2,模型聚类:高斯混合聚类(GMM) 高斯混合聚类采用概率模型来表达聚类原型。换句话说,GMM聚类方法最终得到的是样本属于每个类别的概率,而不是像K均值那样将它直接归化为某一类别,因此也称为软聚类。 高斯混合分布的模型参数{(αi,μi,Σ)|1≤i≤k}{(αi,μi,Σi)|1≤i≤k}。αi 代表各个混合成分的系数(m...
K-means 是我们最常用的基于距离的聚类算法,其认为两个目标的距离越近,相似度越大。 算法 1.1 牧师-村民模型 K-means 有一个著名的解释:牧师—村民模型: 有四个牧师去郊区布道,一开始牧师们随意选了几个布道点,并且把这几个布道点的情况公告给了郊区所有的村民,于是每个村民到离自己家最近的布道点去听课。 ...
fromsklearn.decompositionimportPCA# 使用PCA进行特征降维pca=PCA(n_components=2)data_2d=pca.fit_transform(df_scaled)df_pca=pd.DataFrame(data_2d,columns=['PC1','PC2']) 模型训练 fromsklearn.clusterimportKMeans# 进行K-Means聚类kmeans=KMeans(n_clusters=3)df_pca['cluster']=kmeans.fit_predict(...
一、简介 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。每分配一个样本,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...
高斯混合模型(Gaussian Mixed Model,GMM)也是一种常见的聚类算法,与K均值算法类似,同样使用了EM算法进行迭代计算。高斯混合模型假设每个簇的数据都是符合高斯分布(又叫正态分布)的,当前数据呈现的分布就是各个簇的高斯分布叠加在一起的结果。 第一张图是一个数据分布的样例,如果只用一个高斯分布来拟合图中的数据,图...
本文从概念、应用场景、原理、工作流程、优缺点、应用实践、代码、可视化等几方面诠释 K 均值聚类模型 K均值聚类 原文www.devean.cn/zh/blog/2023/machine-learning-k-means-clustering/ 概述 K-Means是一种无监督的聚类算法,其目的是将 n 个数据点分为 k 个聚类。每个聚类都有一个质心,这些质心最小化了其...
聚类模型可以建立在无类标记的数据上,是一种非监督的学习算法。尽管全球每日新增数据量以PB或EB级别增长,但是大部分数据属于无标注甚至非结构化。所以相对于监督学习,不需要标注的无监督学习蕴含了巨大的潜力与价值。聚类根据数据自身的距离或相似度将他们划分为若干组,划分原则是组内样本最小化而组间距离最大化。
模型最终会选择n个观测点到所属聚类质心距离平方和(损失函数)最小的聚类方式作为模型输出,K-means聚类分析中,特征变量需要是数值变量,以便于计算距离。 我们使用距离来测量两个样本的相似性,距离的实质是他将两个具有多维特征数据的样本的比较映射成一个数字,可以通过这个数字的大小来衡量距离。
在之前的主成分图中,聚类看起来非常明显,因为实际上我们知道应该有三个组,我们可以执行三个聚类的模型。 kmean(input, centers =3, nstart =100) # 制作数据 groupPred %>%print() 向下滑动查看结果▼ 画一个图来显示聚类的情况 # 绘制数据plot(萼片长度,萼片宽度, col =pred) ...
k均值聚类是使用最大期望算法(Expectation-Maximizationalgorithm)求解的高斯混合模型(GaussianMixture Model, GMM)在正态分布的协方差为单位矩阵,且隐变量的后验分布为一组狄拉克δ函数时所得到的特例。 K-Means步骤 1.假定我们要对N个样本观测做聚类,要...