这两个步骤交替执行,直到目标函数收敛。 7.K-Means聚类的代码实现 这里列举一个简单的利用scikit-learn库进行K-Means聚类的示例,使用matplotlib库将聚类结果进行可视化。scatter函数用于绘制散点图,其中x[:, 0]表示数据集中所有样本的第一个特征,x[:, 1]表示数据集中所有样本的第二个特征,c=predict表示根据聚类结...
t-SNE是非监督的降维,跟kmeans 等不同,他不能通过训练得到一些东西后再用于其他数据(kmeans 可以通过训练得到k个点,再用于其他数据集,而t-SNE 只能单独多数据做操作。 原理推导: SNE 是先将欧几里得距离转化为条件概率来表达点与点之间的相似度,具体来说,给定N个高 维的数据,(N 不是维度)。首先是计算概率p...
【导读】本文主要介绍了无监督学习在Python上的实践,围绕着无监督学习,讲述了当前主流的无监督聚类方法:数据准备,聚类,K-Means Python实现,层次聚类和其Python实现,t-SNE聚类,DBSCAN 聚类。 Unsupervised Learning with Python 无监督学习是一类机器学习技术,用来发现数据中的模式。注意:在无监督算法中,数据是没有标注...
* 层次聚类不能很好地处理大数据,但K-Means聚类可以。这是因为K-Means的时间复杂度是线性的,即O(n),而层次聚类的时间复杂度是二次方,即O(n2)。 *在K-Means聚类中,因为我们初始化的时候,会任意选择不同的簇(cluster),所以多次运行算法产生的结果可能会有所不同。然而层次聚类中是可重现的。 * 当簇(cluster...
t-SNE是非监督的降维,跟kmeans 等不同,他不能通过训练得到一些东西后再用于其他数据(kmeans 可以通过训练得到k个点,再用于其他数据集,而t-SNE 只能单独多数据做操作。 原理推导: SNE 是先将欧几里得距离转化为条件概率来表达点与点之间的相似度,具体来说,给定N个高 维的数据,(N 不是维度)。首先是计算概率...
合肥工业大学 机械工程学院,安徽 合肥 230009摘 要 节能减排对于经济社会和谐发展、实现可持续发展具有重大战略意义。为保证化工企业实现节能减排的目标,提出了一种结合 t-SNE 降维与 k-means 聚类算法,用于分析海量、高维、多元数据的一种方法。首先通过分析和收集安徽省某化工厂化工产品生产工艺过程中监测的多......
我们看到t-SNE模型是非监督的降维,他跟kmeans等不同,他不能通过训练得到一些东西之后再用于其它数据(比如kmeans可以通过训练得到k个点,再用于其它数据集,而t-SNE只能单独的对数据做操作,也就是说他只有fit_transform,而没有fit操作) 1.2 SNE原理推导
聚类:聚类是将数据分为若干组,使得同组数据点之间的相似度尽可能高,而不同组之间的相似度尽可能低。常用的聚类方法包括 K-means、层次聚类、DBSCAN 等。聚类的目的是发现数据中的自然分组或模式 虽然降维和聚类有不同的目标,但它们可以结合使用。例如,降维可以用于将高维数据投影到低维空间,从而便于进行聚类分析 ...
聚类:聚类是将数据分为若干组,使得同组数据点之间的相似度尽可能高,而不同组之间的相似度尽可能低。常用的聚类方法包括 K-means、层次聚类、DBSCAN 等。聚类的目的是发现数据中的自然分组或模式 虽然降维和聚类有不同的目标,但它们可以结合使用。例如,降维可以用于将高维数据投影到低维空间,从而便于进行聚类分析 ...
我们看到t-SNE模型是非监督的降维,他跟kmeans等不同,他不能通过训练得到一些东西之后再用于其它数据(比如kmeans可以通过训练得到k个点,再用于其它数据集,而t-SNE只能单独的对数据做操作,也就是说他只有fit_transform,而没有fit操作) 1.2 SNE原理推导