聚类

模糊聚类的一般步骤是： (1) 数据规格化：采用最大值规格化, 作变换 (2) 构造模糊相似矩阵：采用最大最小法来构造模糊相似矩阵R (3) 利用平方自合成方法求传递闭包t®：依次计算R2, R4, R8…直到Rn=R2n,则Rn为所求 (4) 选取适当的置信水平值λ属于[0, 1], 按λ截矩阵t®λ 进行动态聚类 。把t®中的元素从大到小的顺序编排 (5) 绘制聚类图 下面的代码要实现的是步骤2-4，已知模糊相似矩阵，利用利用平方自合成方法求传递闭包再通过取截矩阵动态聚类，数据规格化暂不考虑， 重点：！！！我实现不了编排，太难了，有大佬能实现吗感激不尽，绘图就算了没必要。 代码在最后 下面是课件例子，已知此模糊相似矩阵，对其进行聚类 # include <cstdio> # include <algorithm> //#include<cstring> //#include<cmath> # include <iostream> using namespace std ; // double min ( double a , double b ) { if ( a <= b ) return a ; else return b ; } bool cmp ( double a , double b ) { return a > b ; } int main ( ) { int n

Kmeans算法分析31省市消费水平 #coding=utf-8 import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans def loadData(filepath): fr = open(filepath, 'r+') lines = fr.readlines() retData = [] retCityName = [] for line in lines: items = line.strip().split(",")#以逗号为分割符读取数据 retCityName.append(items[0]) #将城市名加到城市名数据列表中 retData.append([float(items[i]) for i in range(1,len(items))]) #将数据中的其他data转化为float后加到retData中 return retData,retCityName if __name__ == '__main__': data,cityName = loadData('F:\data\city.txt') km = KMeans(n_clusters=4) #分成的簇的数目 label = km.fit_predict(data)#计算簇中心及为簇分配序号 expenses = np.sum(km.cluster

今天简单介绍一下概念层面的数据挖掘，旨在从售前咨询的角度对数据挖掘的概念和特点进行介绍，并不会介绍具体的数据挖掘技术。 一、何为数据挖掘 ？ 数据相信大家并不陌生，我们生活在一个充满数据的时代。那么，对于这些数据怎样应用，怎样更大的发挥数据价值呢？数据挖掘就是在已知数据的基础上，挖掘出数据背后的知识。 从技术层面：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的、但又潜在有用的信息和知识的过程。 数据挖掘其本质是一种深层次的数据分析方法，是面向应用的。 二、数据挖掘与数据分析的区别 数据挖掘与传统的数据分析，区别在于数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先知、有效和可实用三个特征。 三、数据挖掘的主要功能 1、自动预测趋势和行为 数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，以往需要进行大量手工分析的问题可以迅速直接由数据本省得出结论。 2、关联分析 关联可以分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。 3、聚类 数据库中的记录可被划分为一系列有意义的子集，即为聚类。聚类实质是实现了对有相似性的数据的归集。 来源： CSDN 作者： BaoSimba 链接： https://blog.csdn.net/BaoSimba/article/details

使用EuclideanClusterExtraction类采用欧式聚类对三维点云组成的场景进行分割。 部分代码说明： （1）对点云进行滤波重采样预处理，采用平面分割模型对点云进行分割处理，提取平面上的点集； pcl :: VoxelGrid < pcl :: PointXYZ > vg ; pcl :: PointCloud < pcl :: PointXYZ > :: Ptr cloud_filtered ( new pcl :: PointCloud < pcl :: PointXYZ > ) ; vg . setInputCloud ( cloud ) ; vg . setLeafSize ( 0.01f , 0.01f , 0.01f ) ; vg . filter ( * cloud_filtered ) ; std :: cout << "PointCloud after filtering has: " << cloud_filtered - > points . size ( ) << " data points." << std :: endl ; //* // Create the segmentation object for the planar model and set all the parameters pcl :: SACSegmentation

聚类就是按照某个 特定标准 (如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得 同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大 ，同时 不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大 。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。 聚类算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的。​主要的聚类算法可以划分为如下几类： 划分方法 层次方法 基于密度的方法 基于网格的方法 基于模型的方法 四种常用聚类算法研究 k-means聚类算法 层次聚类算法 SOM聚类算法 FCM聚类算法 来源： CSDN 作者： panda爱学习 链接： https://blog.csdn.net/NXHYD/article/details/104672919

问题场景 来了个需求，给各业务线提供慢SQL查询提供一个工具，要求慢查询规则可定制，系统要实现SQL聚类及指标排序。本文着重对SQL聚类实现进行解析。 开发环境 idea+Java8+springboot2+perl+MySQL percona-toolkit.ar.gz 分析 运维把慢SQL日志文件放在了ES集群里，需要每天定时抓取慢SQL进行聚类操作，调研发现2种方案： HanLP -面向生产环境的自然语言处理工具包,调用其下的repeatedBisection()算法进行聚类计算 采用percona-toolkit 下的pt-fingerprint命令计算SQL指纹后进行group by，考虑到实际应用中SQL指纹也比较长，所以对SQL指纹进行MD5计算，然后对MD5值进行group by效率更好 实验发现第一种方案准确率约为80%，时间很快，第二种方案准确率高达99.99%，时间上尚可接受。 方案一实现 引入maven依赖 < ! -- https : / / mvnrepository . com / artifact / com . hankcs / hanlp -- > < dependency > < groupId > com . hankcs < / groupId > < artifactId > hanlp < / artifactId > <

最近研究数据挖掘的相关知识，总是搞混一些算法之间的关联，俗话说好记性不如烂笔头，还是记下了以备不时之需。 首先明确一点KNN与Kmeans的算法的区别： 1.KNN算法是分类算法，分类算法肯定是需要有学习语料，然后通过学习语料的学习之后的模板来匹配我们的测试语料集，将测试语料集合进行按照预先学习的语料模板来分类 2Kmeans算法是聚类算法，聚类算法与分类算法最大的区别是聚类算法没有学习语料集合。 K-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。它把n个对象根据他们的属性分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。其聚类过程可以用下图表示： 如图所示，数据样本用圆点表示，每个簇的中心点用叉叉表示。(a)刚开始时是原始数据，杂乱无章，没有label，看起来都一样，都是绿色的。(b)假设 数据集可以分为两类，令K=2，随机在坐标上选两个点，作为两个类的中心点。(c-f)演示了聚类的两种迭代。先划分，把每个数据样本划分到最近的中心点 那一簇；划分完后，更新每个簇的中心，即把该簇的所有数据点的坐标加起来去平均值。这样不断进行”划分—更新—划分—更新”，直到每个簇的中心不在移动为 止。 该算法过程比较简单，但有些东西我们还是需要关注一下，此处，我想说一下"求点中心的算法" 一般来说，求点群中心点的算法你可以很简的使用各个点的X

转载自： https://www.cnblogs.com/pinard/p/6208966.html http://www.cnblogs.com/pinard/p/6217852.html https://blog.csdn.net/zhouxianen1987/article/details/68945844 原理+实践 原理 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法，和K-Means，BIRCH这些一般只适用于 凸样本集 的聚类相比，DBSCAN既可以适用于凸样本集，也可以适用于非凸样本集。 DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定。同一类别的样本，他们之间的紧密相连的，也就是说，在该类别任意样本周围不远处一定有同类别的样本存在。通过将紧密相连的样本划为一类，这样就得到了一个聚类类别。通过将所有各组紧密相连的样本划为各个不同的类别，则我们就得到了最终的所有聚类类别结果。 流程 输入：数据集D 给定点在邻域内成为核心对象的最小邻域点数：MinPts 邻域半径：Eps 输出：簇集合 计算过程： （1）DBSCAN通过检查数据集中每点的Eps邻域来搜索簇

文章目录 根因分析 清华FOCUS：找影响系统性能瓶颈的原因 MSRA iDice：多维指标突变定位 清华Hotspot：多维根因定位 智能变更 清华FUNNEL：评估变更影响 异常检测 雅虎EGADS：KPI异常检测框架 清华Opprentice：KPI自动化异常检测 清华DeepLog: 日志异常检测 清华StepWise：指标模式漂移后的准确异常检测 故障预测 IBM： 磁盘故障预测 聚类 微软Yading：时序数据聚类算法 微软LogCluster：日志聚类 清华FT-Tree:提取日志模板 清华ROCKA：KPI聚类 最近要面阿里云的弹性计算部门，貌似会用到AIops，所以复习和学习一下之前实习公司的一些成果，本文基本都来自于公众号《智能运维前沿》，公众号由清华netman实验室和必示科技维护。 根因分析 清华FOCUS：找影响系统性能瓶颈的原因 focus 瓶颈：30%的用户的搜索响应时间大于1秒钟 单维分析的局限性：只简单的分析单维数据很难发现系统真正的性能瓶颈 多维分析：第二列表示该条件下的 高响应延迟（HSRT）占总的高响应延迟（HSRT）的比例，可以看出页面所含的图片数量是主要的性能瓶颈 FOCUS： 首先FOCUS使用系统每天产生的日志数据来训练决策树，从决策树中可以分析得到引发高搜索响应时间（HSRT）的条件，由于每天的数据会训练出一棵决策树

图像分割是一种图像处理方法， 它是指将一副图像分割成若干个互不相交的区域； 图像分割实质就是像素的聚类； 图像分割可以分为两类：基于边缘的分割，基于区域的分割， 聚类就是基于区域的分割； KMeans 实现图像分割 KMeans 分割图像实质上是对像素的聚类，每个类有个代表像素，把原始像素替换成该类别对应的代表像素即完成分割； 每个类别对应一个分割区域，每个区域是个单通道图； 示例 import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from PIL import Image ### 原始像素 img = Image.open('e://55.jpg') print(img.size) np_img = np.array(img) print(np_img) print(np_img.shape) ### 聚类的数据预处理 np_flatten = np_img.flatten() ### 拉成一维 np_flatten = np_flatten[:, np.newaxis] ### kmeans 要求 二维 np_flatten_std = np_flatten / 256. ### 归一化 # print(np_flatten_std) ### 聚类 所有像素点 km = KMeans(n_clusters=3,