层次聚类关键方法#coding:UTF-8#Hierarchical clustering 层次聚类from E_distance import Euclidean_distance from yezi import yezi class bicluster: def __init__(self, vec, left=None,right=None,distance=0.0,id=None): self.left = left self.right = right #每次聚类都是一对数据,lef…

-------------------------------- 不管是GMM,还是k-means,都面临一个问题,就是k的个数如何选取?比如在bag-of-words模型中,用k-means训练码书,那么应该选取多少个码字呢?为了不在这个参数的选取上花费太多时间,可以考虑层次聚类. 假设有N个待聚类的样本,对于层次聚类来说,基本步骤就是: 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…

系列不小心又拖了好久,其实正儿八经的 blog 也好久没有写了,因为比较忙嘛,不过觉得 Hierarchical Clustering 这个话题我能说的东西应该不多,所以还是先写了吧(我准备这次一个公式都不贴  ).Hierarchical Clustering 正如它字面上的意思那样,是层次化的聚类,得出来的结构是一棵树,如右图所示.在前面我们介绍过不少聚类方法,但是都是“平坦”型的聚类,然而他们还有一个更大的共同点,或者说是弱点,就是难以确定类别数.实际上,(在某次不太正式的电话面试里)我曾…

#!/usr/bin/python # coding:utf-8 from PIL import Image, ImageDraw from HierarchicalClustering import hcluster from HierarchicalClustering import getheight from HierarchicalClustering import getdepth import numpy as np import os def drawdendrogram(clu…

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…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53185758 不同聚类效果比较 sklearn不同聚类示例比较 A comparison of the clustering algorithms in scikit-learn 不同聚类综述 Method name Parameters Scalability Usecase Geometry (metric used) K-Means number of clusters Very large…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49427989 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 推荐系统Recommendation System之隐语义模型latent semantic analysis {博客内容:Clustering.  The problem is to take large numbers of points and group…

1. 聚类简介 0x1:聚类是什么? 聚类是一种运用广泛的探索性数据分析技术,人们对数据产生的第一直觉往往是通过对数据进行有意义的分组.很自然,首先要弄清楚聚类是什么? 直观上讲,聚类是将对象进行分组的一项任务,使相似的对象归为一类,不相似的对象归为不同类 但是,要达到这个目的存在几个很困难的问题 . 上述提及的两个目标在很多情况下是互相冲突的.从数学上讲,虽然聚类共享具有等价关系甚至传递关系,但是相似性(或距离)不具有传递关系.具体而言,假定有一对象序列,X1,....,Xm,所有相邻元素(X…

搞了将近一年的单细胞,聚类也是自认为得心应手了,自信满满. 但是多半是跑软件,对聚类的深层次的思想不甚了了. Google了一下clustering,看了一篇文章,突然了解到了clustering的算法之美. 不想再跑软件了,我想了解算法的思想. The 5 Clustering Algorithms Data Scientists Need to Know Hierarchical Clustering Cluster Analysis in Data Mining Choosing the…

个人的一些碎碎念: 聚类,直觉就能想到kmeans聚类,另外还有一个hierarchical clustering,但是单细胞里面都用得不多,为什么?印象中只有一个scoring model是用kmean进行粗聚类.(10x就是先做PCA,再用kmeans聚类的) 鉴于单细胞的教程很多,也有不下于10种针对单细胞的聚类方法了. 降维往往是和聚类在一起的,所以似乎有点难以区分. PCA到底是降维.聚类还是可视化的方法,t-SNE呢? 其实稍微思考一下,PCA.t-SNE还有下面的diffusion…