原文：一只鸟的天空(http://blog.csdn.net/heyongluoyao8) 在进行数据挖掘时，首先要进行商业理解，即我们需要达到什么目的，解决什么问题；其次需要进行数据理解，我们需要哪些数据以及需要什么样的数据；接着需要进行数据准备，即进行相关数据采集与读取，并进行数据预处理；继而建立相关模型，即使用什么算法与模型去解决这个问题；进而进行模型评估，即采用一些指标评价模型的好坏程度；然后，进行模型发布，即当模型的效果达到设定值之后，我们将模型进行上线发布；最后，进行模型更新
小编邀请您，先思考： 1 有哪些算法可以聚类？各自有什么特点？ 2 聚类算法的效果如何评价？ 1 定义 聚类是数据挖掘中的概念，就是按照某个特定标准(如距离)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。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。 2 聚类过程 数据准备：包括特征标准化和降维； 特征选择：从最初的特征中选择最有效的特征,并将其存储于向量中； 特征提取：通过对所选择的特征进行转换形成新的突出特征；
1. 聚类的基本概念 1.1 定义 聚类是数据挖掘中的概念，就是按照某个特定标准(如距离)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。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。 1.2 聚类与分类的区别 Clustering (聚类)，简单地说就是把相似的东西分到一组，聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起。因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开
网页之间链接关系蕴藏着网页重要性排序关系，购物车商品清单蕴藏着商品关联关系，通过对这些关系的挖掘，可帮助我们更清晰世界规律，并利用规律提高生产效率，改造世界。
作者：许敏 系列推荐 机器学习概念总结笔记（一） 机器学习概念总结笔记（二） 机器学习概念总结笔记（三） 21）KMeans 聚类分析是一种静态数据分析方法，常被用于机器学习，模式识别，数据挖掘等领域
首先讲回归模型，回归模型研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系，因变量可以是连续也可以离散，如果是离散的就是分类问题。思考房价预测模型，我们可以根据房子的大小、户型、位置、南北通透等自变量预测出房子的售价，这是最简单的回归模型，在初中里面回归表达式一般这样写，其中x是自变量，y是因变量，w是特征矩阵，b是偏置。
K-Means算法是一种聚类算法，把n个对象根据他们的属性分成k个分类，并且使这K个分割的内部相似度最大，而分割之间的相似度最小。 其主要的算法流程如下： 1. 从n个对象中任意选K个对象，作为每个聚类的中心 2. 根据K个中心，按照每个对象离K个中心的最小距离（离那个中心近，就划分到哪个中心），将n个对象划分成K个分割（聚类） 3. 然后计a ge su a分割的中心（分割中的所有对象的均值），将这些中心作为聚类新的中心。 4. 计算标准测度函数，当计算函数满足一定的条件，如收敛了，则程序结束，否则返回第2步。
一个优秀的数据分析师，除了要掌握基本的统计学、数据库、数据分析方法、思维、数据分析工具技能之外，还需要掌握一些数据挖掘的思想，帮助我们挖掘出有价值的数据，这也是数据分析专家和一般数据分析师的差距之一。
https://www.cnblogs.com/chenqionghe/p/12301905.html
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。
前些天完成了《机器学习实战》这本书的学习，也利用 Python3 实现了各个章节的代码，对传统的机器学习方法有了更进一步的了解，这里做一个总结。 代码传送门： https://github.com/xyxxmb/Machine-Learning-In-Action 目录 第一部分：分类 【Ch1】机器学习基础 【Ch2】k - 近邻算法 【Ch3】决策树 【Ch4】基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 【Ch5】Logistic 回归 【Ch6】支持向量机 【Ch7】利用 AdaBoost 元算法
在一个无向图G中，若将某个节点v去除之后后G所包含的连通域增多，则v称作切割节点（cut vertex或关节点（articulation point）。如果一个图不含任何关节点则称之为双连通图，最典型的就是完全图。任一无向图都可视作由若干个极大的双连 通子图组合而成，这样的每一子图都称作原图的一个双连通域（bi-connected component）。例如下图中的节点3和5就是关节点。
本篇文章分享一些日常工作中最常用的聚类算法做介绍，全文较长，全文较长，欢迎点赞收藏。
分类和预测是预测问题的两种主要类型，分类主要是预测分类标号（离散属性），而预测 主要是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。
最近在研究一些机器学习方面的论文，翻到了一篇较早的机器学习综述（2017年），虽然不是最新的研究现状，但考虑到经典机器学习算法其实发展并不像深度学习那么迅猛，所以其论述还是很有参考性。本文就其中关于机器学习算法分类的一段进行选摘翻译，以供参考。原文链接可通过阅读原文查阅。
国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART.
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法。该算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。 在DBSCAN算法中将数据点分为三类：
聚类就是一种寻找数据之间一种内在结构的技术。聚类把全体数据实例组织成一些相似组，而这些相似组被称作聚类。处于相同聚类中的数据实例彼此相同，处于不同聚类中的实例彼此不同。聚类技术通常又被称为无监督学习，因为与监督学习不同，在聚类中那些表示数据类别的分类或者分组信息是没有的。
本文主要分析皆来自其他资料，借用较为权威的总结来对我已经学习的这些经典算法做一个极为精简的概述（根据自身经验有一定修改），另外同时附上机器学习实战中作者对各种算法的评价。另外机器学习实战这本书是本人看了这么多书籍或者资料中唯一一本坚持从头看到尾，看完了的书籍，包括其中的代码皆实践运行过，收获颇多，个人认为虽然这本书时间上已经算是老资料了，但其中作者的各种总结和代码的演练都由浅入深（前提还是要有一点基础的），让我能看懂并能从中学到东西，可能当时很多东西比较熟悉，后来淡忘，但当再次接触或使用它时能很快的重拾，所以如果你需要一门较为优秀的教材作为机器学习的入门资料我会推荐给你《机器学习实战》。
1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2.
摘要：进入二十一世纪以来，科学技术的不断发展，使得数据挖掘技术得到了学者越来越多的关注。数据挖掘是指从数据库中发现隐含在大量数据中的新颖的、潜在的有用信息和规则的过程，是一种处理数据库数据的知识发现。数据挖掘一种新兴的交叉的学科技术，涉及了模式识别、数据库、统计学、机器学习和人工智能等多个领撤分类、聚类、关联规则是数据挖掘技术几个主要的研究领域。在数据挖掘的几个主要研究领域中，聚类是其中一个重要研究领域，对它进行深入研究不仅有着重要的理论意义，而且有着重要的应用价值。聚类分析是基于物以类聚的思想，将数据划分成不同的类，同一个类中的数据对象彼此相似，而不同类中的数据对象的相似度较低，彼此相异。目前，聚类分析已经广泛地应用于数据分析、图像处理以及市场研究等。传统的Ｋ均值聚类算法（K-Means）是一种典型的基于划分的聚类算法，该聚类算法的最大的优点就是操作简单，并且Ｋ均值聚类算法的可伸缩性较好，可以适用于大规模的数据集。但是Ｋ均值聚类算法最主要的缺陷就是：它存在着初始聚类个数必须事先设定以及初始质心的选择也具有随机性等缺陷,造成聚类结果往往会陷入局部最优解。论文在对现有聚类算法进行详细的分析和总结基础上，针对Ｋ均值聚类算法随机选取初始聚类中也的不足之处，探讨了一种改进的选取初始聚类中心算法。对初始聚类中心进行选取，然后根据初始聚类中也不断迭代聚类。改进的聚类算法根据一定的原则选择初始聚类中心，避免了Ｋ均值聚类算法随机选取聚类中心的缺点，从而避免了聚类陷入局部最小解，实验表明，改进的聚类算法能够提高聚类的稳定性与准确率。
1.C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法.C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1)用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2)在树构造过程中进行剪枝； 3)能够完成对连续属性的离散化处理； 4)能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2.Thek-m
4. 一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理，数据挖掘以及模式评估等基本阶段。
❃随着信息技术的高速发展，数据库应用的规模、范围和深度不断扩大，网络环境成为主流等等。产生“数据丰富而信息贫乏”现象。
聚类算法是属于无监督的机器学习方法；机器学习里把算法分为有监督和无监督的算法，所谓有监督，即我想研究的数据集有目标数据，白话点就是建模里大家常说的那个y，如我想基于公司数据库已经有的相关数据集训练一个模型，用来预测客户是否会流失，从数据库中得到的数据集里是有一个特征（一列）是客户是否流失的，可能1代表流失，0代表不会流失；但业务的初期或者数据库中没有该特征，即手中无y，那该怎么办？如对客户进行价值分群，此时对于这种目标明确，但确实缺少y这一列这种分析需求，可考虑聚类算法来实现。
单选题 1. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision， Recall B. Recall， Precision C. Precision， ROC D. Recall， ROC 3.
100个iOS开发/设计程序员面试题汇总，你将如何作答？ 大数据技术Hadoop面试题,看看你能答对多少？答案在后面 单选题 1. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision, Recall B.
随着人工智能的火热，机器学习和深度学习技术再一次进入了大众的视野。python的scikit-learn模块专注于机器学习领域，提供了数据集构建，数据预处理，模型算法，效果评估等各个环节的接口，是入门机器学习的最佳模块。
1.1.数据挖掘处理的对象有哪些？ 处理某一专业领域中积累的数据； 1.2.数据挖掘在电子商务中的客户关系管理起到非常重要的作用；
单选题 1. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision, Recall B. Recall, Precision C. Precision, ROC D. Recall, ROC 3. 将原始数据进
2.以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？(A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。
1. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A)
介 绍 创造出具有自我学习能力的机器——人们的研究已经被这个想法推动了十几年。如果要实现这个梦想的话，无监督学习和聚类将会起到关键性作用。但是，无监督学习在带来许多灵活性的同时，也带来了更多的挑战。 在从尚未被标记的数据中得出见解的过程中，聚类扮演着很重要的角色。它将相似的数据进行分类，通过元理解来提供相应的各种商业决策。 在这次能力测试中，我们在社区中提供了聚类的测试，总计有1566人注册参与过该测试。如果你还没有测试过，通过阅读下面的文章，你可以统计一下自己能正确答对多少道题。 总结果 下面是分数的分布
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、大数据、人工智能领域 聚类是一种涉及数据点分组的机器学习技术。给定一个数据点集，则可利用聚类算法将每个数据点分类到一个特定的组中。理论上，同一组数据点具有
监督学习可以看作是原先的预测模型，有基础的训练数据，再将需要预测的数据进行输入，得到预测的结果（不管是连续的还是离散的）
AiTechYun 编辑：Yining 聚类是一种机器学习技术，它涉及到数据点的分组。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。理论上，同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征，而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法，是许多领域中常用的统计数据分析技术。 在数据科学中，我们可以使用聚类分析从我们的数据中获得一些有价值的见解。在这篇文章中，我们将研究5种流行的聚类算法以及它们的优缺点。 K-MEANS聚类算法 K-Means聚类算法可能是大
机器学习作为一门多领域交叉学科，已经存在很长时间了，但近些年才开始火热起来。本文中列出了你需要知道的机器学习领域的算法，了解这些你就可以解决在机器学习中所遇到的任何问题。但这只是个覆盖大部分基础算法的
编译 | AI科技大本营 参与 | 刘 畅 编辑 | 明 明 【AI科技大本营导读】聚类是一种将数据点按一定规则分群的机器学习技术。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点分类到一个特定的簇中。理论上，属于同一类的数据点应具有相似的属性或特征，而不同类中的数据点应具有差异很大的属性或特征。聚类属于无监督学习中的一种方法，也是一种在许多领域中用于统计数据分析的常用技术。 在数据科学中，我们可以使用聚类分析，来获得一些有价值的信息。其手段是在应用聚类算法时，查看数据点会落入哪些类。现在，我
本文介绍了聚类算法的基本概念、常用聚类算法、以及其在数据挖掘和机器学习中的应用。主要包括K-means算法、DBSCAN算法、层次聚类算法、凝聚层次聚类算法、Chameleon算法等。
异常点检测，有时也叫离群点检测，英文一般叫做Novelty Detection或者Outlier Detection,是比较常见的一类非监督学习算法，这里就对异常点检测算法做一个总结。
C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART
国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, CART
给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点分类到一个特定的簇中。理论上，属于同一类的数据点应具有相似的属性或特征，而不同类中的数据点应具有差异很大的属性或特征。
Apriori算法是一种用于挖掘数据集中频繁项集的算法，进而用于生成关联规则。这种算法在数据挖掘、机器学习、市场篮子分析等多个领域都有广泛的应用。
想要了解聚类算法并对其进行区别与比较的话，最好能把聚类的具体算法放到整个聚类分析的语境中理解。
1. 数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。 2. 主要知识模式类型有：广义知识，关联知识，类知识，预测型知识，特异型知识 3. web挖掘研究的主要流派有：Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘 4. 一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理、.数据挖掘以及模式评估等基本阶段。 5. 数据库中的知识发现处理过程模型有：阶梯处理过程模型，螺旋处理过程模型，以用户为中心的处理结构模型，联机KDD模型，支持多数据源多知识模式的KDD处理模型 6. 粗
层次聚类 紧接上章，本章主要是介绍和K-Means算法思想不同而的其他聚类思想形成的聚类算法。 k-means算法却是一种方便好用的聚类算法，但是始终有K值选择和初始聚类中心点选择的问题，而这些问题也会影响聚类的效果。为了避免这些问题，我们可以选择另外一种比较实用的聚类算法-层次聚类算法。顾名思义，层次聚类就是一层一层的进行聚类，可以由上向下把大的类别（cluster）分割，叫作分裂法；也可以由下向上对小的类别进行聚合，叫作凝聚法；但是一般用的比较多的是由下向上的凝聚方法。 本章主要涉及到的知识点有： 层次
陈浩然，北大在读，个人网站：chrer.com，里面记录了机器学习、深度学习的系统学习笔记，欢迎大家访问，感谢分享！
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