层次聚类和k均值

是常见的聚类算法，用于将数据集中的对象划分为不同的组或簇。它们在数据挖掘、机器学习和模式识别等领域中被广泛应用。

层次聚类（Hierarchical Clustering）：层次聚类是一种基于树状结构的聚类方法，它将数据集中的对象逐步合并或分割，形成一个层次化的聚类结果。层次聚类可以分为两种类型：凝聚型（自底向上）和分裂型（自顶向下）。

凝聚型层次聚类：从每个对象作为一个簇开始，逐步合并最相似的簇，直到所有对象都被合并为一个簇。合并的过程可以使用不同的相似度度量方法，如欧氏距离、曼哈顿距离等。
分裂型层次聚类：从所有对象作为一个簇开始，逐步将簇分裂为更小的簇，直到每个簇只包含一个对象。分裂的过程可以使用不同的分裂准则，如最大距离、最小距离等。

层次聚类的优势：

不需要预先指定聚类的数量，可以根据数据的内在结构自动形成聚类。
可以通过树状结构展示聚类结果，便于理解和可视化。
对异常值和噪声具有一定的鲁棒性。

层次聚类的应用场景：

生物学：基因表达数据分析、蛋白质序列分类等。
社交网络分析：根据用户的兴趣和行为将用户分组。
市场细分：根据用户的购买行为和偏好将用户分为不同的市场细分。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
腾讯云数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dla）
腾讯云大数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/emr）

k均值（k-means）： k均值是一种基于距离的聚类算法，将数据集中的对象划分为k个簇，每个簇具有相似的特征。k均值的过程包括初始化k个聚类中心，然后迭代地将每个对象分配到最近的聚类中心，并更新聚类中心的位置，直到达到收敛条件。

初始化：随机选择k个对象作为初始聚类中心。
分配：计算每个对象与聚类中心的距离，将对象分配到距离最近的聚类中心所属的簇。
更新：根据分配的结果，更新每个簇的聚类中心位置为簇内对象的平均值。
重复：重复执行分配和更新步骤，直到达到收敛条件（如簇内平均距离的变化小于阈值）。

k均值的优势：

算法简单且易于实现。
对大规模数据集有较好的可扩展性。
可以处理各种类型的数据，如数值型、离散型等。

k均值的应用场景：

客户细分：根据客户的消费行为和偏好将客户分为不同的细分群体。
图像压缩：将图像中的像素点聚类为k个颜色，实现图像的压缩。
文本聚类：将文本数据聚类为不同的主题或类别。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云人工智能平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）
腾讯云大数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/emr）
腾讯云图像处理（https://cloud.tencent.com/product/tiia）

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

【算法】k均值和层次聚类

鉴于人工智能和机器学习的关键就是快速理解大量输入数据，那在开发这些技术方面有什么捷径呢？在本文中，你将阅读到两种聚类算法——k-均值聚类和层次聚类，机器可以用其来快速理解大型数据集。...K-均值聚类（K-means clustering）何时使用？当你事先知道你将找到多少个分组的时候。...K-均值聚类的一个明显限制是你必须事先提供预期聚类数量的假设。目前也存在一些用于评估特定聚类的拟合的方法。...层次聚类（Hierarchical clustering）何时使用？当我们希望进一步挖掘观测数据的潜在关系，可以使用层次聚类算法。...在生物学之外，层次聚类也在机器学习和数据挖掘中使用。重要的是，使用这种方法并不需要像 K-均值聚类那样设定分组的数量。你可以通过给定高度「切割」树型以返回分割成的集群。

1.5K10 0

生信代码：层次聚类和K均值聚类

层次聚类层次聚类 (hierarchical clustering)是一种对高维数据进行可视化的常见方法。...➢层次聚类的合并策略・Average Linkage聚类法：计算两个簇中的每个数据点与其他簇的所有数据点的距离。将所有距离的均值作为两个簇数据点间的距离。...heatmap( )对行进行聚类分析，将列看作为观测值，生成热图，根据层次聚类算法对表格中的行和列进行重排。行的左侧有一个聚类树状图，说明可能存在三个簇。 2....K均值聚类 K均值聚类 (K-means clustering)是一种迭代求解的聚类分析算法，可以用于整理高维数据，了解数据的规律，寻找最佳的数据模式，但前提需要确定簇的数量(肉眼判断，交叉验证，信息理论等方法...K均值聚类算法得到一个对于几何中心位置的最终估计并说明每个观测值分配到哪一个几何中心。

2.1K1 2

spssk均值聚类报告_K均值聚类

机器学习中的k均值聚类属于无监督学习，所谓k指的是簇类的个数，也即均值向量的个数。...，“读取初始聚类中心”和“写入最终聚类中心”一般不勾选，除非自定义的聚类中心(自定义聚类中心一般意义不大)，如果最后想将最终迭代得到的聚类中心写入指定文件，那么可以勾选第二个复选框。...得到初始聚类中心和迭代历史记录，我们发现第二次迭代的时候，聚类中心就已经不变了。以下是每个样本所属类别以及每个样本与各自簇类中心的欧氏距离。...关于均值聚类的簇类数(即k值)，目前并没有方法能确切地确定k的值是多少，但是通常可以通过枚举法和肘方法来大致确定k。...所谓枚举法，即通过取不同的k值来观察最终的聚类结果，选取最优结果所对应的k作为该均值聚类的最终k值。肘方法是通过绘制不同的k所对应的样本数据点与各自聚类中心的距离平均值来确定k。

8772 0

k均值聚类

) print(79*'_') print('% 9s' % 'init'' time inertiahomo compl v-meas ARI AMI silhouette') def bench_k_means...(KMeans(init='k-means++',n_clusters=n_digits, n_init=10),name="k-means++", data=data) bench_k_means(KMeans...()),cmap=plt.cm.Paired,aspect='auto',origin='lower') plt.plot(reduced_data[:, 0],reduced_data[:,1],'k....0.553 0.677 0.156 _______________________________________________________________________________ 算法：k均值聚类是首先将数据分为...k组并随机选取k个对象作为初始聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心间距离，最后将每个对象分配给距离其最近聚类中心。

4872 0

算法金 | K-均值、层次、DBSCAN聚类方法解析

，将具有相似主题的文档分在一起，方便后续的信息检索和推荐系统K-均值聚类方法定义与基本原理K-均值（K-Means）是一种常见的划分式聚类算法，其目标是将数据集分成 ( K ) 个簇，使得每个簇内的数据点与该簇的中心点...肘部法则通过绘制不同 ( K ) 值对应的聚类误差平方和（SSE），选择拐点处的 ( K ) 值初始中心的选择对K-均值算法的收敛速度和聚类效果有重要影响。...均值、层次聚类和DBSCAN这三种聚类方法。...计算资源：层次聚类的计算复杂度较高，适用于小规模数据集。在计算资源有限的情况下，可以选择K-均值。对簇数的预知：如果不能预先确定簇的数量，可以选择层次聚类或DBSCAN。...通过以上内容，我们对K-均值、层次聚类和DBSCAN这三种聚类方法进行了解析，并比较了它们的优缺点和适用场景。希望这些内容能帮助大侠们在实际数据分析中选择合适的聚类方法，提高数据处理和分析的效果。

5290 0

k均值聚类（1）

分k个簇，起始随机选择k个点为簇的初始质心，选取距离k个质心最近的一个加入那个簇，之后更新质心，即簇内所有数值的平均，之后继续重复直到质心不再变化或者小于一个阈值。...数据集D中n个对象，D= \{o_i=(x_i1,x_i2,...x_in),i=1,2,...n\} 簇的集合C=\{C_1,C_2,...C_k\},C_i=\{o_1,o_2,...ol\} \...subseteq D，第i个簇的质心c_i=\{y_{i1},y_{i2},...y_{im}\} y_{ij}=\frac{1}{|C_i|} \sum_{o_l \in C_i} x_{lj} 簇内距离平方和：...可以做评价指标，多次以不同的初始质心运行，选取得到最小SSD的结果 SSD={\sum_{i=1}^k\sum_{o_j \in C_i} d(o_j,c_i)}

1.2K0 0

k均值聚类算法

吴恩达老师-K均值聚类 K均值聚类算法中主要是有两个关键的步骤：簇分配和移动聚类中心。...簇分配假设有一个样本集合，需要将其分成两个类（簇：cluster，红色和蓝色）首先随机生成两个聚类中心：红色和蓝色两个点遍历每个样本绿色的点，求出和两个聚类中心的距离，判断和哪个更接近，则归属于哪个类...（簇）移动聚类中心将两个聚类中心（红色和蓝色的叉）移动到同色点的均值处，找到所有红色（蓝色）点的均值重复上述的步骤：簇分配和移动聚类中心，直到颜色的点不再改变，具体算法过程如下各图所示： image.png...image.png image.png image.png image.png image.png 算法输入 K值：分成K个簇训练样本 image.png 簇分配和移动聚类中心...算法特性基于划分的聚类算法，k值需要预先指定；欧式距离的平方表示样本和聚类中心之间的距离，以中心或者样本的均值表示类别算法是迭代算法，不能得到全局最优解选择不同的初始中心，会得到不同的聚类结果

1.5K1 0

k-均值聚类

k-均值聚类是一种表示学习算法。k-均值聚类算法将训练集分成k个靠近彼此不同样本聚类。因此我们可以认为该算法提供了k维的one-hot编码向量h以表示输入x。...当x属于聚类i时，有，的其他项为零。k-均值聚类提供的one-hot编码也是一种稀疏表示，因为每个输入表示中大部分元素为零。...k-均值聚类初始化k个不同的中心点，然后迭代交换两个不同的步骤直到收敛。步骤一，每个训练样本分配到最近的中心点所代表的的聚类i。...步骤二，每一个中心点，更新为聚类i中所有训练样本的均值。关于聚类的一个问题是，聚类问题本事是病态的。这是说没有单一的标准去度量聚类数据在真实世界中效果如何。...例如，假设我们在包含红色卡车图片、红色汽车图片、灰色卡车图片的数据集上运行两个聚类算法。如果每个聚类算法聚两类，那么可能一个算法将汽车和卡车各聚一类，另一个根据红色和灰色各聚一类。

1.7K1 0

聚类模型--K 均值

聚类模型--K 均值 0.引入依赖 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 这里直接 sklearn 里的数据集 from sklearn.datasets.samples_generator... import make_blobs 1.数据的加载和预处理 x, y = make_blobs(n_samples=100, centers=6, random_state=1234, cluster_std... 聚类过程 def fit(self, data): # 假如没有指定初始质心，就随机选取 data 中的点作为质心 if (self.centroids.shape...选取最近的质心点的类别，作为当前点的分类 c_index = np.argmin(distances, axis=1) # 得到 100x1 的矩阵 # 3.对每一类数据进行均值计算...2, 6]])) plt.figure(figsize=(18, 9)) plotKMeans(x, y, kmeans.centroids, 121, 'Initial State') # 开始聚类

7813 0

R语言K-Means(K均值聚类）和层次聚类算法对微博用户特征数据研究

本文就将采用K-means算法和层次聚类对基于用户特征的微博数据帮助客户进行聚类分析。首先对聚类分析作系统介绍。...K-means和层次聚类 data=read.csv("2012年12月新浪微博用户数据.csv") #删除缺失值 dat=.mit(data) for(i in 3:ncol(dta))dta[,i...]=as.nuerc(daa[,i]) kmas(data[,c("性别" ,"粉丝数","微博数" ,"是否认证" ,"注册时间" )] 本文采用R软件对数据进行K-means聚类和层次聚类分析。...层次聚类验证为了验证该结果的可行性，又采用了R统计软件对样本进行了层次聚类分析。...clustering[J].Pattern Recognition Letters 25(2004): 1293-1302. [4] 王春风，唐拥政.结合近邻和密度思想的K-均值算法的研究[J] 计算机工程应用

1820 0

「R」层次聚类和非层次聚类

❝原英文链接：https://www.rpubs.com/dvallslanaquera/clustering[1]❞ 层次聚类 (HC) 在这个分析中，我们将看到如何创建层次聚类模型。...correlation of 0.7154912 第一和第二种方法表明，聚类的最佳数量是k = 2，而 Mantel 值表明，数量必须是4。...", 1:k), pch = 22, col = 2:(k + 1), bty = "n") } hcoplot(spe.ch.ward, spe.ch, k = 4) 非层次聚类 (NHC) 这次我们将做一个...k均值聚类模型。...3- 选择聚类数和模型验证我们使用以下标准： Calinski & Harabasz 值 Simple structure index (SSI) Sum of squared errors (SSE

1.4K1 1

spss k均值聚类_K均值法与系统聚类法的异同

总目录：SPSS学习整理 SPSS实现快速聚类（K-Means/K-均值聚类）目的适用情景数据处理 SPSS操作 SPSS输出结果分析知识点 ---- 目的利用K均值聚类对数据快速分类...适用情景数据处理 SPSS操作分析——分类——K-均值聚类最大迭代次数根据数据量，分类数量，电脑情况自己调整，能选多点就把上限调高点。...SPSS输出结果分析在数据集最右两列保存了该个案的分类结果与到聚类中心的距离。由于没有自定义初始中心，系统设定了三个。迭代9次后中心值不变。...最终个三个聚类中心以及他们之间的距离两个变量的显著性都小于0.05，说明这两个变量能够很好的区分各类显示每个类有多少个案由于只有两个维度，可以很好的用Tableau展示分类效果...注意：K-均值聚类可能陷入局部最优解，产生原因和解决办法可以百度知识点版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。

9563 0

【聚类算法】K-均值聚类(K-Means)算法

一、K-均值聚类(K-Means)概述 1、聚类： “类”指的是具有相似性的集合，聚类是指将数据集划分为若干类，使得各个类之内的数据最为相似，而各个类之间的数据相似度差别尽可能的大。...2、K-Means： K-Means算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为相似性指标，从而发现给定数据集中的K个类，且每个类的中心是根据类中所有数值的均值得到的，每个类的中心用聚类中心来描述。...结合最小二乘法和拉格朗日原理，聚类中心为对应类别中各数据点的平均值，同时为了使算法收敛，在迭代的过程中，应使得最终的聚类中心尽可能的不变。...3、K-Means算法流程：随机选取K个样本作为聚类中心；计算各样本与各个聚类中心的距离；将各样本回归于与之距离最近的聚类中心；求各个类的样本的均值，作为新的聚类中心；判定：若类中心不再发生变动或者达到迭代次数...4、K-Means演示举例将a~d四个点聚为两类：选定样本a和b为初始聚类中心，中心值分别为1、2 ? 2.将平面上的100个点进行聚类，要求聚为两类，其横坐标都为0~99。

2.5K3 0

K均值聚类（k-means clustering）

文章目录 K均值聚类的优缺点优点算法简单，容易实现；算法速度很快；对处理大数据集，该算法是相对可伸缩的和高效率的，因为它的复杂度大约是O(nkt)，其中n是所有对象的数目，k是簇的数目,t是迭代的次数...对初值的簇心值敏感，对于不同的初始值，可能会导致不同的聚类结果；不适合于发现非凸面形状的簇，或者大小差别很大的簇。对于”噪声”和孤立点数据敏感，少量的该类数据能够对平均值产生极大影响。...百度百科版本 K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。...ķ -means聚类的目的是划分 Ñ观测到 ķ其中每个观测属于簇群集与最近的平均值，作为原型群集的。这导致数据空间划分为 Voronoi单元。...这些通常是类似于最大期望算法为混合物的高斯分布经由通过两个采用的迭代细化方法k-均值和高斯混合模型。

1.2K1 0

聚类分析：k-means和层次聚类

举个例子，一个人你判断他是男是女这是分类，让男人站一排女人站一排这是聚类。聚类分析算法很多，比较经典的有k-means和层次聚类法。...层次聚类法尽管k-means的原理很简单，然而层次聚类法的原理更简单。...层次聚类不指定具体的簇数，而只关注簇之间的远近，最终会形成一个树形图。层次聚类示例通过这张树形图，无论想划分成几个簇都可以很快地划出。...以下以癌细胞细据为例，演示K-means和层次聚类法的过程。...以上是层次聚类法的结果，但如果用k-means聚类的话，结果很可能就不一样了。

2.1K8 1

如何正确使用「K均值聚类」？

聚类算法中的第一门课往往是K均值聚类（K-means），因为其简单高效。本文主要谈几点初学者在使用K均值聚类时需要注意的地方。 1. 输入数据一般需要做缩放，如标准化。...方法2是对于数值型变量和分类变量分开处理，并将结果结合起来，具体可以参考Python的实现[1]，如K-mode和K-prototype。 3. 输出结果非固定，多次运行结果可能不同。...我做了一个简单的实验，用K均值对某数据进行了5次聚类： km = MiniBatchKMeans(n_clusters=5)for i in range(5): labels = km.fit_predict...上百万个数据点往往可以在数秒钟内完成聚类，推荐Sklearn的实现。 5. 高维数据上的有效性有限。...在作者的数据集上，当数据量超过一定程度时仅K均值和HDBSCAN可用。作者还做了下图以供参考对比。在他的实验中大部分算法如果超过了10万条数据后等待时长就变得很高，可能会需要连夜运行。

1.5K3 0

简单说说K均值聚类

聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程，聚类就是一种发现这种内在结构的技术，聚类技术经常被称为无监督学习。...k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。...假设对基本的二维平面上的点进行K均值聚类，其实现基本步骤是： 1.事先选定好K个聚类中心（假设要分为K类）。2.算出每一个点到这K个聚类中心的距离，然后把该点分配给距离它最近的一个聚类中心。...3.更新聚类中心。算出每一个类别里面所有点的平均值，作为新的聚类中心。4.给定迭代此次数，不断重复步骤2和步骤3，达到该迭代次数后自动停止。...，(0,15)之间 y=np.random.rand(200)*15 center_x=[] #存放聚类中心坐标 center_y=[] result_x=[] #存放每次迭代后每一小类的坐标

3291 0

机器学习（三）：K均值聚类

k均值（k-means）算法就是一种比较简单的聚类算法。一、k-means基本思想 K-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。...它把n个对象根据他们的属性分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。比如下图中的n个点，就可以分为3个聚类，用不同的颜色表示。 ?...image1.jpg k-means算法的基础是最小误差平方和准则。其代价函数是： ? formula1.png 式中，μc(i)表示第i个聚类的均值。...我们希望代价函数最小，直观的来说，各类内的样本越相似，其与该类均值间的误差平方越小，对所有类所得到的误差平方求和，即可验证分为k类时，各聚类是否是最优的。...formula2.png 对于每一个类 j，重新计算该类的质心： ? formula3.png } 下图从(a)到(f)演示了对n个样本点进行K-means聚类的过程和效果，这里k取2。 ?

1.2K8 0

非层次聚类：k-means

非层次聚类往期文章层次聚类与聚类树、比较聚类与聚类簇划分介绍了层次聚类的使用，今天为大家介绍非层次聚类的使用。...k-均值划分 k-均值（k-means）算法是一种迭代求解的线性聚类算法，它需要给定起始的聚类簇数目，根据给定的聚类簇数目随机选取相同数目的对象作为初始聚类中心，根据所有对象与聚类中心的距离来划分聚类簇...，直到所有对象划分完毕，然后根据目前归类情况计算目标函数值：其中N为对象总数，K为给定的聚类簇数目，rik表示当样本xi划为聚类簇k时为1，否则为0，首次聚类uk为初始聚类中心坐标，初次迭代完则选择每个聚类簇坐标的均值作为下一次的聚类中心...，这也是k-均值得名的由来。...下面我们使用相同数据集，给定聚类簇数目为5，比较对象欧氏距离的层次聚类与k-均值聚类，如下所示： #读取数据 data=read.table(file="otu_table.txt", header=TRUE

6553 0

聚类算法实现：DBSCAN、层次聚类、K-means

之前也做过聚类，只不过是用经典数据集，这次是拿的实际数据跑的结果，效果还可以，记录一下实验过程。首先：确保自己数据集是否都完整，不能有空值，最好也不要出现为0的值，会影响聚类的效果。...其次：想好要用什么算法去做，K-means，层次聚类还是基于密度算法，如果对这些都不算特别深入了解，那就都尝试一下吧，我就是这样做的。好了，简单开始讲解实验的过程吧。一些库的准备： ?...可以运行看一下效果，下图是使用K-means聚类出来的效果，K值设为4： ? 然后你可以去看输出文件分出的类别，可以尝试改变K值，直接改minK和maxK 的值就可以了。

1.3K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云