聚类

目录 定义 分类与聚类 分类过程 方法 定义 分类算法的本意就是对我们的数据分进行分类。把它们分到已知的每一个类别。就像一个篮子里面有很多橙子和苹果，机器会通过我们训练出来的模型，对篮子里的水果进行分类。比如：红色 = 苹果，橙色 = 橙子。若要让机器直到这种规则，我们就需要一定量的带标签的“红/橙”标签的数据。然后让模型学习，噢，原来是这种分类规则。 所以分类算法往往需要“带标签”的数据。它是一个监督学习的过程。目标数据都有哪些特征以及这些特征对应什么标签都必须是已知的。然后模型会遍历每一笔数据，最终得到我们我们所认为的规则。所以分类算法往往拥有更精确的计算结果。只是数据的局限性更高，若无法满足的话，我们则需要考虑聚类分析。 分类与聚类 这里的对比其实是复制我的另外一篇文章。（ 【聚类算法】什么是聚类 ） 对比项 分类 聚类 基础 将数据分类为众多已定义的确定类之一 此函数将数据映射到多个集群中的一个集群，其中数据项的排列依赖于它们之间的相似性。 类型 监督学习 非监督学习 训练集 需要 不需要 分类过程 数据准备 - 准备你要分类的数据。这些数据必须要带标签的 数据分类 - 把数据划分成训练集和测试集。这里有很多种划分规则。（后续我就训练集与测试集的划分分享一篇文章，敬请期待） 训练模型 - 把训练集数据传进模型当中，让模型直到我们需要的规则。 测试模型 -

随着互联网的发展、业务逻辑越来越复杂，数据的分析也就变的越来越重要。对数据的分析可有效避免逻辑的混乱，防止在繁杂的业务理解上逻辑不清、判断错误。下面就给大家分享数据分析师常用的十种数据分析思路。 道家曾强调四个字，叫“道、法、术、器”。 层次分别为： “器”是指物品或工具，在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具，“工欲善其事，必先利其器”； “术”是指操作技术，是技能的高低、效率的高下，如对分析工具使用的技术； “法”是指选择的方法，有句话说“选择比努力重要”； “道”是指方向，是指导思想，是战略。 在数据分析和产品、运营优化方面，数据分析方法是其核心，属于“法”和“术”的层次。 那么如何做好数据分析呢，今天咱们来讲讲十大数据分析的方法。 01 细分分析 细分分析是数据分析的基础，单一维度下的指标数据信息价值很低。 细分方法可以分为两类，一类是逐步分析，比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区；另一类是维度交叉，如：来自付费SEM的新访客。 细分用于解决所有问题。比如漏斗转化，实际上就是把转化过程按照步骤进行细分，流量渠道的分析和评估也需要大量的用到细分方法。 02 对比分析 对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值，通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。 常见的对比方法包括

推荐算法具有非常多的应用场景和商业价值，因此对推荐算法值得好好研究。推荐算法种类很多，但是目前应用最广泛的应该是协同过滤类别的推荐算法，本文就对协同过滤类别的推荐算法做一个概括总结，后续也会对一些典型的协同过滤推荐算法做原理总结。 1. 推荐算法概述 推荐算法是非常古老的，在机器学习还没有兴起的时候就有需求和应用了。概括来说，可以分为以下5种： 基于内容的推荐 这一类一般依赖于自然语言处理NLP的一些知识，通过挖掘文本的TF-IDF特征向量，来得到用户的偏好，进而做推荐。这类推荐算法可以找到用户独特的小众喜好，而且还有较好的解释性。这一类由于需要NLP的基础，本文就不多讲，在后面专门讲NLP的时候再讨论。 协调过滤推荐 本文后面要专门讲的内容。协调过滤是推荐算法中目前最主流的种类，花样繁多，在工业界已经有了很多广泛的应用。它的优点是不需要太多特定领域的知识，可以通过基于统计的机器学习算法来得到较好的推荐效果。最大的优点是工程上容易实现，可以方便应用到产品中。目前绝大多数实际应用的推荐算法都是协同过滤推荐算法。 混合推荐 这个类似我们机器学习中的集成学习，博才众长，通过多个推荐算法的结合，得到一个更好的推荐算法，起到三个臭皮匠顶一个诸葛亮的作用。比如通过建立多个推荐算法的模型，最后用投票法决定最终的推荐结果。混合推荐理论上不会比单一任何一种推荐算法差，但是使用混合推荐

聚类与判别 方差分析使用类别自变量和连续数因变量，而判别分析连续自变量和类别因变量（即类标签） 启发式方法： K-mean 和 k-medoid 算法 k-means ：每个群集由群集的中心表示 K-medoid 或 PAM( 围绕 medoid 的分区 ) ：每个集群由集群中的一个对象表示 ============================================ K-Mean 就是在已知要分为 4 类之后，将 K=4 ，随便找到 4 个点，计算每个原始点的到这四个点中心的距离，选择距离最近的点归类，这就有 4 类点，再在这些点内部计算每一点的质心，这就有了新的 4 个点，再对所有点计算到这四个点的距离，然后比较，以此类推。 处理数值数据 ======================================================== L-medoid 聚类方法 即若 K=2 ，则选择原始数据中的某两个点作为原始 medoids ，计算每个点到该点的距离，形成两个簇，再选择一个非之前的点作为 medoid ，如果花费得到改善则将 medoid 值替换为改点，如果没有得到改善则不变。 处理分类数据 对 PAM 的评论 在存在噪声和异常值的情况下， pam 比 k 均值更健壮，因为 Medoid 受异常值或其他极值的影响小于 k-means 。 因为

1.何为聚类 聚类是用于寻找数据内在的分布结构。既可以作为一个单独的过程，如异常检测等；也可作为分类等其他学习任务的前驱过程。聚类是标准的无监督学习。 在一些推荐系统中需要确定新用户的类型，但“用户类型”这个概念可能无法精确定义，此时往往会先对原有的用户数据进行聚类。然后根据聚类的结果将每个簇定义为一个类。然后在基于这些类别取进行相应的分类训练，以判断新用户的类型。 2.何为降维 降维主要是为了缓解维数灾难的一个重要方法。 主要是通过数学变换将原始的高维属性转变到一个低维的子空间。虽然人们平时观测到的数据基本都是高维的，但实际上真正与学习任务的分布相关的往往是低纬度的分布。所以，一般可以通过最主要的几个特征维度就可以实现对数据的描述。如kaggle上的泰坦尼克号生还问题。其主要是通过给定一个人的许多描述特征如年龄、姓名、性别和票价等来判断其是否能在海滩中生还。这就需要先进行特征筛选，从而找出主要的特征，让学校到的模型有更好地泛化性。 3.异同 (1) 聚类和降维都可以作为分类等问题的预处理步骤。 (2) 但他们虽然都可以实现对数据的约减，但二者使用情况不同。聚类针对的是数据点，而降维针对的是数据的特征。 聚类常见的有k-means，层次聚类，基于密度的聚类等；降维中常见的有PCA、Isomap、LLE等。 本文摘自“深度学习500问”。 来源： CSDN 作者： 不爱学习的笨蛋

Kmeans聚类 简介 之前提到的算法大多数都是监督学习算法，主要代表是分类和回归问题，但是很多时候想要从数据中发现一些潜在的规律，而数据是没有指标驱动的，即没有标签，这种自学习算法称为非监督学习（Unsupervised Learning）。非监督学习算法的典型代表是聚类（Clustering），分类问题是给定x和y，要求找到一种假设拟合数据的分布，将不同的类别区分开，而聚类问题则是只有x，从中发现一些规律将样本分成区别较大的多个簇。聚类的应用较分类在业界更为广泛，因为标注成本大且易错，最为典型的聚类算法是Kmeans算法。 原理 K-means是一种给定聚类数目k的聚类算法，它通过迭代不断调整聚类中心达到聚类的目的，由于聚类中心的调整是基于当前簇的均值决定的，故叫做k均值聚类算法。下面以样本都是二维特征的数据为例（方便可视化），详述算法思路。 随机初始化K个聚类中心。 计算每个样本点到聚类中心的距离（一般欧式距离），样本点离哪个聚类中心最近则将该样本划分到对应簇中； 计算每个簇的各特征均值（本例即x和y坐标的均值），将该簇的聚类中心调整为均值位置； 重复上述2和3步，直到聚类中心稳定不变动。 上述的Kmeans算法存在一些问题，如k个聚类中心的初始化，一旦出现极端情况将很难更新（所有样本离某个中心都是最近，其他中心无法形成簇）。 首先来看Kmeans的优化目标，记 c ( i

#include <pcl/ModelCoefficients.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/filters/extract_indices.h> #include <pcl/filters/voxel_grid.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/kdtree/kdtree.h> #include <pcl/sample_consensus/method_types.h> #include <pcl/sample_consensus/model_types.h> #include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h> #include <pcl/segmentation/extract_clusters.h> #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> int main(int argc, char** argv) { // Read in the cloud data pcl::PCDReader reader; pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl

机器学习如果按照训练样本标签的有无可以分为以下两种常用方法。 有监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning)。 以机器学习中的分类(classification)来说，输入的训练数据有特征（feature），有标签（label）。在分类过程中，如果所有训练数据都有标签，则为有监督学习（supervised learning）。如果数据没有标签，显然就是无监督学习（unsupervised learning）了，也即聚类（clustering）。 监督学习，就是通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价准则下是最佳的），再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的，也就具有了对未知数据进行分类的能力。 典型的例子就是KNN、SVM。 KNN算法： http://www.omegaxyz.com/2018/01/08/knn/?hilite=%27KNN%E7%AE%97%E6%B3%95%27 SVM算法： http://www.omegaxyz.com/tag/svm/ 无监督学习（或者叫非监督学习）则是另一种。它与监督学习的不同之处，在于我们事先没有任何训练样本，而需要直接对数据进行建模。

无监督学习 目录 1 关于机器学习 2 sklearn库中的标准数据集及基本功能 2.1 标准数据集 2.2 sklearn库的基本功能 3 关于无监督学习 4 K-means方法及应用 5 DBSCAN方法及应用 6 PCA方法及其应用 7 NMF方法及其实例 8 基于聚类的“图像分割” 正文 回到顶部 1 关于机器学习 　　 机器学习是实现人工智能的手段, 其主要研究内容是如何利用数据或经验进行学习, 改善具体算法的性能 　　　　 多领域交叉, 涉及概率论、统计学, 算法复杂度理论等多门学科 　　　　 广泛应用于网络搜索、垃圾邮件过滤、推荐系统、广告投放、信用评价、欺诈检测、股票交易和医疗诊断等应用 　　机器学习的分类 　　　　 监督学习 （Supervised Learning） 　　　　　　从给定的数据集中学习出一个函数, 当新的数据到来时, 可以根据这个函数预测结果, 训练集通常由人工标注 　　　　 无监督学习 （Unsupervised Learning） 　　　　　　相较于监督学习, 没有人工标注 　　　　 强化学习 （Reinforcement Learning，增强学习） 　　　　　　通过观察通过什么样的动作获得最好的回报, 每个动作都会对环境有所影响, 学习对象通过观察周围的环境进行判断 　　　　 半监督学习 （Semi-supervised Learning）

无监督学习是机器学习领域内的一种学习方式。本文将给大家解释他的基本概念，告诉大家无监督学习可以用用到哪些具体场景中。 最后给大家举例说明2类无监督学习的思维：聚类、降维。以及具体的4种算法。 什么是无监督学习？ 无监督学习是机器学习中的一种 训练方式/学习方式 ： 下面通过跟监督学习的对比来理解无监督学习： 监督学习是一种目的明确的训练方式，你知道得到的是什么；而 无监督学习则是没有明确目的的训练方式，你无法提前知道结果是什么 。 监督学习需要给数据打标签；而 无监督学习不需要给数据打标签 。 监督学习由于目标明确，所以可以衡量效果；而 无监督学习几乎无法量化效果如何 。 简单总结一下： 无监督学习是一种机器学习的训练方式，它本质上是一个统计手段，在没有标签的数据里可以发现潜在的一些结构的一种训练方式。 它主要具备3个特点： 无监督学习没有明确的目的 无监督学习不需要给数据打标签 无监督学习无法量化效果 这么解释很难理解，下面用一些具体案例来告诉大家无监督学习的一些实际应用场景，通过这些实际场景，大家就能了解无监督学习的价值。 无监督学习的使用场景 案例1：发现异常 有很多违法行为都需要"洗钱"，这些洗钱行为跟普通用户的行为是不一样的，到底哪里不一样？ 如果通过人为去分析是一件成本很高很复杂的事情，我们可以通过这些行为的特征对用户进行分类，就更容易找到那些行为异常的用户