如何在具有569行(样本)和30列(特征)的数据矩阵上初始化K均值聚类？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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8个超级经典的聚类算法

密度峰值聚类Density Peaks Clustering 结合GMM和EM的聚类一、K-Means聚类原理K-Means聚类算法的原理如下：初始化：随机选择k个中心点，作为初始的聚类中心。...对于非凸形状的簇、大小和密度不同的簇，K-Means算法容易受到离群点的影响，导致聚类效果不佳。这时可以考虑使用基于密度的聚类算法，如DBSCAN算法。只能收敛到局部最小值，而不能找到全局最小值。...计算特征值和特征向量：通过求解拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量，将数据点从原始空间映射到低维空间。进行聚类：在低维空间中，通过传统的聚类方法（如K-Means）对数据进行聚类。...计算复杂度高：谱聚类算法需要计算相似度矩阵和拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量，计算复杂度较高，不适用于大规模数据集。...其迭代过程包括以下步骤：初始化隶属度矩阵：对于每个数据点，将其初始分配给一个聚类，隶属度矩阵中的每个元素初始化为1/聚类数。

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模糊C均值聚类算法（FCM）

[center,U,obj_fcn] = FCMClust(Data,N_cluster); %输入： % data ---- nxm矩阵,表示n个样本,每个样本具有m的维特征值 % N_cluster...max_iter, %在第k步循环中改变聚类中心ceneter,和分配函数U的隶属度值; [U, center, obj_fcn(i)] = stepfcm(data,...fcm的隶属度函数矩阵 %输入: % cluster_n ---- 聚类中心个数 % data_n ---- 样本点数 % 输出： % U ---- 初始化的隶属度矩阵... % 输入： % data ---- nxm矩阵,表示n个样本,每个样本具有m的维特征值 % U ---- 隶属度矩阵 % cluster_n ----... %每一次循环求得所有样本点到一个聚类中心的距离 out(k,:) = sqrt(sum(((data-ones(size(data,1),1)*center(k,:)).^2)

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常见聚类算法介绍

模糊聚类通过隶属函数来确定每个数据隶属于各个簇的程度，而不是将一个数据对象硬性地归类到某一簇中。目前已有很多关于模糊聚类的算法被提出，如著名的FCM算法等。...目前，许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。k-means算法以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。...k-means聚类算法的算法流程如下：输入：包含n个对象的数据库和簇的数目k；输出：k个簇，使平方误差准则最小。...1.2 层次聚类算法根据层次分解的顺序是自底向上的还是自上向下的，层次聚类算法分为凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法。...算法流程：　(1) 标准化数据矩阵；　(2) 建立模糊相似矩阵，初始化隶属矩阵；　(3) 算法开始迭代，直到目标函数收敛到极小值；　(4) 根据迭代结果，由最后的隶属矩阵确定数据所属的类，显示最后的聚类结果

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《python数据分析与挖掘实战》笔记第5章

与分类模型需要使用有类标记样本构成的训练数据不同，聚类模型可以建立在无类标记的数据上，是一种非监督的学习算法。...算法名称算法描述 K-Means K-均值聚类也称为快速聚类法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K。...该算法原理简单并便于处理大量数据 K-中心点 K-均值算法对孤立点的敏感性，K-中心点算法不采用簇中对象的平均值作为簇中心，而选用簇中离平均值最近的对象作为簇中心系统聚类系统聚类也称为多层次聚类...在所有对象分配完成后，重新计算K个聚类的中心时，对于连续数据，聚类中心取该簇的均值，但是当样本的某些属性是分类变量时，均值可能无定义，可以使用K-众数方法。...在K-Means聚类算法中，一般需要度量样本之间的距离、样本与簇之间的距离以及簇与簇之间的距离。 (2)文档数据对于文档数据使用余弦相似性度量，先将文档数据整理成文档-词矩阵格式。

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聚类算法总结及对比！

通过构建聚类特征树，能够快速发现数据的聚类结构。适用于大规模数据集，尤其对于具有层次结构的数据有较好的效果。应用领域包括电子商务、市场分析等。...适合处理具有不确定性和模糊性的数据，在市场细分、文本挖掘等领域有广泛应用。 K-means：经典的基于距离的聚类算法，通过迭代计算将数据点划分为K个簇，使得每个数据点到其所在簇中心的距离之和最小。...K-medoids：改进的K-means算法，通过选取簇中位置最中心的样本点作为参照点来进行聚类。对异常值不敏感，适合处理具有较大极端值的数据集。...模型训练初始化：为每个数据点创建一个聚类特征（CF）。合并：根据相似度度量，合并最相似的CF对。重复：重复步骤2，直到满足停止条件（如达到预设的簇数量或达到某个特定的簇大小）。...多维数据：适用于处理多维特征的数据，能够有效地处理非数值型数据。层次聚类：适用于需要层次结构的聚类任务，如市场细分或社交网络分析。

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四种聚类方法之比较

目前，许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。　k-means算法以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。...k-means聚类算法的算法流程如下：输入：包含n个对象的数据库和簇的数目k；输出：k个簇，使平方误差准则最小。...2.2 层次聚类算法根据层次分解的顺序是自底向上的还是自上向下的，层次聚类算法分为凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法。　...算法流程：　(1) 标准化数据矩阵；　(2) 建立模糊相似矩阵，初始化隶属矩阵；　(3) 算法开始迭代，直到目标函数收敛到极小值；　(4) 根据迭代结果，由最后的隶属矩阵确定数据所属的类，显示最后的聚类结果...如表1所示，对于四种聚类算法，按三方面进行比较：(1)聚错样本数：总的聚错的样本数，即各类中聚错的样本数的和；(2)运行时间：即聚类整个过程所耗费的时间，单位为s；(3)平均准确度：设原数据集有k个类

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动态聚类

此外与建立在距离矩阵基础上的系统聚类法相比，动态聚类具有计算量小，占用计算机内存较少和方法简单的优点。动态聚类又称为逐步聚类、迭代聚类、快速聚类法。...ISODATA聚类法认为同类事物在某种属性空间上具有一种密集型的特点，它假定样本集中的全体分为m类，并选定Zk为初始聚类中心，然后根据最小距离原则将每个样本分配到某一类中；之后不断迭代，计算各类的聚类中心...由于每次都要计算所有的样本与每一个质心之间的相似度，因此在大规模的数据集上，K-Means算法的收敛速度比较慢。...K-Means++算法的初始化过程为：在数据集中随机选择一个样本点作为第一个初始化的聚类中心，选择出其余的聚类中心；计算样本中的每一个样本点与已知初始化的聚类中心之间的距离，并选择其中最短的距离记为di...Q型系统聚类法一般是在样品间距离矩阵的基础上进行的，故当样品的个数n很大(如n≥100)时，系统聚类法的计算量是非常大的，将占据大量的计算机内存空间和较多的计算机时间，甚至会因计算机内存或计算机时间的限制而无法进行

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机器学习 | KMeans聚类分析详解

大量数据中具有"相似"特征的数据点或样本划分为一个类别。聚类分析提供了样本集在非监督模式下的类别划分。...聚类的基本思想是"物以类聚、人以群分"，将大量数据集中相似的数据样本区分出来，并发现不同类的特征。聚类模型可以建立在无类标记的数据上，是一种非监督的学习算法。...KMeans本质上是一种基于欧式距离度量的数据划分方法，均值和方差大的维度将对数据的聚类结果产生决定性影响。...所以在聚类前对数据（具体的说是每一个维度的特征）做归一化（点击查看归一化详解）和单位统一至关重要。此外，异常值会对均值计算产生较大影响，导致中心偏移，因此对于"噪声"和孤立点数据最好能提前过滤。...这是初始化质心的方法，默认"k-means++"。输入"k- means++":一种为K均值聚类选择初始聚类中心的聪明的办法，以加速收敛。

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聚类算法（1）---最大最小距离、C-均值算法

随着数据挖掘和机器学习技术的兴起，聚类算法逐渐成为研究热点。传统的聚类方法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN（基于密度的聚类）、高斯混合模型等。...3.1.1算法流程（1）初始化参数：首先选择合适的簇数K和阈值θ，并随机初始化K个点作为各个簇的中心。（2）计算距离：对于数据集中的每个样本点，计算它与其他所有点的距离。...模糊C-均值聚类算法是一种常见的基于的聚类方法，其算法流程如下： 3.2.1算法流程（1）初始化：设置聚类数目k和模糊度参数m，以及终止条件（如最大迭代次数或收敛阈值）。...初始化聚类中心向量和隶属度矩阵。（2）计算隶属度矩阵：对每个数据点，计算其与各个聚类中心的欧氏距离，并根据公式计算隶属度。...C-均值聚类算法适用于各个簇的形状近似球形、簇内数据点密集且分布均匀的数据集。由于算法简单高效，在大数据集上也能够较好地工作。

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聚类方法的区别解读：各种聚类分析呀呀呀

k 均值聚类法快速高效,特别是大量数据时,准确性高一些,但是需要你自己指定聚类的类别数量系统聚类法则是系统自己根据数据之间的距离来自动列出类别,所以通过系统聚类法得出一个树状图,至于聚类的类别...其中层次聚类容易受到极值的影响，并且计算复杂速度慢不适合大样本聚类；快速聚类虽然速度快，但是其分类指标要求是定距变量，而实际研究中，有很多的定类变量，如性别、学历、职业、重复购买的可能性等多个与研究目的紧密相关的指标无法直接参与运算...目前，许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。　k-means算法以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。...2.2 层次聚类算法根据层次分解的顺序是自底向上的还是自上向下的，层次聚类算法分为凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法。　...算法流程：　(1) 标准化数据矩阵；　(2) 建立模糊相似矩阵，初始化隶属矩阵；　(3) 算法开始迭代，直到目标函数收敛到极小值；　(4) 根据迭代结果，由最后的隶属矩阵确定数据所属的类，显示最后的聚类结果

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聚类方法的区别解读：各种聚类分析呀呀呀

其中层次聚类容易受到极值的影响，并且计算复杂速度慢不适合大样本聚类；快速聚类虽然速度快，但是其分类指标要求是定距变量，而实际研究中，有很多的定类变量，如性别、学历、职业、重复购买的可能性等多个与研究目的紧密相关的指标无法直接参与运算...目前，许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。　k-means算法以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。...k-means聚类算法的算法流程如下：输入：包含n个对象的数据库和簇的数目k；输出：k个簇，使平方误差准则最小。 ...2.2 层次聚类算法根据层次分解的顺序是自底向上的还是自上向下的，层次聚类算法分为凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法。　...算法流程：　(1) 标准化数据矩阵；　(2) 建立模糊相似矩阵，初始化隶属矩阵；　(3) 算法开始迭代，直到目标函数收敛到极小值；　(4) 根据迭代结果，由最后的隶属矩阵确定数据所属的类，显示最后的聚类结果

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Matalab之模糊KMeans实现

(1.3) 强调一点，如果v(i)是X（j）的最近的聚类中心，那么X（j）属于i组。由于一个给定数据只能属于一个组，所以隶属矩阵U具有如下性质： ?...在批处理方式运行时，FCM用下列步骤确定聚类中心ci和隶属矩阵U[1]：步骤1：用值在0，1间的随机数初始化隶属矩阵U，使其满足式（2.1）中的约束条件步骤2：用式（2.4）计算c个聚类中心ci，i...她给的数据是n个行业在m年内的资源消耗参数，想通过FCM算法对这些行业进行聚类，从而在能耗上对它们进行分类。处理的数据很简单，所以用FCM这种简单的聚类算法就足可以达到要求了。给出数据的一角： ?...data ---- nxm矩阵,表示n个样本,每个样本具有m的维特征值 % U ---- 隶属度矩阵 % cluster_n ---- 标量,表示聚合中心数目...[center,U,obj_fcn] = FCMClust(Data,N_cluster); % 输入： % data ---- nxm矩阵,表示n个样本,每个样本具有m的维特征值 %

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【斯坦福CS229】一文横扫机器学习要点：监督学习、无监督学习、深度学习

随机森林—在样本和所使用的特征上采用Bootstrap，与决策树不同的是，其可解释性较弱。其它非参数方法 KNN—即k近邻，数据点的响应由其k个“邻居”的性质决定。...,μk∈Rn之后，k均值算法重复以下步骤直到收敛：失真函数（distortion function）—为了查看算法是否收敛，定义如下的失真函数: 分层聚类算法—它是一种聚类算法，采用聚合分层方法，以连续方式构建嵌套的聚类...一个样本的轮廓系数可定义为： Calinski-Harabaz指数—记k为类的数量，XX和XX是类间、类内矩阵的dispersion矩阵分别表示为： Calinski-Harabaz指数s(k)表明了聚类模型对聚类的定义的好坏...,λn)，我们有：算法—主成分分析(PCA)过程是一种降维技术，通过使数据的方差最大化，在k维上投影数据，方法如下: 第一步：将数据标准化，使其均值为0，标准差为1。...第二步：计算，它与实特征值对称。第三步：计算Σ的k个正交主特征向量，即k个最大特征值的正交特征向量。第四步：在spanR(u1,...,uk)上投射数据。

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笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估（聚类注意事项、使用技巧）

实际上，这是一个很好的做法，在结合迭代次数的同时保证了K均值的终止。（2）K-均值最害怕什么？ K均值聚类算法对离群值最敏感，因为它使用集群数据点的平均值来查找集群的中心。...在数据包含异常值、数据点在数据空间上的密度扩展具有差异、数据点为非凹形状的情况下，K均值聚类算法的运行结果不佳。（3）多次kmeans会不会有更好的结果？...（4）初始化对Kmeans的影响 K均值对簇中心初始化非常敏感。而且，初始化不良会降低收敛的速度差并会使得整体聚集效果不佳。用于K均值初始化的方法是 Forgy 和随机分区。...在6%的样本数据集中，使用 Ward 方法产生的结果和使用最大值、最小值、组平均值的聚类结果会有所不同。...那么归一化处理后，样本的分布就会位于两条线段上，对这些数据进行聚类的话，如果初始点分布在两侧，那么两条线段的数据会被分开，只会在两条线段上分别进行聚类。

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【斯坦福CS229】一文横扫机器学习要点：监督学习、无监督学习、深度学习

随机森林—在样本和所使用的特征上采用Bootstrap，与决策树不同的是，其可解释性较弱。其它非参数方法 KNN—即k近邻，数据点的响应由其k个“邻居”的性质决定。...,μk∈Rn之后，k均值算法重复以下步骤直到收敛：失真函数（distortion function）—为了查看算法是否收敛，定义如下的失真函数: 分层聚类算法—它是一种聚类算法，采用聚合分层方法，以连续方式构建嵌套的聚类...一个样本的轮廓系数可定义为： Calinski-Harabaz指数—记k为类的数量，XX和XX是类间、类内矩阵的dispersion矩阵分别表示为： Calinski-Harabaz指数s(k)表明了聚类模型对聚类的定义的好坏...,λn)，我们有：算法—主成分分析(PCA)过程是一种降维技术，通过使数据的方差最大化，在k维上投影数据，方法如下: 第一步：将数据标准化，使其均值为0，标准差为1。...第二步：计算，它与实特征值对称。第三步：计算Σ的k个正交主特征向量，即k个最大特征值的正交特征向量。第四步：在spanR(u1,...,uk)上投射数据。

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无监督学习：从理论到实践的全面指南

K-means++初始化：一种改进的初始化方法，选择初始簇中心时更加注重分布，能够显著提升算法的聚类效果。 Mini-batch K-means：在大数据集上使用小批量数据进行更新，以提高计算效率。...2.2.3 数学基础层次聚类算法的核心在于不断计算和更新簇间距离，具体步骤如下：距离矩阵初始化：计算所有数据点对之间的距离，形成距离矩阵。...具体步骤如下：数据标准化：将数据中心化，使其均值为零。协方差矩阵计算：计算数据的协方差矩阵。特征值分解：对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量。...数据标准化：使用StandardScaler对数据进行标准化处理，确保每个特征具有零均值和单位方差。 PCA降维：使用PCA类对标准化后的数据进行降维，选择前两个主成分。...数据标准化：使用StandardScaler对数据进行标准化处理，确保每个特征具有零均值和单位方差。

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使用R语言的TCseq包分析基因表达的时间趋势并划分聚类群

使用TCseq包分析基因表达的时间趋势并划分聚类群上一篇介绍了如何使用Mfuzz包在具有时间序列特点的转录组、蛋白质组数据中分析基因或蛋白表达的时间趋势，并将具有相似表达模式的基因或蛋白划分聚类。...本篇主要通过一个涉及时间序列的蛋白质组学数据集，简单演示如何在R语言中使用TCseq包分析蛋白质表达的时间趋势，并根据时间表达模式的相似性实现聚类的过程。...timeclust()是一个整合函数，可执行数据标准化、聚类等多步操作，将上述输入数据中具有相似的时间表达特征的蛋白聚在一类。...timeclust()还提供了其它的聚类算法，如层次聚类（参数algo='hc'）、k均值划分（参数algo='km'）、围绕中心点划分（参数algo='pam'）等，您也可以尝试。...并继续对这些感兴趣的蛋白质进行功能分析（如基因集富集分析，蛋白网络分析等），以及建立和细胞或生物体的表型特征的联系等，讨论它们的生物学意义。

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集成聚类系列（一）：基础聚类算法简介

聚类算法的相似度量聚类的最终目标就是在已知无标签的数据集上找到合适的簇，将这些无标签的数据合理的划分到合适的簇中。其中簇内的样本的相似度很高，不同簇的样本间相似度很低。...遍历完所有的数据点后，将每个聚类中心里的所有数据求平均值，将其更新为新的聚类中心。再重新遍历所有的数据点，再依次计算每个数据点与k个聚类中心的距离，找到它们与之对应的最近的聚类中心。...基于层次的聚类算法通常可以分为2种，自底而上的合并聚类和自顶向下的分裂聚类。合并聚类开始会将每个数据对象看作一个子集，也就是有n个子集，然后对这些子集逐层依次进行聚类，直到满足无法合并的条件。...，并计算拉普拉斯的特征值和特征向量。...然后选择合适数目的特征向量b并使用传统kmeans聚类，图聚类可以在非凸样本空间中聚类。

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一种面向高维数据的集成聚类算法

很多学者证实通过聚类集成可以有效的提高像K均值聚类这些单一聚类算法的准确性、鲁棒性和稳定性.在现有的研究中，产生基聚类结果的方法有: (1)使用同一种聚类算法，每次运行使用不同的参数和随机初始化； (2...)使用不同的聚类算法，如K均值产生多个不同的聚类; (3)对数据集的子集聚类，子集通过不同采样像bagging、Sub-sampling等方法获得； (4) 在数据集的不同特征子集或在数据集的不同子空间的投影上聚类得到不同聚类结果构成聚类集体...、基因数据进行描述，然后在这八个数据集上比较和分析了我们的方法(SSLB)和传统K均值算法和基于链接的聚类集成算法(LB)在四个聚类评价标准上的聚类性能；第5节是对全文的总结。...数据子集的生成，变换K均值算法的k值，取 k=2,3…√N(N为数据点的数目)生成不同的具有差异的数据子集，然后沿用[1]中的方法进行聚类集成，最后把这√N-2次的聚类结果进行最后一次集成得到我们最终的聚类结果...根据表四，比较集成前的K均值算法、LB方法和SSLB方法，可以看出，在数据集Four-Gaussian上，SSLB在四种评价指标上都可以看出，其聚类性能明显优于集成前的K均值算法和LB聚类集成算法。

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深入浅出聚类算法

基于质心的聚类基于质心的聚类算法计算每个簇的中心向量，以此为依据来确定每个样本所属的类别，典型的代表是k均值算法。 k均值算法是一种被广泛用于实际问题的聚类算法。它将样本划分成个类，参数由人工设定。...k均值算法解决此问题的方法是先给给每个簇初始化一个不靠谱的中心向量值，然后计算每个样本离各个簇中心的距离，将其分到最近的那个簇中心所代表的簇。...2.参数k的设定。可以根据先验知识人工指定一个值，或者由算法自己确定。 3.迭代终止的判定规则。一般做法是计算本次迭代后的类中心和上一次迭代时的类中心之间的距离，如果小于指定阈值，则算法终止。...谱聚类算法首先构造样本集的邻接图，得到图的拉普拉斯矩阵，图的拉普拉斯矩阵在SIGAI之前的公众号文章“流形学习概述”中已经介绍。接下来对矩阵进行特征值分解，通过对特征向量进行处理构造出簇。...第一种方法是用图的顶点数进行归一化，由此得到优化的目标为： ? 其中|Vi|为子集的元素数量。最后归结为求解矩阵的特征值和特征向量问题。另外一种方案也采用了归一化项： ?

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