改善向量的质量 归一化是一个清理边界情况的过程，带有异常特征的数据会导致结果出现不正常的偏差。...加权距离测度 mahout还提供了一个基于欧式距离或者曼哈顿距离的测度实现，WeightedDistanceMeasure类。
本文将从简单高效的 K 均值聚类开始，依次介绍均值漂移聚类、基于密度的聚类、利用高斯混合和最大期望方法聚类、层次聚类和适用于结构化数据的图团体检测。...中心点是与每个数据点向量长度相同的位置，在上图中是「X」。通过计算数据点与每个组中心之间的距离来对每个点进行分类，然后将该点归类于组中心与其最接近的组中。...这种方法对异常值不敏感（因为使用中值），但对于较大的数据集要慢得多，因为在计算中值向量时，每次迭代都需要进行排序。 均值漂移聚类 均值漂移聚类是基于滑动窗口的算法，它试图找到数据点的密集区域。...这是一个基于质心的算法，这意味着它的目标是定位每个组/类的中心点，通过将中心点的候选点更新为滑动窗口内点的均值来完成。...基于密度的聚类方法（DBSCAN） DBSCAN 是一种基于密度的聚类算法，它类似于均值漂移，但具有一些显著的优点。请看下面的另一个有趣的图形，让我们开始吧！
新兴的空间转录组（ST）领域的技术发展开辟了一个未经探索的领域，将转录信息置于空间环境中。聚类通常是分析这类数据的核心组成部分。...数据在多种分辨率下进行聚类--即采用不同数量的聚类或超参数设置--从而避免了为分析预先指定单一的超参数集，用户可以自由定义使用哪种聚类算法。...结果以两种方式可视化：用聚类图显示不同分辨率之间的聚类重叠情况；用二维数组图，其中每个点用饼图表示，表示其与不同聚类中心点的相似度。 SpatialCPie的用户界面是用Shiny实现的。...Cluster graph 聚类图（图1，左）是一个可视化的图，可以显示不同分辨率之间的聚类重叠情况。“簇”在图中表示为节点，而边缘则表示连续分辨率中“簇”的重叠程度。...流出道的均匀性也很明显；它的大部分“斑点”都表现出与单个聚类(cluster 2)的高度相似性，并且该聚类在颜色空间中与其他聚类明显分离。
AI小知识-基于分层的聚类
如下图，展示了一组数据进行了二次K-means算法的过程 Hierarchical K-means算法一个很大的问题是，一旦两个点在最开始被划分到了不同的簇，即使这两个点距离很近，在后面的过程中也不会被聚类到一起...基于划分的传统的聚类算法得到的是球状的，相等大小的聚类，对异常数据比较脆弱。CURE采用了用多个点代表一个簇的方法，可以较好的处理以上问题。...我们先看一下基于划分聚类算法的缺陷： 如上图所示，基于划分的聚类算法比如Hierarchical K-means聚类算法，不能够很好地区分尺寸差距大的簇，原因是K-means算法基于“质心”加一定“半径...再看一下其他聚类算法在聚类结果上可能存在的问题： 上面（b）图使用的是基于“平均连锁”或者基于“质心”的簇间距离计算方式得到的聚类结果，可以看出，聚类结果同基于划分的聚类算法相似、最后聚类的结果呈“圆形...当α趋于0时，所有的“代表点”都汇聚到质心，算法退化为基于“质心”的聚类；当α趋于1时，“代表点”完全没有收缩，算法退化为基于“全连接”的聚类，因此α值需要要根据数据特征灵活选取，才能得到更好的聚类结果
基于网格的聚类简介：
聚类算法很多，包括基于划分的聚类算法（如：kmeans），基于层次的聚类算法（如：BIRCH），基于密度的聚类算法（如：DBScan），基于网格的聚类算法等等。...基于划分和层次聚类方法都无法发现非凸面形状的簇，真正能有效发现任意形状簇的算法是基于密度的算法，但基于密度的算法一般时间复杂度较高，1996年到2000年间，研究数据挖掘的学者们提出了大量基于网格的聚类算法...，转到步骤8，否则（7） （7） 恢复数据到相关的单元格进一步处理以得到满意的结果，转到步骤（8） （8） 停止 CLIQUE聚类算法 CLIQUE算法是结合了基于密度和基于网格的聚类算法...，类间相似性最小，但在高维空间中很多情况下距离度量已经失效，这使得聚类的概念失去了意义。...（3）发现任意形状的类簇：许多聚类算法基于距离（欧式距离或曼哈顿距离）来量化对象之间的相似度。基于这种方式，我们往往只能发现相似尺寸和密度的球状类簇或者凸型类簇。
新兴的空间转录组（ST）领域的技术发展开辟了一个未经探索的领域，将转录信息置于空间环境中。聚类通常是分析这类数据的核心组成部分。...数据在多种分辨率下进行聚类--即采用不同数量的聚类或超参数设置--从而避免了为分析预先指定单一的超参数集，用户可以自由定义使用哪种聚类算法。...结果以两种方式可视化：用聚类图显示不同分辨率之间的聚类重叠情况；用二维数组图，其中每个点用饼图表示，表示其与不同聚类中心点的相似度。 SpatialCPie的用户界面是用Shiny实现的。...Cluster graph 聚类图（图1，左）是一个可视化的图，可以显示不同分辨率之间的聚类重叠情况。“簇”在图中表示为节点，而边缘则表示连续分辨率中“簇”的重叠程度。...流出道的均匀性也很明显；它的大部分“斑点”都表现出与单个聚类(cluster 2)的高度相似性，并且该聚类在颜色空间中与其他聚类明显分离。 ? ?
【干货推荐] 基于Bert的聚类工具：BERTopic 【简介】：BERTopic是一种主题建模技术，它利用?变换器和c-TF-IDF创建聚类簇，使主题易于理解，同时在主题描述中保留重要的单词。...同时可以支持类似于LDAvis的可视化。
AI知识日报《基于划分的聚类（partitioning methods）》
类算法的分类——基于模型的聚类（model-based methods）
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