聚类

K-Means方法是MacQueen1967年提出的。给定一个数据集合X和一个整数K（n），K-Means方法是将X分成K个聚类并使得在每个聚类中所有值与该聚类中心距离的总和最小。 K-Means聚类方法分为以下几步： [1] 给K个cluster选择最初的中心点，称为K个Means。 [2] 计算每个对象和每个中心点之间的距离。 [3] 把每个对象分配给距它最近的中心点做属的cluster。 [4] 重新计算每个cluster的中心点。 [5] 重复2，3，4步，直到算法收敛。 以下几张图动态展示了这几个步骤： 下面，我们以一个具体的例子来说明一下K-means算法的实现。 K-means算法的优缺点： 优点： （1）对于处理大数据量具有可扩充性和高效率。算法的复杂度是O（tkn），其中n是对象的个数，k是cluster的个数，t是循环的次数，通常k，t<<n。 （2）可以实现局部最优化,如果要找全局最优，可以用退火算法或者遗传算法 缺点： （1）Cluster的个数必须事先确定，在有些应用中，事先并不知道cluster的个数。 （2）K个中心点必须事先预定，而对于有些字符属性，很难确定中心点。 （3）不能处理噪音数据。 （4）不能处理有些分布的数据（例如凹形） K-Means方法的变种 (1) K-Modes ：处理分类属性 (2) K-Prototypes

一、基本信息 标题：基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现 时间：2017 来源：科技经济导刊 关键词：成绩分析; 关联规则; 分类; 聚类; 二、研究内容 1 文件导入数据:用户将导入数据文件的请求和数据文件的地址发送给openfile, openfile对系统中已经定义的结构体进行初始化。初始化完成后, openfile打开文件并开始从文件中读取数据, 并存入结构体中。循环这一过程, 直到所有的数据都被存入了结构体中, openfile关闭文件, 并向用户输出“成功导入文件” 2 数据预处理 3 关联规则：一是用什么样的标准判断两门课程是否存在关联, 二是如何挖掘各门课程的关联规则 4 分类：采用决策树算法来实现分类预测功能, 主要预测全体在校学生是否有挂科风险, 以及挂科风险比较高的课程。 5 聚类：使用聚类算法对学生进行聚类, 根据聚类结果分析学生在校表现和成绩之间的关联性。 6 导出文件：用户将导出数据至文件的请求和创建文件的地址发送给creatfile, creatfile在指定地址创建文件。创建文件完成后, creatfile依次从存放关联规则、分类结果和聚类结果的数组中读取数据, 依次存入文件中。循环这一过程, 直到所有的数据都被存入了文件中, 向用户输出“成功导出数据至文件” 三、结论 这篇文献和第一篇十分相似，只要介绍了成绩分析方法步骤

1.R语言是解释性语言还是编译性语言？ 　　 解释性语言 2.简述R语言的基本功能。 　 　R语言是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统，主要包括以下功能： 　　　　（１）数据存储和处理功能，丰富的数据读取与存储能力，丰富的数据处理功能。 　　　　（２）数组运算工具 　　　　（３）完整连贯的统计分析工具 　　　　（４）优秀的统计制图功能 3.R语言通常用在哪些领域？ 　　 人工智能、统计分析、应用数学、计量经济、金融分析、财经分析、生物信息学、数据可视化与数据挖掘等。 4.R语言常用的分类和预测算法有哪些？ 　　 （１）Ｋ－近邻算法，如果一个样本与特征空间中的K个最相似（特征空间最近邻）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这一类别。 　　（２）决策树，是一种依托于分类、训练上的预测树，根据已知预测、归类未来。 　　（３）支持向量机，是一个二分类的办法，即将数据集中的数据分为两类。 5.简述如何利用R程序包进行数据分析、建模和数据预测。 　　 数据集加载－＞数据集中的数据分析－＞无效数据处理－＞预测模型的构建－＞模型的评价与选择－＞实际需求预测－＞完成对应用需求的实现预测 6.如何使用“聚类”和“分类”对数据样本进行分组。 　　 “聚类”和“分类”都可以从历史数据纪录中自动推导出给定数据的推广描述，从而能对未来数据进行预测。不同的是， “分类”算法需要用训练样本构造分类器

机器学习_深度学习_入门经典（博主永久免费教学视频系列） https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006390023&share=2&shareId=400000000398149 转载 https://blog.csdn.net/weixin_42608414/article/details/89092501 作者:Susan Li ,原文: https://towardsdatascience.com/time-series-of-price-anomaly-detection-13586cd5ff46 略有增删 异常值检测（outlier）是一种数据挖掘过程，用于确定数据集中发现的异常值并确定其出现的详细信息。当前自动异常检测至关重要，因为大量数据无法手动标记异常值。 自动异常检测具有广泛的应用，例如信用卡欺诈检测，系统健康监测，故障检测以及传感器网络中的事件检测系统等。今天我们就通过使用python来实现异常值的自动检测系统的实战开发。我们将会使用以下技术来实现异常值检测: KMeans PCA IsolationForest SVM EllipticEnvelope 数据 我们的数据kaggle你可以在这里 下载 。Expedia是全球最大的在线旅行社（OTA,类似我们的携程网）

简介 聚类是一种无监督的机器学习任务，它可以自动将数据划分成类cluster。 聚类 给事物打标签，寻找同一组内的个体之间的一些潜在的相似模式。力图找到数据的自然分组kmeans 因此聚类分组不需要提前被告知所划分的组应该是什么样的。 因为我们甚至可能都不知道我们在寻找什么，所以聚类是用于知识发现而不是预测 理解 聚类原则是一个组内的记录彼此必须非常相似，而与该组之外的记录截然不同。 所有聚类做的就是遍历所有数据然后找到这些相似性 使用距离来分配和更新类 由以上一系列图可知, 该区域被划分为三个cluster(簇), 当有新的单位被添加到该区域时, 根据该点到簇中心的距离将该单位进行划分并优化。 距离测度 欧氏距离测度（EuclideanDistanceMeasure） 平方欧氏距离测度（SquaredEuclideanDistanceMeasure） 曼哈顿距离测度（ManhattanDistanceMeasure） 图中红线代表曼哈顿距离，绿色代表欧氏距离，也就是直线距离，而蓝色和黄色代表等价的曼哈顿距离。 曼哈顿距离——两点在南北方向上的距离加上在东西方向上的距离，即d（i，j）=|x i -x j |+|y i -y j |。 对于一个具有正南正北、正东正西方向规则布局的城镇街道，从一点到达另一点的距离正是在南北方向上旅行的距离加上在东西方向上旅行的距离，因此

聚类分析 顾名思义，“物以类聚”，简单来说就是将具有相似个性的事物聚合分类。对样本进行分类称为Q型聚类，对指标进行分类称为R型聚类分析。更详细的内容可参考《数学建模算法与应用》（司守奎）这本书。 实例分析 Q型聚类分析（From the book） 如上，销售员 \(w_i(i=1,2,3,4,5)\) 的销售业绩为 \((v_{i1}，v_{i2})\) 。通过绝对值距离来测量点和点之间的距离，使用最短距离法类测量类与类之间的距离，即： \[ d(w_i,w_j)=\sum_{k=1}^{2}|v_{ik}-v_{jk}|,D(G_p,G_q)=\min\limits_{w_i \in G_p,w_j\in G_q} \{d(w_i,w_j)\} \] 由距离公式算出距离矩阵： 将所有的元素作为一个类 \(H_1=\\{w_1,w_2,w_3,w_4,w_5\\}\) 。每个类的平台高度为0，即： \(f(w_i)=0,i=1,2,3,4,5\) 。这时候 \(D(G_p,G_q)=d(w_p,w_q)\) 分别取平台高度为1，2，3，4得到不同的分类情况，画聚类图： matlab求解代码： %代码1 clc,clear a=[1,0;1,1;3,2;4,3;2,5]; [m,n]=size(a); d=zeros(m); d=mandist(a'); % mandist

Euclidean Cluster Extraction 欧式聚类流程如下： http://pointclouds.org/documentation/tutorials/cluster_extraction.php#cluster-extraction #include <pcl/kdtree/kdtree.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/segmentation/extract_clusters.h> pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // Creating the KdTree object for the search method of the extraction pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree (new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>); tree->setInputCloud (cloud_filtered); std::vector<pcl::PointIndices> cluster_indices; pcl:

聚类算法 概述 无监督问题 　　手中无标签 聚类 　　将相似的东西分到一组 难点 　　如何 评估 , 如何 调参 基本概念 要得到的簇的个数 　　- 需要指定 K 值 质心 　　 - 均值, 即向量各维度取平均 距离的度量 　　- 常用 欧几里得距离 和 余弦线相似度 ( 先标准化 ) 优化目标 　　- 需求每个簇中的点, 到质心的距离尽可能的加和最小, 从而得到最优 K - MEANS 算法 工作流程 - (a) 　　 初始图 - (b) 　　 在指定了 K 值之后, 会在图中初始化两个点 红点, 蓝点( 随机质心 ) 这里 K 指定为 2 - (c) 　　 然后对图中的每一个点计算是分别到红点以及蓝点的距离, 谁短就算谁的 - (d) 　　 重新将红色蓝色区域计算质心 - (e) 　　 根据重新计算的质心, 再次遍历所有点计算到两个新质点的距离对比划分 - (f)　　 按照之前的套路再次更新质点 就这样不断的更新下去, 直到所有的样本点都不再发生变化的时候则表示划分成功 优势 简单快速, 适合常规数据集 劣势 K 值难以决定 复杂度与样本呈线性关系 很难发现任意形状的簇 , 如下图 来源： https://www.cnblogs.com/shijieli/p/11925823.html

heatmap()函数 > heatmap(as.matrix(mtcars), #将自带数据集mtcars转为矩阵 + Rowv=NA, #不基于行聚类 + Colv=NA, #不基于列聚类 + col = heat.colors(256), #生成256种颜色(从红色到黄色到白色) + scale="column", #值集中的方向按列 + margins=c(2,8), #设置页边空白大小 + main = "Car characteristics by Model") #设置图标题 来源： https://www.cnblogs.com/all1008/p/11923728.html

原理 聚类、高维可视化、数据压缩、特征提取 自组织映射神经网络本质上是一个两层的神经网络，包含输入层和输出层（竞争层）输出层中神经元的个数通常是聚类的个数 训练时采用“竞争学习”方式，每个输入在输出层中找到一个和它最匹配的节点，称为激活节点。紧接着用随机梯度下降法更新激活节点的参数，同时，激活节点临近的点也根据他们距离激活节点的远近而适当地更新（更新方式为“墨西哥帽式”）。这种竞争可以通过神经元之间的横向抑制连接（负反馈路径）来实现。 输出层节点是有拓扑关系的（一维线阵、二维平面阵、三维栅格阵），且具有保序映射的特点 学习过程： 初始化 竞争：找到激活节点 合作：更新临界节点参数 适应：适当调整相关兴奋神经元连接权重，使获胜神经元对相似输入模型的后续应用的响应增强 迭代：回到竞争 与K均值的区别 不需要确定类的个数，因为聚类结果的实际簇数可以小于神经元的个数 K均值找到一个最相似的类后，只更新这个类参数；自组织映射神经网络更新了临近的节点。所以K均值易受噪声的影响，而后者准确性可能更低一些 自组织映射神经网络的可视化较好，具有优雅的拓扑关系图 来源： https://www.cnblogs.com/weilonghu/p/11922381.html