迭代嵌套聚类

是一种聚类算法，它通过迭代的方式将数据集划分为多个子集，直到满足停止条件为止。在每一次迭代中，该算法会根据数据点之间的相似性将数据点分配到不同的簇中，并计算每个簇的中心点。然后，它会将每个簇作为新的数据集，继续进行下一轮迭代，直到满足停止条件。

迭代嵌套聚类的优势在于它能够处理具有不同密度和形状的簇，并且不需要预先指定簇的数量。它还可以处理嵌套的簇结构，即一个簇内部可能包含多个子簇。这使得迭代嵌套聚类在处理复杂数据集时具有较好的灵活性和适应性。

迭代嵌套聚类在许多领域都有广泛的应用场景。例如，在市场细分中，可以使用该算法将消费者划分为不同的群体，以便进行个性化营销。在社交网络分析中，可以使用迭代嵌套聚类来发现用户之间的社区结构。在医学图像处理中，可以使用该算法来识别和分类不同类型的细胞或病变。

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深入机器学习系列之：快速迭代聚类

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聚类-层次聚类（谱系聚类）算法

简介 ---- 层次聚类（Hierarchical Clustreing）又称谱系聚类，通过在不同层次上对数据集进行划分，形成树形的聚类结构。...很好体现类的层次关系，且不用预先制定聚类数，对大样本也有较好效果。...算法步骤：计算类间距离矩阵初始化n个类，将每个样本视为一类在距离矩阵中选择最小的距离，合并这两个类为新类计算新类到其他类的距离，得到新的距离矩阵重复3-4步，直至最后合并为一个类首先介绍距离矩阵的计算...，然后第4步有不同的算法来定义新类到其他类的距离，包括：最短距离法、最长距离法、类平均法、重心法等。...根据上述步骤绘制谱系图，横坐标就是每个类，纵坐标表示合并两个类时的值：根据谱系图，如果要聚类为2类，从上往下看首次出现了2个分支的地方，即将样品0分为一类，样品1、2分为另一类。

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聚类算法之DBSCAN聚类

DBSCAN （Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，基于密度的聚类寻找被低密度区域分离的高密度区域...若某一点，从任一核心地点出发都是密度不可达的，则称该点为噪声点 DBSCAN 聚类算法实现如下图： ? 当出现奇葩数据时，K-Means 无法正常聚类，而 DBSCAN 完全无问题 ?...、聚类间距差相差很大时参数密度阈值minPts和邻域r参数选取困难对于高维数据，容易产生“维数灾难”（聚类算法基于欧式距离的通病） DBSCAN 聚类 Python 实现 # coding=utf...# 调用密度聚类 DBSCAN db = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=10).fit(X) # print(db.labels_) # db.labels_为所有样本的聚类索引...（聚类结果中-1表示没有聚类为离散点） # 模型评估 print('估计的聚类个数为: %d' % n_clusters_) print("同质性: %0.3f" % metrics.homogeneity_score

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层次聚类与聚类树

聚类可以分为特征聚类（Vector Clustering）和图聚类（Graph Clustering）。特征聚类是指根据对象的特征向量矩阵来计算距离或者相关性来实现聚类，例如各种层次聚类和非层次聚类。...聚类的结果可以输出为无层级分组，也可以是具有嵌套结构的层次聚类树。非约束的聚类分析只是一种数据划分，不是典型的统计方法，因此不必进行统计检验，但是约束的聚类分析（多元回归树）需要进行统计检验。...⑶平均聚合聚类平均聚合聚类（averageagglomerative clustering）是一类基于对象之间平均相异性或者聚类簇形心（centroid）的进行聚类的方法。...⑷最小方差聚类 Ward最小方差聚类是一种基于最小二乘法线性模型准则的聚类方法。分组的依据是使组内距离平方和（方差）最小化，由于使用了距离的平方，常常使聚类树基部过于膨胀，可取平方根再进行可视化。...聚类树聚类树是聚类分析最常用的可视化方法。

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聚类算法之层次聚类

层次聚类(Hierarchical Clustering)是聚类算法的一种，通过计算不同类别的相似度类创建一个有层次的嵌套的树。...层次聚类怎么算层次聚类分为自底向上和自顶向下两种，这里仅采用scikit-learn中自底向上层次聚类法。...将相邻最近的两组归为同一组重复第二步，直到合并成为一个组，聚类结束聚类过程的散点图变化一下，就是我们要的层次图层次聚类 Python 实现 import numpy as np from sklearn.cluster...import AgglomerativeClustering data = np.random.rand(100, 3) #生成一个随机数据，样本大小为100, 特征数为3 #假如我要构造一个聚类数为...3的聚类器 estimator = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)#构造聚类器 estimator.fit(data) print(estimator.labels

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聚类

聚类分析 scikit-learn的sklearn.cluster模块提供了多种聚类方法 K-means聚类仿射传播聚类均值漂移聚类谱聚类凝聚聚类密度聚类高斯混合聚类层次聚类 K-means...#%% #例10-4 对两个分类样本进行聚类，使用肘部法则确定最佳K值， #使用特征集进行聚类，使用类标签对聚类结果进行对比 import numpy as np import matplotlib.pyplot...','原类1','聚类错误']) plt.title('聚类错误样本与原类别的对比') plt.show() 多分类样本的可视化 #%% #例10-5 对4个分类样本进行聚类，使用肘部法则确定最佳K...值， #使用特征集进行聚类，使用类标签对聚类结果进行对比 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd #...') plt.title('聚类结果与原始分类结果对比') plt.legend(['原始分类','聚类结果']) plt.show()

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R聚类算法-层次聚类算法

层次聚类（Hierarchical Clustering算法）层次聚类算法又称为树聚类算法，它根据数据之间的距离，透过一种层次架构方式，反复将数据进行聚合，创建一个层次以分解给定的数据集。...常用于一维数据的自动分组层次聚类方法 hclust(dist) dist 样本的距离矩阵距离矩阵的计算方式 dist(data) data 样本数据层次聚类的代码实现： pColumns...result 1 2 3 setosa 50 0 0 versicolor 0 23 27 virginica 0 49 1 我们可以看到，层次聚类对这份数据的聚类得到的结果并不是太好

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聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类

假设有N个待聚类的样本，对于层次聚类来说，步骤： 1、（初始化）把每个样本归为一类，计算每两个类之间的距离，也就是样本与样本之间的相似度； 2、寻找各个类之间最近的两个类，把他们归为一类（这样类的总数就少了一个...）； 3、重新计算新生成的这个类与各个旧类之间的相似度； 4、重复2和3直到所有样本点都归为一类，结束 ?...整个聚类过程其实是建立了一棵树，在建立的过程中，可以通过在第二步上设置一个阈值，当最近的两个类的距离大于这个阈值，则认为迭代可以终止。另外关键的一步就是第三步，如何判断两个类之间的相似度有不少种方法。...这里介绍一下三种： SingleLinkage：又叫做 nearest-neighbor ，就是取两个类中距离最近的两个样本的距离作为这两个集合的距离，也就是说，最近两个样本之间的距离越小，这两个类之间的相似度就越大...这两种相似度的定义方法的共同问题就是指考虑了某个有特点的数据，而没有考虑类内数据的整体特点。

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Java嵌套类

参考链接： Java嵌套接口本文来自于Java深入解析——透析Java本质的36个话题 Java的嵌套类分为静态成员类（静态嵌套类）、内部类（非静态嵌套类）、嵌套接口。...内部类还可以分为内部成员类、本地内部类、匿名内部类。一、静态成员类习惯上将它成为静态嵌套类。标记为在类中使用 static 声明的类。...静态成员类可以访问外围类的任何成员，包括声明为private的成员。但是非静态的外围成员，则需要经过恰当的对象引用才能访问。因为是静态成员类，所以可以不依赖于外围类而独立存在并访问。...在继承方面，静态成员类与外围类也没有什么区别，在访问权限允许的情况下，任何类都可以继承静态成员类，静态成员类也可以继承任何（允许继承的）类或者接口。...而静态成员又是不需要对象就可以直接访问的，由于这种依赖与矛盾关系，内部类不可以申明为静态成员（包括静态成员变量、静态方法、静态成员类或嵌套接口）或静态初始化块。

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凝聚层次聚类，DBSCAN聚类(1)

凝聚层次聚类：初始每个对象看成一个簇，即n个簇，合并最相似的两个簇，成（n-1）个簇，重复直到一个簇 \ 相似度衡量方法最小距离：两个簇中最近的两个对象的距离最大距离：两个簇中最远的两个对象的距离...平均距离：两个簇中所有对象两两距离的平均值质心距离：两个簇质心的距离 \ DBSCAN聚类算法数据集中一个对象的半径内有大于minPts个对象时，称这个点核心点，将这些核心点半径内的对象加入这个簇，

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java嵌套类

class NestedClass { ... } } 术语：嵌套类分为两种：静态或非静态。嵌套类声明为static称为静态嵌套类。非静态嵌套类都称为内部类。 ...非静态嵌套类可以访问它的封装类的其他成员，即使这些成员声明是private。静态嵌套类不能访问封装类的其他成员。...更可读性，可维护性的代码—在顶级类里嵌套小类，让代码更靠近使用的地方。静态嵌套类和类方法，类变量一样，一个静态嵌套类是和它的外部类关联的。...下面的DataStructure类包括： DataStructure外部类，包含了添加整数到内部数组的方法，输出数组里的索引值InnerEvenIterator内部类，类似java的标准迭代器。...迭代器用于遍历一个数据结果，典型的是判断是否到了最后一个元素，检索当前元素，移动到下一个元素。

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无监督：聚类与改进聚类详解

聚类：聚类就是将相似的对象聚在一起的过程。如总统大选，选择那部分容易转换立场的表决者，进行针对性的宣传，可以扭转局势。聚类将相似的对象归到同一簇中，相似取决于相似度度量方法。...K-means聚类，可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢。...K-means聚类：首先，随机确定k个初始点作为质心，将数据集中的每个点分配到一个簇中，即选择一个最近的质心进行分配，而后每个簇的质心更新为该簇所有点的平均值。...用于度量聚类效果的指标可以是SSE（误差平方和）。我们可以通过增加簇的数量来减小SSE，若想要保持簇的总数不变，可以将某两个簇进行合并。...应用：对地图上的点进行聚类，从而用比较合理的大巴接送方案完成一个活动或一次旅行。为出租车和乘客选择合适的候车点等。

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聚类算法 ---- 大数据聚类算法综述

文章大纲简介聚类算法的分类相似性度量方法大数据聚类算法 spark 中的聚类算法聚类算法对比性能对比效果对比参考文献简介随着数据量的迅速增加如何对大规模数据进行有效的聚类成为挑战性的研究课题...，面向大数据的聚类算法对传统金融行业的股票投资分析、互联网金融行业中的客户细分等金融应用领域具有重要价值，本文对已有的大数据聚类算法，以及普通聚类算法做一个简单介绍聚类分析是伴随着统计学、计算机学与人工智能等领域科学的发展而逐步发展起来的...比如机器学习领域的人工神经网络与支持向量机的发展就出现促生了基于神经网络的聚类方法与核聚类方法。目前，基于人工神经网络的深度学习（如：AlphaGo围棋系统）也必将推动聚类分析方法的进一步发展。...然而，聚类算法又有了长足的发展与进步。聚类算法的分类相似性度量方法 3）曼哈顿距离（Manhattan Distance）。...大数据聚类算法 spark 中的聚类算法 http://spark.apache.org/docs/latest/ml-clustering.html spark 支持的聚类算法有以下几个： K-means

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机器学习（7）——聚类算法聚类算法

我们对数据进行聚类的思想不同可以设计不同的聚类算法，本章主要谈论三种聚类思想以及该聚类思想下的三种聚类算法。...簇满足以下条件： q 每个簇至少包含一个对象 q 每个对象属于且仅属于一个簇 q 将上述条件的k个簇成为一个合理的聚类划分对于给定的类别数目k,首先给定初始划分,通过迭代改变样本和簇的隶属关系...算法的步骤如下： q 将所有样本数据作为一个簇放到一个队列中 q 从队列中选择一个簇进行K- means算法划分,划分为两个子簇,并将子簇添加到队列中 q 循环迭代第二步操作,直到中止条件达到(聚簇数量...、最小平方误差、迭代次数等) q 队列中的簇就是最终的分类簇集合从队列中选择划分聚簇的规则一般有两种方式;分别如下：（1）对所有簇计算误差和SSE(SSE也可以认为是距离函数的一种变种),选择SSE...（4）循环迭代第二步和第三步操作,直到中心点稳定或者达到迭代次数,停止计算操作。应用场景，由于Mini Batch KMeans跟K-Means是极其相似的两种聚类算法，因此应用场景基本一致。

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层次聚类与密度聚类代码实现

层次聚类与密度聚类代码实现层次聚类 import numpy as np from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram import...matplotlib.pyplot as plt # 创建100个样本的数据 data = np.random.rand(10, 2) # 使用linkage函数进行层次聚类 linked = linkage...(data, 'single') # 画出树状图（树状图是层次聚类的可视化） dendrogram(linked) plt.show() 密度聚类 from sklearn.cluster import...DBSCAN import matplotlib.pyplot as plt # 创建100个样本的数据 data = np.random.rand(200, 2) # 使用DBSCAN进行密度聚类...dbscan = DBSCAN(eps=0.1, min_samples=5) clusters = dbscan.fit_predict(data) # 可视化聚类结果 plt.scatter(data

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「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。...<- doubs$xy[-8,] spe.norm <- decostand(spe, "normalize") spe.ch <- vegdist(spe.norm, "euc") 2- 聚类方法选择...3- 最后聚类数目的选择为了达到这个目的，我们需要 3 个不同的检验： a- Fussion 水平图 b- Silhouette 图（轮廓系数图） c- Mantel 值 a- Fussion 水平图...(NHC) 这次我们将做一个k均值聚类模型。...通过SSE方法，最好的聚类数必须是2，通过SSI方法则必须是3。 3.2. Silhouette 图我们试着绘制 3 组的轮廓系数图。

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机器学习-层次聚类（谱系聚类）算法

简介层次聚类（Hierarchical Clustreing）又称谱系聚类，通过在不同层次上对数据集进行划分，形成树形的聚类结构。很好体现类的层次关系，且不用预先制定聚类数，对大样本也有较好效果。...算法步骤：计算类间距离矩阵初始化n个类，将每个样本视为一类在距离矩阵中选择最小的距离，合并这两个类为新类计算新类到其他类的距离，得到新的距离矩阵重复3-4步，直至最后合并为一个类首先介绍距离矩阵的计算...，然后第4步有不同的算法来定义新类到其他类的距离，包括：最短距离法、最长距离法、类平均法、重心法等。...G_1 和 G_4 为新类，此时只有一个类，流程结束。...根据上述步骤绘制谱系图，横坐标就是每个类，纵坐标表示合并两个类时的值：根据谱系图，如果要聚类为2类，从上往下看首次出现了2个分支的地方，即将样品0分为一类，样品1、2分为另一类。

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机器学习 | 密度聚类和层次聚类

密度聚类和层次聚类密度聚类背景知识如果 S 中任两点的连线内的点都在集合 S 内，那么集合 S称为凸集。反之，为非凸集。...DBSCAN 算法介绍与划分和层次聚类方法不同，DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法...层次聚类层次聚类假设簇之间存在层次结构，将样本聚到层次化的簇中。...层次聚类又有聚合聚类 (自下而上) 、分裂聚类(自上而下) 两种方法因为每个样本只属于一个簇，所以层次聚类属于硬聚类背景知识如果一个聚类方法假定一个样本只能属于一个簇，或族的交集为空集，那么该方法称为硬聚类方法...如果个样木可以属干多个簇，成簇的交集不为空集，那么该方法称为软聚类方法聚合聚类开始将每个样本各自分到一个簇; 之后将相距最近的两簇合并，建立一个新的簇重复此此操作直到满足停止条件: 得到层次化的类别

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Java 的嵌套类（内部类和静态嵌套类）

参考链接： Java嵌套静态类嵌套类 Java允许在一个类定义另一个类,称为嵌套类 (Nested Classes)，类似下面的形式 class OuterClass { ... ...class NestedClass { ... } } 复制代码内部类与静态嵌套类嵌套类有静态和非静态两种，其中静态的称为静态嵌套类(static nested classes...)，非静态的称为内部类(Inner Classes) 一个嵌套类是包含它的外部类的一个成员，内部类能够访问外部类的其他成员，而静态嵌套类没有访问外部类的权限作为外部类的成员，嵌套类能被声明为private...静态嵌套类静态嵌套类与静态类里面的方法类似,一个静态嵌套类不能直接调用外部类里面的实例变量或者方法,它只能通过对象引用访问他们。 ...由于静态嵌套类是通过外部类名来访问的： OuterClass.StaticNestedClass 所以可以通过以下的语法来创建静态嵌套类的对象: OuterClass.StaticNestedClass

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