【R與聚類演算法】：確定K值個數

阿新 • • 發佈：2019-01-11

在無監督學習中，很多朋友都會面臨同一個問題，我們應該將使用者聚成幾類？即如何確定K值問題。下面我們介紹兩種常用的方法。

輪廓係數法
Nbcluster

輪廓係數法

首先，我們載入資料，並對資料進行預先處理。請看

【R與聚類演算法】：確定K值個數

在無監督學習中，很多朋友都會面臨同一個問題，我們應該將使用者聚成幾類？即如何確定K值問題。下面我們介紹兩種常用的方法。輪廓係數法Nbcluster輪廓係數法首先，我們載入資料，並對資料進行預先處理。請看

聚類演算法之K-means演算法與聚類演算法衡量指標

聚類就是按照某個特定標準(如距離準則)把一個數據集分割成不同的類或簇，使得同一個簇內的資料物件的相似性儘可能大，同時不在同一個簇中的資料物件的差異性也儘可能地大。即聚類後同一類的資料儘可能聚集到一起

聚類演算法推薦：一種元學習的方法

摘要：元學習是一種技術，其目的在於理解什麼型別的演算法解決什麼型別的問題。相比之下，聚類是基於物件的相似性把一個數據集劃分幾個簇，不需要物件類標籤的先驗知識。本文提出了基於無標籤物件特徵的提取，使用元學習推薦出聚類演算法。基於將要被計算的聚類問題的特徵以及不同聚類演算法的排

R語言聚類演算法比較

說明在使用不同的聚類演算法完成資料聚類操作後，我們可以對演算法的效能進行評估，絕大多數情況下，我們即可以使用簇內距離也可以使用簇間距離作為評價標準。使用fpc演算法包的cluster.stat函式來比較不同的聚類演算法。操作匯入fpc包，選擇層次

聚類演算法（一）—— k-means演算法以及其改進演算法

聚類演算法是一種無監督學習，它把資料分成若干類，同一類中的資料的相似性應儘可能地大，不同類中的資料的差異性應儘可能地大。聚類演算法可分為“軟聚類”和“硬聚類”，對於“硬聚類”，樣本中的每一個點都是 100%確定分到某一個類別；而“軟聚類”是指樣本點以一定的概率被分

機器學習筆記（九）聚類演算法及實踐（K-Means,DBSCAN,DPEAK,Spectral_Clustering）

這一週學校的事情比較多所以拖了幾天，這回我們來講一講聚類演算法哈。首先，我們知道，主要的機器學習方法分為監督學習和無監督學習。監督學習主要是指我們已經給出了資料和分類，基於這些我們訓練我們的分類器以

【SciKit-Learn學習筆記】8：k-均值演算法做文字聚類,聚類演算法效能評估

學習《scikit-learn機器學習》時的一些實踐。原理見K-means和K-means++的演算法原理及sklearn庫中引數解釋、選擇。 sklearn中的KMeans from sklearn.datasets import make_blobs from m

【無監督學習】1：K-means聚類演算法原理

前言：粗略研究完神經網路基礎——BP、CNN、RNN、LSTM網路後自己算是鬆懈了很多，好長的時間都沒有堅持再更新部落格了。“腐敗”生活了這麼久，還是要找到自己一點樂趣吧，於是想了一想，決定把《機器學習》的演算法研究過得都重新梳理一遍，於是就從無監督學習——聚類

【無監督學習】5：譜聚類演算法原理介紹

前言：學習譜聚類，最好有一些圖論、矩陣分解（SVD）方面的知識，這樣會更加有利於譜聚類的學習。當然，譜聚類理解起來並不困難，實際操作也大多是譜聚類+K-means聚類聯合使用的。 –—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—–—-—-—-—-—-—-—-—

【無監督學習】2：DBSCAN聚類演算法原理

前言：無監督學習想快一點複習完，就轉入有監督學習 –—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—–—-—-—-—-—-—-—-——-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-——- –—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—–—-—-—-—

【無監督學習】3：Density Peaks聚類演算法實現（區域性密度聚類演算法）

前言：密度峰聚類演算法和DBSCAN聚類演算法有相似的地方，兩者都是基於密度的聚類方式。自己是在學習無監督學習過程中，無意間見到介紹這種聚類演算法的文章，感覺密度峰聚類演算法方法很新奇，操作也很簡答，於是自己也動手寫一下了。 –—-—-—-—-—-—-—-—-

【機器學習】聚類演算法：層次聚類

本文是“漫談 Clustering 系列”中的第 8 篇，參見本系列的其他文章。系列不小心又拖了好久，其實正兒八經的 blog 也好久沒有寫了，因為比較忙嘛，不過覺得 Hierarchical Clustering 這個話題我能說的東西應該不多，所以還是先寫了吧（我準

【機器學習】聚類演算法：層次聚類、K-means聚類

所謂聚類，就是將相似的事物聚集在一起，而將不相似的事物劃分到不同的類別的過程，是資料分析之中十分重要的一種手段。比如古典生物學之中，人們通過物種的形貌特徵將其分門別類，可以說就是一種樸素的人工聚類。如此，我們就可以將世界上紛繁複雜的資訊，簡化為少數方便人們理解的類別，可以說是人類認知這個

【機器學習】：Kmeans均值聚類演算法原理(附帶Python程式碼實現)

這個演算法中文名為k均值聚類演算法，首先我們在二維的特殊條件下討論其實現的過程，方便大家理解。第一步.隨機生成質心由於這是一個無監督學習的演算法，因此我們首先在一個二維的座標軸下隨機給定一堆點，並隨即給定兩個質心，我們這個演算法的目的就是將這一堆點根據它們自身的座標特徵分為兩類，因此選取了兩個質心，什麼時

【神經網路】自編碼聚類演算法--DEC (Deep Embedded Clustering)

1.演算法描述最近在做AutoEncoder的一些探索，看到2016年的一篇論文，雖然不是最新的，但是思路和方法值得學習。論文原文連結 http://proceedings.mlr.press/v48/xieb16.pdf，論文有感於t-SNE演算法的t-

k-median聚類演算法【基本概念篇】

寫在前面的話難道最近這種文章看的人比較多，unbelievable! 因為覺得這些都是特別老的演算法，應該別人會不怎麼看的，但是沒想到，我覺得有意思的文章反倒是沒有人看，覺得就是很多東西不寫，想要回顧的時候自己的記憶又沒有自己認為的那麼牛逼，有些東西還是全面的理解透徹了，寫下來的話

【看論文】之《西紅柿果實目標識別方法研究-基於模糊聚類演算法_王富春》

論文資訊題目：西紅柿果實目標識別方法研究-基於模糊聚類演算法論文作者：王富春等作者單位：柳州職業技術學院期刊：農機化研究提交時間：2014-10-20 摘要為識別成熟的西紅柿目標，提出了一種“模糊C-均值聚類演算法（Fuzzy Clustering Mea

【Python例項第18講】affinity propagation聚類演算法

機器學習訓練營——機器學習愛好者的自由交流空間（qq 群號：696721295）在統計和資料探勘裡，affinity propagation(AP)是一種基於資料點之間的“資訊傳遞”的聚類演算法。與k-means等其它聚類演算法不同的是，AP不需要在聚類前確定或估計類的個

【Python例項第17講】均值偏移聚類演算法

機器學習訓練營——機器學習愛好者的自由交流空間（qq 群號：696721295）均值偏移(mean shift)是一個非引數特徵空間分析技術，用來尋找密度函式的最大值點。它的應用領域包括聚類分析和影象處理等。均值偏移演算法均值偏移是一個迭代地求密度函式極值點的

【機器學習】接地氣地解釋K-means聚類演算法

俗話說“物以類聚，人以群分”，這句話在K-means聚類演算法裡面得到了充分的繼承。而K-means演算法的實際應用範圍可謂是大到無法估量，基本可以說，只要你想不到，沒有聚類聚不起來的東西！ &nbs

【R與聚類演算法】：確定K值個數

相關推薦