聚类

Kmeans工作原理 sklearn.cluster.KMeans 1.参数n_clusters n_clusters是KMeans中的k，表示着我们告诉模型我们要分几类。这是KMeans当中唯一一个必填的参数，默认为8类，当我们拿到一个数据集，如果可能的话，我们希望能够通过绘图先观察一下这个数据集的数据分布，以此来为我们聚类时输入的n_clusters做一个参考。 2.参数init & random_state & n_init：如何放置初始质心 1.init： 可输入"k-means++"，“random"或者一个n维数组。这是初始化质心的方法，默认"k-means++”。输入"k-means++"：一种为K均值聚类选择初始聚类中心的聪明的办法，以加速收敛。如果输入了n维数组，数组的形状应该是(n_clusters，n_features)并给出初始质心。 2.random_state： 控制每次质心随机初始化的随机数种子 3.n_init： 整数，默认10，使用不同的质心随机初始化的种子来运行k-means算法的次数。最终结果会是基于Inertia来计算的n_init次连续运行后的最佳输出 k-means++优化后的初始化质心位置方法，一般情况下优化过后找最优解迭代次数比随机的迭代次数少 3.参数max_iter & tol：让迭代提前停下来 1.max_iter： 整数

在进行聚类分析时，机器学习库中提供了kmeans++算法帮助训练，然而，根据不同的问题，需要寻找不同的超参数，即寻找最佳的K值 最近使用机器学习包里两个内部评价聚类效果的方法:clf=KMeans(n_clusters=k,n_jobs=20) 其中方法一：clf.inertia_是一种聚类评估指标，我常见有人用这个。说一下他的缺点：这个评价参数表示的是簇中某一点到簇中距离的和，这种方法虽然在评估参数最小时表现了聚类的精细性，但是这种情况会出现划分过于精细的状况，并且未考虑和簇外点的距离最大化，因此， 我推荐使用方法二 ： 方法二：使用轮廓系数法进行K值的选择，在此，我需要解释一下轮廓系数，以及为何选用轮廓系数作为内部评价的标准，轮廓系数的公式为：S=(b-a)/max(a,b)，其中a是单个样本离同类簇所有样本的距离的平均数，b是单个样本到不同簇所有样本的平均。 轮廓系数表示了同类样本间距离最小化，不同类样本间距离最大的度量 关于通过轮廓系数选择K值得问题： 通过建立循环来选取K值 # 构造自定义函数，用于绘制不同k值和对应轮廓系数的折线图 def k_silhouette(X, clusters): K = range(2,clusters+1) # 构建空列表，用于存储个中簇数下的轮廓系数 S = [] for k in K: kmeans = KMeans(n

导读：伴随着AI的兴起，越来越多的智能产品诞生，算法链路也会变得越来越复杂，在工程实践中面临着大量算法模型的从0到1快速构建和不断迭代优化的问题，本文将介绍如何打通数据分析-样本标注-模型训练-监控回流的闭环，为复杂算法系统提供强有力的支持。 新技术/实用技术点： 实时、离线场景下数据加工的方案选型 高维数据的可视化交互 面对不同算法，不同部署场景如何对流程进行抽象 01. 背景 技术背景及业务需求 小蜜系列产品是阿里巴巴为消费者和商家提供的智能服务解决方案，分别在用户助理、电商客服、导购等方面做了很多工作，双十一当天提供了上亿轮次的对话服务。其中用到了问答、预测、推荐、决策等多种算法模型，工程和算法同学在日常运维中会面临着如何从0到1快速算法模型并不断迭代优化，接下来将从工程角度介绍如何打通数据->样本->模型->系统的闭环，加速智能产品的迭代周期。 实现 实现这一过程分为2个阶段： 0->1阶段： 模型冷启动，这一阶段更多关注模型的覆盖率。 实现步骤： A. 抽取对话日志作为数据源 B. 做一次知识挖掘从日志中挑出有价值的数据 C. 运营人员进行标注 D. 算法对模型进行训练 E. 运营人员和算法端统一对模型做评测 F. 模型发布 1->100阶段： badcase反馈和修复阶段，主要目标是提升模型的准确率。 实现步骤： A. 运营端根据业务反馈（顶踩按钮）、用户不满意会话（如

一、分类和回归 回归分析研究的范围大致如下： 1、逻辑回归 #逻辑回归 自动建模 import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR from sklearn.linear_model import RandomizedLogisticRegression as RLR #参数初始化 data = pd.read_excel('data/bankloan.xls') x = data.iloc[:,:8].as_matrix() #loc和iloc是Pandas中用于提取数据的函数 y = data.iloc[:,8].as_matrix() #复制一份，用作对比 x1=x y1=y rlr = RLR() #建立随机逻辑回归模型，筛选变量 rlr.fit(x, y) #训练模型 rlr.get_support() #获取特征筛选结果，也可以通过.scores_方法获取各个特征的分数 print(u'通过随机逻辑回归模型筛选特征结束。') print(u'有效特征为：%s' % ','.join(data.iloc[:,0:8].columns[rlr.get_support()])) #原代码此处报错 x = data[data.iloc[:,0:8].columns[rlr

1. 密度聚类概念 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。 2. 密度聚类步骤 DBSCAN算法描述: 输入: 包含n个对象的数据库，半径e，最少数目MinPts; 输出:所有生成的簇，达到密度要求。 (1)Repeat (2)从数据库中抽出一个未处理的点； (3)IF抽出的点是核心点 THEN 找出所有从该点密度可达的对象，形成一个簇； (4)ELSE 抽出的点是边缘点(非核心对象)，跳出本次循环，寻找下一个点； (5)UNTIL 所有的点都被处理。 DBSCAN对用户定义的参数很敏感，细微的不同都可能导致差别很大的结果，而参数的选择无规律可循，只能靠经验确定。 这个算法的关键是理解几个概念： 直接密度可达 密度可达 核心点 边界点 噪声点 理解这些概念的一个资料： ppt 3. python实现 思路：首先找出所有核心点，核心点就是那些在半径e以内的邻域中有>=MinPts个点的点。注意：核心点以内的所有点都与核心点为同一类! 所以如果某两类点集中有一个点为重复，那他们应该合并为一类！举例：类别1：[1,2

文章目录 networkx graph的构造 algorithms networkx 这是一个跟网络相关的包，包括网络的可视化，网络的算法，如最短路径，聚类系数等等 graph的构造 numpy array -> graph G = nx.Graph(array) - graph -> numpy array adj_matrix = nx.adjacency_matrix（G） algorithms 最短路径的各个算法 来源： CSDN 作者： zz的博客 链接： https://blog.csdn.net/qq_41956860/article/details/104323425

导读：伴随着AI的兴起，越来越多的智能产品诞生，算法链路也会变得越来越复杂，在工程实践中面临着大量算法模型的从0到1快速构建和不断迭代优化的问题，本文将介绍如何打通数据分析-样本标注-模型训练-监控回流的闭环，为复杂算法系统提供强有力的支持。 新技术/实用技术点： 实时、离线场景下数据加工的方案选型 高维数据的可视化交互 面对不同算法，不同部署场景如何对流程进行抽象 01. 背景 技术背景及业务需求 小蜜系列产品是阿里巴巴为消费者和商家提供的智能服务解决方案，分别在用户助理、电商客服、导购等方面做了很多工作，双十一当天提供了上亿轮次的对话服务。其中用到了问答、预测、推荐、决策等多种算法模型，工程和算法同学在日常运维中会面临着如何从0到1快速算法模型并不断迭代优化，接下来将从工程角度介绍如何打通数据->样本->模型->系统的闭环，加速智能产品的迭代周期。 实现 实现这一过程分为2个阶段： 0->1阶段： 模型冷启动，这一阶段更多关注模型的覆盖率。 实现步骤： A. 抽取对话日志作为数据源 B. 做一次知识挖掘从日志中挑出有价值的数据 C. 运营人员进行标注 D. 算法对模型进行训练 E. 运营人员和算法端统一对模型做评测 F. 模型发布 1->100阶段： badcase反馈和修复阶段，主要目标是提升模型的准确率。 实现步骤： A. 运营端根据业务反馈（顶踩按钮）、用户不满意会话（如

基于KMeans聚类的协同过滤推荐算法可运用于基于用户和基于项目的协同过滤推荐算法中，作为降低数据稀疏度和提高推荐准确率的方法之一，一个协同过滤推荐过程可实现多次KMeans聚类。 一、基于KMeans聚类的协同过滤推荐算法推荐原理 KMeans聚类算法是聚类算法中最基础最常用、最重要的聚类算法。KMeans聚类算法首先需要确定N个初始中心点，初始中心点的选择对聚类结果影响很大，常用的初始中心点的选择有随机选择、自定义、采用Canopy聚类算法结果作为初始中心点，然后是重复遍历点与簇中心的距离，并不断修正簇中心点，可设置遍历次数和点与簇中心的最小距离影响聚类结果。 聚类的数据可以是一维数组、二维数组、N维数组，其中一维和二维数组的聚类结果便于可视化，一维数组初始中心点的选择采用自定义，这样聚类效果偏好，二维和N维数组采用Canopy聚类算法的聚类结果作为初始中心点效果偏好。下面介绍一下Canopy聚类算法： Canopy聚类算法 Canopy聚类算法的基本原则是：首先应用成本低的近似的距离计算方法高效的将数据分为多个组，这里称为一个 Canopy，暂时翻译为“树冠”，Canopy之间可以有重叠的部分；然后采用严格的距离计算方式准确的计算在同一Canopy中的点，将他们分配与最合适的簇中。Canopy聚类算法经常用于K均值聚类算法的预处理，用来找合适的k值和簇中心。

声明：本文内容源自《白话深度学习与tensorflow》高扬 卫峥编著一书读书笔记！！！ 聚类(clustering)是 一种典型的“无监督学习”，是把物理对象或抽象对象的集合分组为彼此类似的对象组成的多个类的分析过程。 **回归(regression)**是一种归纳的思想，简单说就是“由果索因”的过程。当我们看到大量的实事所呈现的样态，从而推断出原因或客观蕴含的关系是如何的；当我们看到大量的观测而来的向量(数字)是某种样态，我们设计一种假说来描述它们之间蕴含的关系是如何的。 常用的回归有两大类：一类是线性回归，一类是非线性回归 线性回归：在观察和归纳样本的过程中认为向量和最终的函数值呈现线性关系。y=f(x)=wx+b 这里的w和x分别是1 n和n 1的矩阵，wb是这两个矩阵的内积。 若x是一个5维的向量，分别代表一名患者的年龄、身高、体重、血压、血脂，y是描述他们血糖程度的指标值。在拿到大量样本（大量的x和y）后，我们猜测向量（年龄、身高、体重、血压、血脂）和与其有关联关系的血糖程度y值y有这样的关系： 那么就把每一名患者的（年龄、身高、体重、血压、血脂）拘役向量值代入，并把其血糖程度y值也代入。在所有患者数据输入后，会出现一系列的六元一次方程，未知数是和b,也就是w矩阵的内容和偏置b的内容。所以，接下来的事情就是要对w矩阵的内容和偏置b的内容求出一个最“合适”的解来。

欧式聚类详解（点云数据处理） 欧式聚类是一种基于欧氏距离度量的聚类算法。基于KD-Tree的近邻查询算法是加速欧式聚类算法的重要预处理方法。 KD-Tree最近邻搜索 Kd-树是K-dimension tree的缩写，是对数据点在k维空间中划分的一种数据结构；Kd-树是一种平衡二叉树。为了能有效的找到最近邻，Kd-树采用分而治之的思想，即将整个空间划分为几个小部分。k-d树算法的应用可以分为两方面，一方面是有关k-d树本身这种数据结构建立的算法，另一方面是在建立的k-d树上如何进行最邻近查找的算法。 k-d tree是每个节点均为k维数值点的二叉树，其上的每个节点代表一个超平面，该超平面垂直于当前划分维度的坐标轴，并在该维度上将空间划分为两部分，一部分在其左子树，另一部分在其右子树。即若当前节点的划分维度为d，其左子树上所有点在d维的坐标值均小于当前值，右子树上所有点在d维的坐标值均大于等于当前值，本定义对其任意子节点均成立。 构建开始前，对比数据点在各维度的分布情况，数据点在某一维度坐标值的方差越大分布越分散，方差越小分布越集中。从方差大的维度开始切分可以取得很好的切分效果及平衡性。 KD-Tree构建原理 常规的k-d tree的构建过程为：循环依序取数据点的各维度来作为切分维度，取数据点在该维度的中值作为切分超平面，将中值左侧的数据点挂在其左子树