聚类

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 版权声明：本文由文智原创文章，转载请注明出处: 文章原文链接： https://www.qcloud.com/community/article/131 来源：腾云阁 https://www.qcloud.com/community 一.文本聚类概述 文本聚类是文本处理领域的一个重要应用，其主要目标是将给定的数据按照一定的相似性原则划分为不同的类别，其中同一类别内的数据相似度较大，而不同类别的数据相似度较小。聚类与分类的区别在于分类是预先知道每个类别的主题，再将数据进行划分；而聚类则并不知道聚出来的每个类别的主题具体是什么，只知道每个类别下的数据相似度较大，描述的是同一个主题。因此，文本聚类比较适合用于大数据中热点话题或事件的发现。 文智平台提供了一套文本聚类的自动化流程，它以话题或事件作为聚类的基本单位，将描述同一话题或事件的文档聚到同一类别中。用户只需要按照规定的格式上传要聚类的数据，等待一段时间后就可以获得聚类的结果。通过文本聚类用户可以挖掘出数据中的热门话题或热门事件，从而为用户对数据的分析提供重要的基础。本文下面先对文本聚类的主要算法作介绍，然后再具体介绍文智平台文本聚类系统的原理与实现。 二.文本聚类主要算法 文本聚类需要将每个文档表示成向量的形式，以方便进行相似度的计算。词袋模型（bag of

1. K-Means(K均值)聚类 算法步骤： (1) 首先我们选择一些类/组，并随机初始化它们各自的中心点。中心点是与每个数据点向量长度相同的位置。这需要我们提前预知类的数量(即中心点的数量)。 (2) 计算每个数据点到中心点的距离，数据点距离哪个中心点最近就划分到哪一类中。 (3) 计算每一类中中心点作为新的中心点。 (4) 重复以上步骤，直到每一类中心在每次迭代后变化不大为止。也可以多次随机初始化中心点，然后选择运行结果最好的一个。 优点： 速度快，计算简便 缺点： 我们必须提前知道数据有多少类/组。 K-Medians是K-Means的一种变体，是用数据集的中位数而不是均值来计算数据的中心点。 K-Medians的优势是使用中位数来计算中心点不受异常值的影响；缺点是计算中位数时需要对数据集中的数据进行排序，速度相对于K-Means较慢。 2. 均值漂移聚类 均值漂移聚类是基于滑动窗口的算法，来找到数据点的密集区域。这是一个基于质心的算法，通过将中心点的候选点更新为滑动窗口内点的均值来完成，来定位每个组/类的中心点。然后对这些候选窗口进行相似窗口进行去除，最终形成中心点集及相应的分组。 具体步骤： (1)确定滑动窗口半径r，以随机选取的中心点C半径为r的圆形滑动窗口开始滑动。均值漂移类似一种爬山算法，在每一次迭代中向密度更高的区域移动，直到收敛。 (2) 每一次滑动到新的区域

1.1 什么是数据挖掘？ 数据挖掘是从大量数据中发现有趣模式和知识的过程，它既不是一种广告宣传，也不是数据库、统计学、机器学习或模式识别发展而来的技术的简单转换或应用。 机器学习的不断发展，为数据挖掘提供了很好的数据分析技术基础，而统计学则帮助人们更好的理解数据的全貌，模式识别也在数据挖掘的过程中被广泛应用，因此，数据挖掘实际上是多种数据分析技术共同发展才得以发展壮大的，并且与这些技术相辅相成，互相促进。 如果把数据挖掘看作知识发现过程，则这一过程涉及以下步骤： 1.数据清理：消除噪声和删除不一致数据 2.数据集成：多种数据源可以组合在一起 3.数据选择：从数据库中提取与分析人物相关的数据 4.数据变换：通过汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式 5.数据挖掘：基本步骤，使用智能方法提取数据模式 6.模式估计：根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式 7.知识表示：使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识 1.2数据仓库与数据库有什么异同？ 数据库与数据仓库的主要区别在于数据集的大小和对数据的处理方式。 数据库处理数据的主要方法是操作型处理，即联机事务处理OLTP(On-Line Transaction Processing)，也可以称为面向交易的处理系统，它是针对具体业务在数据库联机的日常操作，通常对少数记录进行查询和修改。用户较为关心操作的响应时间

使用DBSCAN 来进行聚类运算 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法。 该算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。 该算法是最常用的一种聚类方法[1,2]。该算法将具有足够密度区域作为距离中心，不断生长该区域,算法基于一个事实：一个聚类可以由其中的任何核心对象唯一确定[4]。该算法利用基于密度的聚类的概念，即要求聚类空间中的一定区域内所包含对象（点或其他空间对象）的数目不小于某一给定阈值。该方法能在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，可将密度足够大的相邻区域连接，能有效处理异常数据，主要用于对空间数据的聚类，优缺点总结如下[3,4]: from sklearn import datasets from sklearn . preprocessing import StandardScaler from sklearn . cluster import DBSCAN ​ iris = datasets . load_iris ( ) features = iris . data ​ scaler = StandardScaler ( )

前言： K-均值聚类是无监督学习，聚类算法中的一种，也比较简单。主要用于视觉图像分类，视频分析，基因分析， 自然语言处理文本分析，图像分割等算法（二值化） 主要应用场景，图片聚类，行程安排（一群人安排班车，选择合适的地点，总距离最小） 目录 算法流程 后处理提高聚类性能 二分K-均值算法 例子 一 算法流程 也叫基于质心的算法。它的样本划分为k个类，参数由人工设定。 假设有m个n维样本， 初始化k个中心向量 循环(终止条件 样本中心点变化小于预设值) 1.1 根据当前的类中心，确定每个样本所属于的类 分配样本： 循环： 对每个样本 将样本分配到距离最近的那个点 结束循环 更新样本中心： 1.2 循环，对每个类 根据上面的分配方案更新每个类的中心 为样本j的类别 为第i类的样本数 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Dec 12 16:37:40 2019 @author: chengxf2 """ from numpy import * import os import matplotlib.pyplot as plt """ 加载数据集 Args None return dataMat: 数据集 """ def LoadData(): path = os.path.abspath("testSet.txt") f = open

现实世界的数据常常是不完全的、有噪声的、不一致的。数据清洗过程包括遗漏数据处理，噪声数据处理，以及不一致数据处理。本节介绍数据清洗的主要处理方法。 遗漏数据处理 假设在分析一个商场销售数据时，发现有多个记录中的属性值为空，如顾客的收入属性，则对于为空的属性值，可以采用以下方法进行遗漏数据处理。 1）忽略该条记录 若一条记录中有属性值被遗漏了，则将此条记录排除，尤其是没有类别属性值而又要进行分类数据挖掘时。 当然，这种方法并不很有效，尤其是在每个属性的遗漏值的记录比例相差较大时。 2）手工填补遗漏值 一般这种方法比较耗时，而且对于存在许多遗漏情况的大规模数据集而言，显然可行性较差。 3）利用默认值填补遗漏值 对一个属性的所有遗漏的值均利用一个事先确定好的值来填补，如都用“OK”来填补。但当一个属性的遗漏值较多时，若采用这种方法，就可能误导挖掘进程。 因此这种方法虽然简单，但并不推荐使用，或使用时需要仔细分析填补后的情况，以尽量避免对最终挖掘结果产生较大误差。 4）利用均值填补遗漏值 计算一个属性值的平均值，并用此值填补该属性所有遗漏的值。例如，若顾客的平均收入为 10000 元，则用此值填补“顾客收入”属性中所有被遗漏的值。 5）利用同类别均值填补遗漏值 这种方法尤其适合在进行分类挖掘时使用。 例如，若要对商场顾客按信用风险进行分类挖掘时，就可以用在同一信用风险类别（如良好）下的

一:算法目标 annoy 算法的目标是 建立一个数据结构能够在较短的时间内找到任何查询点的最近点 ，在精度允许的条件下通过牺牲准确率来换取比暴力搜索要快的多的搜索速度。 二:算法流程 1:建立索引 Annoy的目标是建立一个数据结构，使得 查询一个点的最近邻点的时间复杂度是次线性 。Annoy 通过建立一个二叉树来使得每个点查找时间复杂度是O(log n)。 看下面这个图， 随机选择两个点，以这两个节点为初始中心节点 ， 执行聚类数为2的kmeans过程，最终产生收敛后两个聚类中心点。这两个聚类中心点之间连一条线段（灰色短线），建立一条垂直于这条灰线，并且通过灰线中心点的线（黑色粗线）。这条黑色粗线把数据空间分成两部分。在多维空间的话，这条黑色粗线可以看成等距垂直超平面。 接下里在超平面分割后的字空间内按照同样的方法继续确定超平面分割字空间，通过这样的方法我们可以将子空间的从属关系用二叉树来表示： 然后再继续分割，继续重复上述步骤，直到子节点包含的数据点数不超过 K 个，这里我们取 K = 10。 通过多次递归迭代划分的话，最终原始数据会形成类似下面这样一个二叉树结构。二叉树底层是叶子节点记录原始数据节点，其他中间节点记录的是分割超平面的信息。Annoy建立这样的二叉树结构是希望满足这样的一个假设: 相似的数据节点应该在二叉树上位置更接近

内容： K- 均值聚类是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则，最终使得类内对象之间的距离最大 , 而类之间的距离最小。 K- 均值聚类常用函数： Idx=Kmeans(X,K) %K聚类数,X观测数据矩阵,Idx各点的聚类标号； [Idx,C]=Kmeans(X,K) % C: K*P的矩阵,存储K个聚类质心位置； [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) %sumD: 存储类间所有点与该类质心点距离之和； [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) %D: 存储每个点与所有质心的距离； X = [randn(100,2)+ones(100,2);randn(100,2)-ones(100,2);randn(100,2)+[ones(100,1),-ones(100,1)]];%获取随机数据 [Idx,Ctrs,SumD,D] = kmeans(X,3,'Replicates',3,'Options',opts); %分三类,存储类间所有点与该类质心点距离之和 plot(X(Idx==1,1),X(Idx==1,2),'r.','MarkerSize',14) hold on plot(X(Idx==2,1),X(Idx==2,2),'b.','MarkerSize',14

文章目录 K-means k-means 聚类的原理 K-Means的优缺点及对应的改进 用 EM 算法推导解释 Kmeans KMeans的算法伪代码 KMeans算法的收敛 Kmeans 算法 K 怎么设置、适用什么样数据集 EM算法 tensorflow实现KMeans K-means k-means 聚类的原理 对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分成K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。 目标是最小化平方误差。定义样本与其所属类的中心之间的距离的总和最小 E = ∑ l = 1 K ∑ x ∈ C i ∣ ∣ x − μ i ∣ ∣ 2 E = \sum_{l = 1}^K \sum_{x \in C_i} ||x - \mu_i||^2 E = l = 1 ∑ K ​ x ∈ C i ​ ∑ ​ ∣ ∣ x − μ i ​ ∣ ∣ 2 其中 μ i \mu_i μ i ​ 是簇 C i C_i C i ​ 的均值或者中心，有时也称质心，表达式为: μ i = 1 ∣ C i ∣ ∑ x ∈ C i x \mu_i=\frac{1}{|C_i|}\sum_{x \in C_i}x μ i ​ = ∣ C i ​ ∣ 1 ​ ∑ x ∈ C i ​ ​ x K-Means的优缺点及对应的改进 优点： 1） 原理比较简单，实现比较容易

聚类作为一种重要的人类行为，早在还提时代，一个人就通过不断的改进下意识中的聚类模式类学会如何区分家猫、家狗等等动植物。目前，聚类方法也在许多领域都得到了广泛的研究和成功应用。常见的如：模式识别、数据分析、图像处理、市场研究以及文档分析等。 聚类原理： 聚类就是按照某个特定的标准（最常见的如距离）把一个数据集分割成不同的类或者簇，从而使得同一个簇类的数据对象的相似性尽可能的最大，同时不同簇中的数据对象之间的差异尽可能的最大。 1.聚类算法的分类 目前，有着大量的聚类算法[3]。但对于具体的应用，聚类算法的选择要根据数据类型以及聚类的目的进行适当的选择。如果聚类分析被用作描述或者探查的工具，可以对too那样的数据尝试多种算法，以发现数据可能揭示的结果。 聚类算法主要可以划分为如下几类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网络的方法以及基于模型的方法[4-6]。 每一类中都存在着得到广泛应用的方法。如：划分法中的k-means[7]聚类方法、层次聚类方法中凝聚性层次聚类方法、基于模型方法中的神经网络聚类方法等。 目前，聚类问题的研究不仅仅局限于上述的硬聚类，即每一个数据只能被归为一类，模糊聚类[10]也是聚类分析中研究较为广发的一个分支。模糊聚类通过隶属函数来确定每个数据隶属于各个簇的程度，而不是讲一个数据对象硬性的归为某一个簇中。目前已经有很多关于模糊聚类的算法被提出