K-medodis与K-means比较相似,但是K-medoids和K-means是有区别的,不一样的地方在于中心点的选取,在K-means中,我们将中心点取为当前cluster中所有数据点的平均值,在 K-medoids算法中,我们将从当前cluster 中选取这样一个点——它到其他所有(当前cluster中的)点的距离之和最小——作为中心点.K-medodis算法不容易受到那些由于误差之类的原因产生的脏数据的影响,但计算量显然要比K-means要大,一般只适合小数据量. K-medoids…

层次聚类 stats::hclust stats::dist    R使用dist()函数来计算距离,Usage: dist(x, method = "euclidean", diag = FALSE, upper = FALSE, p = 2) x: 是样本矩阵或者数据框 method: 表示计算哪种距离 euclidean              欧几里德距离,就是平方再开方. maximum              切比雪夫距离 manhattan            绝对…

模型聚类 mclust::Mclust RWeka::Cobweb mclust::Mclust EM算法也称为期望最大化算法,在是使用该算法聚类时,将数据集看作一个有隐形变量的概率模型,并实现模型最优化,即获取与数据本身性质最契合的聚类方式为目的,通过‘反复估计’模型参数找出最优解,同时给出相应的最有类别级数k 所需程序安装包 install.packages("mclust") 函数示例代码 > library(mclust) > EM<-Mclust(iris[…

1965年美国加州大学柏克莱分校的扎德教授第一次提出了'集合'的概念.经过十多年的发展,模糊集合理论渐渐被应用到各个实际应用方面.为克服非此即彼的分类缺点,出现了以模糊集合论为数学基础的聚类分析.用模糊数学的方法进行聚类分析,就是模糊聚类分析.FCM(Fuzzy C-Means)算法是一种以隶属度来确定每个数据点属于某个聚类程度的算法.该聚类算法是传统硬聚类算法的一种改进. 算法流程: 标准化数据矩阵: 建立模糊相似矩阵,初始化隶属矩阵: 算法开始迭代,直到目标函数收敛到极小值: 根据迭代结果,…

测试验证环境 数据: 7w+ 条,数据结构如下图: > head(car.train) DV DC RV RC SOC HV LV HT LT Type TypeName 1 379 85.09 0.00 0.0 62.99 3.99 0.00 12 0 10f689e8-e6cc-47a3-be5a-dbc3833428ef EV200 2 379 85.09 370.89 59.9 63.99 4.01 0.00 12 0 10f689e8-e6cc-47a3-be5a-dbc3833428…

网格聚类算法 optpart::clique optpart::clique CLIQUE(Clustering In QUEst)是一种简单的基于网格的聚类方法,用于发现子空间中基于密度的簇.CLIQUE把每个维划分成不重叠的区间,从而把数据对象的整个嵌入空间划分成单元.它使用一个密度阈值识别稠密单元和稀疏单元.一个单元是稠密的,如果映射到它的对象数超过该密度阈值. 算法概述:算法需要两个参数:一个是网格的步长,第二个是密度的阈值.网格步长确定了空间的划分,而密度阈值用来定义密集网格 聚类思想…

密度聚类 fpc::dbscan fpc::dbscan DBSCAN核心思想:如果一个点,在距它Eps的范围内有不少于MinPts个点,则该点就是核心点.核心和它Eps范围内的邻居形成一个簇.在一个簇内如果出现多个点都是核心点,则以这些核心点为中心的簇要合并.其中要注意参数eps的设置,如果eps设置过大,则所有的点都会归为一个簇,如果设置过小,那么簇的数目会过多.如果MinPts设置过大的话,很多点将被视为噪声点(先计算距离矩阵,然后看一下距离大概都是多少,找个靠谱的设置成半径) 优点: 对…

Python聚类算法之基本K均值实例详解 本文实例讲述了Python聚类算法之基本K均值运算技巧.分享给大家供大家参考,具体如下: 基本K均值 :选择 K 个初始质心,其中 K 是用户指定的参数,即所期望的簇的个数.每次循环中,每个点被指派到最近的质心,指派到同一个质心的点集构成一个.然后,根据指派到簇的点,更新每个簇的质心.重复指派和更新操作,直到质心不发生明显的变化.     # scoding=utf-8 import pylab as pl points = [[int(eachpoin…

本文介绍无监督学习算法,无监督学习是在样本的标签未知的情况下,根据样本的内在规律对样本进行分类,常见的无监督学习就是聚类算法. 在监督学习中我们常根据模型的误差来衡量模型的好坏,通过优化损失函数来改善模型.而在聚类算法中是怎么来度量模型的好坏呢?聚类算法模型的性能度量大致有两类: 1)将模型结果与某个参考模型(或者称为外部指标)进行对比,私认为这种方法用的比较少,因为需要人为的去设定外部参考模型. 2)另一种是直接使用模型的内部属性,比如样本之间的距离(闵可夫斯基距离)来作为评判指标,这类称为内…

//写个简单的先练习一下,测试通过 //k-均值聚类算法C语言版   #include <stdlib.h>      #include <stdio.h>      #include <time.h>      #include <math.h>     #define TRUE             1     #define FALSE            0     int N;//数据个数    int K;//集合个数    int * Ce…