学习利用sklearn的几个聚类方法: 一.几种聚类方法 1.高斯混合聚类(mixture of gaussians) 2.k均值聚类(kmeans) 3.密度聚类,均值漂移(mean shift) 4.层次聚类或连接聚类(ward最小离差平方和)二.评估方法 1.完整性:值:0-1,同一个类别所有数据样本是否划分到同一个簇中 2.同质性:值:0-1,每个簇是否只包含同一个类别的样本 3.上面两个的调和均值 4.以上三种在评分时需要用到数据样本的真正标签,但实际很难做到.轮廓系数(1,-1):只

1 sklearn聚类方法详解 2 对比不同聚类算法在不同数据集上的表现 3 用scikit-learn学习K-Means聚类 4 用scikit-learn学习DBSCAN聚类 (基于密度的聚类) 5 DBSCAN密度聚类算法 6 混合高斯模型Gaussian Mixture Model(GMM) #=============================================== 从左到右依次为: k-means聚类,  DBSCAN聚类 , GMM聚类  对应代码: # kme

生成数据集方法:sklearn.datasets.make_blobs(n_samples,n_featurs,centers)可以生成数据集,n_samples表示个数,n_features表示特征个数,centers表示y的种类数 make_blobs函数是为聚类产生数据集 产生一个数据集和相应的标签 n_samples:表示数据样本点个数,默认值100 n_features:表示数据的维度,默认值是2 centers:产生数据的中心点,默认值3 cluster_std:数据集的标准差,浮点

sklearn中的指标都在sklearn.metric包下,与聚类相关的指标都在sklearn.metric.cluster包下,聚类相关的指标分为两类:有监督指标和无监督指标,这两类指标分别在sklearn.metric.cluster.supervised和sklearn.metric.cluster.unsupervised包下.聚类指标大部分都是有监督指标,无监督指标较少. 无监督指标和有监督指标应该充分配合起来:无监督指标很好,有监督指标很差,表明这个问题可能不是单靠聚类就能解决的:无

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

import numpy as np x = np.random.randint(1,100,[20,1]) y = np.zeros(20) k = 3 def initcenter(x,k): return x[:k] kc = initcenter(x,k) kc def nearest(kc,i): d=(abs(kc-i)) w=np.where(d==np.min(d)) return w[0][0] kc = initcenter(x,k) nearest(kc,56) def x

import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt 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 estimator = KMeans(n_clusters=3) # 构造聚类器 y = estimator.fit_predict(

1.用python实现K均值算法 import numpy as np x = np.random.randint(1,100,20)#产生的20个一到一百的随机整数 y = np.zeros(20) k = 3 print(x) print(y) def initcenter(x,k):#初始化聚类中心数组 return x[0:k].reshape(k) kc = initcenter(x,k) print(kc) def nearest(kc, i):#定义函数求出kc与i之差最小的数的坐

实例要求:以sklearn库自带的iris数据集为例,使用sklearn估计器构建K-Means聚类模型,并且完成预测类别功能以及聚类结果可视化. 实例代码: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.cluster import KMea

首先附上官网说明 [http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html#examples-using-sklearn-cluster-kmeans] 再附上一篇翻译文档 http://blog.csdn.net/xiaoyi_zhang/article/details/52269242 再给一个百度上找的例子(侵权删): # -*- coding: utf-8 -*- from sklearn.

1 K均值聚类 K均值聚类是一种非监督机器学习算法,只需要输入样本的特征 ,而无需标记. K均值聚类首先需要随机初始化K个聚类中心,然后遍历每一个样本,将样本归类到最近的一个聚类中,一个聚类中样本特征值的均值作为这个聚类新的聚类中心,聚类中心的改变,又会改变样本的类别,如此循环往复,直至每一个样本的类别稳定后,也就是聚类中心不再改变是,完成. 我还是以我们熟悉地鸢尾花数据集来举例子 2 对样本进行聚类 sklearn对于所有的机器学习算法有一个一致的接口,一般需要以下几个步骤来进行学习 初始化分

## 版权所有,转帖注明出处 章节 SciKit-Learn 加载数据集 SciKit-Learn 数据集基本信息 SciKit-Learn 使用matplotlib可视化数据 SciKit-Learn 可视化数据:主成分分析(PCA) SciKit-Learn 预处理数据 SciKit-Learn K均值聚类 SciKit-Learn 支持向量机 SciKit-Learn 速查 到目前为止,我们已经非常深入地了解了数据集,并且把它分成了训练子集与测试子集. 接下来,我们将使用聚类方法训练一个模

K-means 原理 首先随机选择k个初始点作为质心 1. 对每一个样本点,计算得到距离其最近的质心,将其类别标记为该质心对应的类别 2. 使用归类好的样本点,重新计算K个类别的质心 3. 重复上述过程,直到质心不发生变化 距离计算方法 在K-Means算法中,需要注意的是,对于距离的计算有很多中方法: (1)闵可夫斯基距离( Minkowski ) \[d(x,y) = (\sum_{i=1}^n|x_i-y_i|^p)^{\frac{1}{p}} \] 注意这里p=2时则为常用的欧氏距离.

import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier iris = datasets.load_iris() iris_X = iris.data iris_Y = iris.target # print(iris_X[:2,:]) # print

基本原理 Kmeans是无监督学习的代表,没有所谓的Y.主要目的是分类,分类的依据就是样本之间的距离.比如要分为K类.步骤是: 随机选取K个点. 计算每个点到K个质心的距离,分成K个簇. 计算K个簇样本的平均值作新的质心 循环2.3 位置不变,距离完成 距离 Kmeans的基本原理是计算距离.一般有三种距离可选: 欧氏距离 \[ d(x,u)=\sqrt{\sum_{i=1}^n(x_i-\mu_i)^2} \] 曼哈顿距离 \[ d(x,u)=\sum_{i=1}^n(|x_i-\mu|) \

在谱聚类(spectral clustering)原理总结中,我们对谱聚类的原理做了总结.这里我们就对scikit-learn中谱聚类的使用做一个总结. 1. scikit-learn谱聚类概述 在scikit-learn的类库中,sklearn.cluster.SpectralClustering实现了基于Ncut的谱聚类,没有实现基于RatioCut的切图聚类.同时,对于相似矩阵的建立,也只是实现了基于K邻近法和全连接法的方式,没有基于$\epsilon$-邻近法的相似矩阵.最后一步的聚类方

在DBSCAN密度聚类算法中,我们对DBSCAN聚类算法的原理做了总结,本文就对如何用scikit-learn来学习DBSCAN聚类做一个总结,重点讲述参数的意义和需要调参的参数. 1. scikit-learn中的DBSCAN类 在scikit-learn中,DBSCAN算法类为sklearn.cluster.DBSCAN.要熟练的掌握用DBSCAN类来聚类,除了对DBSCAN本身的原理有较深的理解以外,还要对最近邻的思想有一定的理解.集合这两者,就可以玩转DBSCAN了. 2. DBSCAN

在BIRCH聚类算法原理中,我们对BIRCH聚类算法的原理做了总结,本文就对scikit-learn中BIRCH算法的使用做一个总结. 1. scikit-learn之BIRCH类 在scikit-learn中,BIRCH类实现了原理篇里讲到的基于特征树CF Tree的聚类.因此要使用BIRCH来聚类,关键是对CF Tree结构参数的处理. 在CF Tree中,几个关键的参数为内部节点的最大CF数B, 叶子节点的最大CF数L, 叶节点每个CF的最大样本半径阈值T.这三个参数定了,CF Tree的

在K-Means聚类算法原理中,我们对K-Means的原理做了总结,本文我们就来讨论用scikit-learn来学习K-Means聚类.重点讲述如何选择合适的k值. 1. K-Means类概述 在scikit-learn中,包括两个K-Means的算法,一个是传统的K-Means算法,对应的类是KMeans.另一个是基于采样的Mini Batch K-Means算法,对应的类是MiniBatchKMeans.一般来说,使用K-Means的算法调参是比较简单的. 用KMeans类的话,一般要注意的

  kmeans聚类相信大家都已经很熟悉了.在Python里我们用kmeans通常调用Sklearn包(当然自己写也很简单).那么在Spark里能不能也直接使用sklean包呢?目前来说直接使用有点困难,不过我看到spark-packages里已经有了,但还没有发布.不过没关系,PySpark里有ml包,除了ml包,还可以使用MLlib,这个在后期会写,也很方便. 首先来看一下Spark自带的例子: from pyspark.mllib.linalg import Vectors from py