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。
想比于监督学习，非监督学习的输入数据没有标签信息，需要通过算法模型来挖掘数据内在的结构和模式。非监督学习主要包含两大类学习方法：数据聚类和特征变量关联。其中，聚类算法往往是通过多次迭代来找到数据的最优分割，而特征变量关联则是利用各种相关性分析来找到变量之间的关系。
k-medoids是另一种聚类算法，可用于在数据集中查找分组。k-medoids聚类与k-means聚类非常相似，除了一些区别。k-medoids聚类算法的优化功能与k-means略有不同。在本节中，我们将研究k-medoids聚类。
机器学习（十九） ——K-均值算法理论 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 K均值（K-Means）算法，是一种无监督学习（Unsupervisedlearning）算法，其核心是聚类（Clustering），即把一组输入，通过K均值算法进行分类，输出分类结果。 由于K均值算法是无监督学习算法，故这里输入的样本和之前不同了，输入的样本只有样本本身，没有对应的样本分类结果，即这里的输入的仅仅是，每个x没有对应的分类结果y(i)，需要我们用算法去得到每个x对应的y。 K均值算法，常用的场景包括市场分析
聚类是一种非监督学习方法，而K均值聚类（K-Means Clustering）是最基础和最常用的聚类算法。它的基本思想是：通过迭代方式寻找K的簇（Cluster）的一种划分方案，使得聚类结果对应的代价函数最小。特别的，代价函数可以定义为各个样本点到距离其所属簇中心点的误差的平方和：
什么是聚类算法？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。
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，每个样本都是m为特征向量，模型目标是将n个样本分到k个不停的类或簇中，每个样本到其所属类的中心的距离最小，每个样本只能属于一个类。用C表示划分，他是一个多对一的函数，k均值聚类就是一个从样本到类的函数。 2、k均值聚类策略 k均值聚类的策略是通过损失函数最小化选取最优的划分或函数
机器学习（十九）——K-均值算法理论 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 K均值（K-Means）算法，是一种无监督学习（Unsupervisedlearning）算法，其核心是聚类（Clustering），即把一组输入，通过K均值算法进行分类，输出分类结果。 由于K均值算法是无监督学习算法，故这里输入的样本和之前不同了，输入的样本只有样本本身，没有对应的样本分类结果，即这里的输入的仅仅是{x(1),x(2),…x(m)}，每个x没有对应的分类结果y(i)，需要我们用算法去得
K-均值算法也可以很便利地用于将数据分为许多不同组，即使在没有非常明显区分的组群的情况下也可以。下图所示的数据集包含身高和体重两项特征构成的，利用 K-均值算法将数据分为三类，用于帮助确定将要生产的 T-恤衫的三种尺寸。
如果线性子空间是平的纸张，那么卷起的纸张就是非线性流形的例子。你也可以叫它瑞士卷。（见图 7-1），一旦滚动，二维平面就会变为三维的。然而，它本质上仍是一个二维物体。换句话说，它具有低的内在维度，这是我们在“直觉”中已经接触到的一个概念。如果我们能以某种方式展开瑞士卷，我们就可以恢复到二维平面。这是非线性降维的目标，它假定流形比它所占据的全维更简单，并试图展开它。
1）聚类的核心概念是相似度（similarity）或距离（distance），有多种相似度或距离的定义。因为相似度直接影响聚类的结果，所以其选择是聚类的根本问题。
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。算法初始状态下，要根据我们设定的k随机生成k个中心向量，随机生成中心向量的方法既可以随机从样本中抽取k个样本作为中心向量，也可以将中心向量固定在样本的维度范围之内，避免中心向量过偏远离大多数样本点。然后每个样本点需要与k个中心向量分别计算欧氏距离，取欧氏距离最小的中心向量作为该样本点的簇类中心，当第一轮迭代完成之后，中心向量需要更新，更新的方法是每个中心向量取前一次迭代所得到各自簇类样本点的均值，故称之为均值向量。迭代终止的条件是，所有样本点的簇类中心都不在发生变化。 在spss中导入的二维数据如下所示：
本文作者 Saurav Kaushik 是数据科学爱好者，还有一年他就从新德里 MAIT 毕业了，喜欢使用机器学习和分析来解决复杂的数据问题。看看以下40道题目，测试下你能答对多少。 作者 | Saurav Kaushik 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 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
此后我们还将提到其他类型的非监督学习算法，它们可以为我们找到其他类型的结构或者其他的一些模式，而不只是簇。
《世界幸福报告》是可持续发展解决方案网络的年度报告，该报告使用盖洛普世界民意调查的调查结果研究了150多个国家/地区的生活质量。报告的重点是幸福的社交环境。在本项目中，我将使用世界幸福报告中的数据来探索亚洲22个国家或地区，并通过查看每个国家的阶梯得分，社会支持，健康的期望寿命，自由选择生活，慷慨，对腐败的看法以及人均GDP，来探索亚洲22个国家的相似和不同之处。我将使用两种聚类方法，即k均值和层次聚类，以及轮廓分析来验证每种聚类方法。
1、此过程使用可以处理大量个案的算法，根据选定的特征尝试对相对均一的个案组进行标识。不过，该算法要求您指定聚类的个数。如果知道，您可以指定初始聚类中心。您可以选择对个案分类的两种方法之一，要么迭代地更新聚类中心，要么只进行分类。可以保存聚类成员、距离信息和最终聚类中心。还可以选择指定一个变量，使用该变量的值来标记个案输出。您还可以请求分析方差F统计量。
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
【AI100 导读】本次测试的重点主要集中在概念、聚类基本原理以及各种技术的实践知识等方面。本文为下部，包括21-40题。上部请查看： 测试数据科学家聚类技术的40个问题（能力测验和答案）（上） Q
NO.54 聚类算法——k-means 首先我们从聚类算法说起。前面讲过，聚类算法是在没有训练集的情况下对要分析的数据进行一个类别划分。简单来说，就是直接观察数据的分布，将它们“聚集”成多个类别。聚类算法最经典的一个问题叫作k-cluster。简单来说，就是现在有一批数据，我们要根据这批数据 的值将它们划分成k 类。 对其进行一个形式化的定义，就是： 输入——在一个n 维特征空间里面的数据项集合。 输出——划分为k 个类别的数据项。 小可：这个n 维特征空间是什么？ Mr. 王：有一个数据域的数据我们叫它
《世界幸福报告》是可持续发展解决方案网络的年度报告，该报告使用盖洛普世界民意调查的调查结果研究了150多个国家/地区的生活质量。报告的重点是幸福的社交环境。在本项目中，我将使用世界幸福报告中的数据来探索亚洲22个国家或地区，并通过查看每个国家的阶梯得分，社会支持，健康的期望寿命，自由选择生活，慷慨，对腐败的看法以及人均GDP，来探索亚洲22个国家的相似和不同之处。我将使用两种聚类方法，即k均值和层次聚类，以及轮廓分析来验证每种聚类方法（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
聚类算法（非监督学习算法）。我们将要让计算机学习无标签数据，而不是此前的标签数据。
③ 高斯分布参数 : 每个聚类分组的样本都是符合 高斯分布 的 , 根据样本可以得到其 高斯分布的参数 , 均值
坐在餐馆的用餐者。假设餐厅中有两个桌子。桌子1中的人可能彼此相关，可能是一组家庭成员或同事。
K均值（K-Means）算法是一种常用的聚类算法，它将数据集分成K个簇，每个簇的中心点代表该簇的质心，使得每个样本点到所属簇的质心的距离最小化。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的K均值聚类算法，并介绍其原理和实现过程。
机器学习_分类_数据聚类 K-Means（k-平均或k-均值） 可以称的上是知名度最高的一种聚类算法 首先，我们确定要几个的聚类（cluster，也称簇），并为它们随机初始化一个各自的聚类质心点（cluster centroids），它在上图中被表示为“X”。要确定聚类的数量，我们可以先快速看一看已有的数据点，并从中分辨出一些独特的数据。 其次，我们计算每个数据点到质心的距离来进行分类，它跟哪个聚类的质心更近，它就被分类到该聚类。 需要注意的是，初始质心并不是真正的质心，质心应满足聚类里每个点到它的欧式距离
一种面向高维数据的集成聚类算法 聚类集成已经成为机器学习的研究热点，它对原始数据集的多个聚类结果进行学习和集成，得到一个能较好地反映数据集内在结构的数据划分。很多学者的研究证明聚类集成能有效地提高聚类结果的准确性、鲁棒性和稳定性。本文提出了一种面向高维数据的聚类集成算法。该方法针对高维数据的特点，先用分层抽样的方法结合信息增益对每个特征簇选择合适数量比较重要的特征的生成新的具代表意义的数据子集，然后用基于链接的方法对数据子集上生成的聚类结果进行集成．最后在文本、图像、基因数据集上进行实验，结果表明，与集成
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机器学习的主要思想是创建一个可以根据先前数据提供合理决策而无需显式编程的广义模型。机器学习问题可以是监督或无监督的。本文关注的是一种无监督机器学习算法，称为“K均值”聚类。
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
1. 聚类产生的类别作为一个新的字段加入其他的模型搭建过程中，作为细分群体的建模依据。
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：
这些技术通常不是孤立存在的，而是相互交叉和融合的，以解决更复杂的问题。在实际应用中，根据具体的问题和数据特点选择合适的模式识别技术是至关重要的。
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。
同样是聚类分析，上一次介绍的是层次聚类分法，这种方法输出的聚类树状图是其最大的优点，但是层次分析法的缺点就在于适合的样本数比较小，大概在150个左右。所以，当我们面临更大的数据时，划分聚类法就是更好的选择，虽然没有树状聚类图，却而代之的是圈型的聚类图。
笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP
选自TowardsDataScience 作者：George Seif 机器之心编译 参与：程耀彤、蒋思源、李泽南 在机器学习中，无监督学习一直是我们追求的方向，而其中的聚类算法更是发现隐藏数据结构与知识的有效手段。目前如谷歌新闻等很多应用都将聚类算法作为主要的实现手段，它们能利用大量的未标注数据构建强大的主题聚类。本文从最基础的 K 均值聚类到基于密度的强大方法介绍了 6 类主流方法，它们各有擅长领域与情景，且基本思想并不一定限于聚类方法。 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
在当今信息爆炸的时代，电影作为人们生活中不可或缺的娱乐方式，受到了越来越多的关注。而为了让观众能够更好地选择适合自己口味的电影，推荐系统成为了一个备受关注的研究领域。协同过滤算法是其中一种被广泛使用的方法。
但是，大多数情况下，在处理实际问题时，数据不会带有预定义标签，因此我们需要开发能够对这些数据进行正确分类的机器学习模型，通过发现这些特征中的一些共性，来预测新数据的类。
对于有N个数据的数据集，我们想把它们聚成K类，开始需要指定K个聚类中心，假设第i类有ni个样本数据，计算每个数据点分别到聚类中心的距离平方和，距离这里直接用的欧式距离，还有什么海明距离、街道距离、余弦相似度什么的其实都可以，这里聚类的话，欧式距离就好。
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。我们不仅会分析基本的实现概念，同时还会给出每种算法的优缺点以明确实际的应用场景。
其实一直以来也没有准备在园子里发这样的文章，相对来说，算法改进放在园子里还是会稍稍显得格格不入。但是最近邮箱收到的几封邮件让我觉得有必要通过我的博客把过去做过的东西分享出去更给更多需要的人。从论文
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。一旦全部对象都被分配了，每个聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。
利用聚类分析方法进行图像分类使用较多的是动态聚类法。在系统聚类法中，对于那些先前已被“错误”聚类的样本，将不再提供重新聚类的机会，而动态聚类法却允许样本从一个类移动到另一个类中。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。
聚类是一种关于数据点分组的机器学习技术。给出一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点分类到特定的组中。理论上，同一组中的数据点应具有相似的属性或特征，而不同组中的数据点应具有相当不同的属性或特征（即类内差异小，类间差异大）。聚类是一种无监督学习方法，也是一种统计数据分析的常用技术，被广泛应用于众多领域。 在数据科学中，我们可以通过聚类算法，查看数据点属于哪些组，并且从这些数据中获得一些有价值的信息。今天，我们一起来看看数据科学家需要了解的 5 种流行聚类算法以及它们的优缺点。 一、K 均值聚类 K-
前言 最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”，这是我的学习心得，这次是第10章 - 利用Ｋ-均值聚类算法对未标注数据分组。 基本概念 非监督学习 Unsupervised learning is the machine learning task of inferring a function to describe hidden structure from unlabeled data. 聚类（Clustering） Cluster analysis or clustering
在当今信息爆炸的时代，电影作为人们生活中不可或缺的娱乐方式，受到了越来越多的关注（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
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
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