无监督学习

Clustering 聚类K-means 　　聚类 是机器学习和数据挖掘领域的主要研究方向之一，它是一种 无监督 学习算法，小编研究生时期的主要研究方向是“ 数据流自适应聚类算法 ”，所以对聚类算法有比较深刻的理解，于是决定开一个专题来写聚类算法，希望可以为入门及研究聚类相关算法的读者带来帮助。聚类可以作为一个单独的任务，用于寻找数据内在分布结构，也经常作为其他学习任务的前驱过程，应用十分广泛。今天，小编就带你探索聚类算法的奥秘，并介绍第一个聚类算法Kmeans。 Q:什么是聚类？ A:聚类是按照某一种特定的 标准 （相似性度量，如欧式距离等），把一个数据集分割成不同的类，使得同一个类中的数据对象的相似性尽可能大，不同类之间的差异性也尽可能大，如下图是一个聚类结果的可视化： 聚类有非常广泛的应用，比如根据消费记录发现不同的客户群，对基因表达进行聚类可以研究不同种群中的基因特征，对文本进行聚类可以快速找出相关主题的文章等。 Q:如何度量相似性？ A:常用的相似性度量方式主要有以下几种： 欧式距离： Minkowoski距离： 曼哈顿距离： 余弦距离： Jaccard相似系数： 相关系数： Q:常用的聚类算法有哪些？ A: 基于划分的聚类：k-means，mean shift 层次聚类：BIRCH 密度聚类：DBSCAN 基于模型的聚类：GMM Affinity propagation

Clustering 聚类K-means 　　聚类 是机器学习和数据挖掘领域的主要研究方向之一，它是一种 无监督 学习算法，小编研究生时期的主要研究方向是“ 数据流自适应聚类算法 ”，所以对聚类算法有比较深刻的理解，于是决定开一个专题来写聚类算法，希望可以为入门及研究聚类相关算法的读者带来帮助。聚类可以作为一个单独的任务，用于寻找数据内在分布结构，也经常作为其他学习任务的前驱过程，应用十分广泛。今天，小编就带你探索聚类算法的奥秘，并介绍第一个聚类算法Kmeans。 Q:什么是聚类？ A:聚类是按照某一种特定的 标准 （相似性度量，如欧式距离等），把一个数据集分割成不同的类，使得同一个类中的数据对象的相似性尽可能大，不同类之间的差异性也尽可能大，如下图是一个聚类结果的可视化： 聚类有非常广泛的应用，比如根据消费记录发现不同的客户群，对基因表达进行聚类可以研究不同种群中的基因特征，对文本进行聚类可以快速找出相关主题的文章等。 Q:如何度量相似性？ A:常用的相似性度量方式主要有以下几种： 欧式距离： Minkowoski距离： 曼哈顿距离： 余弦距离： Jaccard相似系数： 相关系数： Q:常用的聚类算法有哪些？ A: 基于划分的聚类：k-means，mean shift 层次聚类：BIRCH 密度聚类：DBSCAN 基于模型的聚类：GMM Affinity propagation

数据挖掘（金融） ​ 数据挖掘是指从大量的不完全，有噪音，模糊的，随机的数据中提取出隐含在其中的有用的信息和知识的过程。金融行业的分析方案旨在帮助银行和保险也客户进行交叉销售来增加销售收入，对客户进行细分和细致的行为描述来有效的挽回有价值的客户，提高市场活动的相应效果，降低市场推广成本，达到有效增加客户数量的母的等。 客户细分 ​ 使客户收益最大化的同时最大化的降低风险的一种方法 ​ 客户细分是指按照一定的标准将企业的现有客户划分为不同的客户群。这是客户关系管理 的核心之一。 ​ 主要是指企业在明确的战略，业务，市场的条件下，根据客户的价值，需求和偏好的综合因素对客户进行分类，分属于统一客户群的消费者具备一定程度上的相似性，细分的依据主要是： 客户需求不同。影响消费者购买决策因素的差异后决定了消费者的需求，导致了不同的消费行为。 消费档次假说。消费者收入水平的提高，消费量会随着增加，但是这个增加是称区间台阶式的，一旦消费者达到莫衷消费层次后，消费的趋势将遍的非常平缓。 企业的资源是有限的，必须有选择地分配资源。为了充分发挥资源的最大效用，企业必须区分不同的客户群，对不同的客户制定不同的服务策略，集中资源服务好重点客户。 稳定性。有效的客户细分还必须具有相对的稳定性，足以实现在此基础上进行的实际应用，如果变化太快，应用方案还未来得及实施，群体就已面目全非，这样的细分方法就显得毫无意义

python分类预测模型的特点 模型 模型特点 位于 SVM 强大的模型,可以用来回归,预测,分类等,而根据选取不同的和函数,模型可以是线性的/非线性的 sklearn.svm 决策树 基于"分类讨论,逐步细化"思想的分类模型,模型直观,易解释 sklearn.tree 朴素贝叶斯 基于概率思想的简单有效的分类模型,能够给出容易理解的概率解释 sklearn.naive_bayes 神经网络 具有强大的拟合能力,可疑用于拟合,分类等,它有多个增强版本,如递神经网络,卷积神经网络,自编吗器等,这些是深度学习的模型基础 Keras 逻辑回归 比较基础的线性分类模型,很多时候是简单有效的选择 sklearn.linear_model 随机森林 思想跟决策树类似,精度通常比决策树要高,缺点是由于随机性, 丧失了决策树的可解释性 sklearn.ensemble python建模的步骤: 建立一个对象(这个对象是空白的,需要进一步训练) 然后,我们要设置模型的参数 接着就是通过fit()方法对模型进行训练 最后通过predict()方法预测结果 对模型的评估score()方法等 聚类分析 常用聚类分析算法 与分类不同,聚类分析是在没有给定划分类别的情况下,根据数据相似度进行样本分组的一种方法.与分类模型需要使用有类标记样本构成的训练数据不同,聚类模型可疑建立在吴磊标记的数据上

聚类算法 简介 聚类就是对大量 未知标注的数据集 ，按照数据 内部存在的数据特征 将数据集划分为多个不同的类别，使类别内的数据比较相似，类别之间的数据相似度比较小； 属于无监督学习 。 聚类算法的重点是计算样本项之间的 相似度 ，有时候也称为样本间的 距离 相似度/距离 闵可夫斯基距离 \[ dist(X,Y)=\quad\sqrt[p]{\sum_{i=1}^{n}{|x_i-y_i|^p}} \] \[ 其中X=(x_1,x_2,...,x_n),Y=(y_1,y_2,...,y_n) \] 当p是1的时候为哈曼顿距离(Manhattan)/城市距离： \[ dist(X,Y)=\sum_{i=1}^{n}{|x_i-y_i|} \] 当p为2的时候为欧式距离(Euclidean)： \[ E\_dist(X,Y)=\sqrt{\sum_{i=1}^{n}{|x_i-y_i|^2}} \] 当p为无穷大的时候是切比雪夫距离(Chebyshew)： \[ C\_dist(X,Y)=max(|x_i-y_i|) \] 有数学性质可得，当p为无穷大时，有如下： \[ dist(X,Y)=\quad\sqrt[p]{\sum_{i=1}^{n}{|x_i-y_i|^p}} \] \[ \leq\quad\sqrt[p]{n\times max(|x_i-y_i|^p)}=max(|x

一.聚类(clustering) 1.k-均值聚类(k-means) 　　这是机器学习领域除了线性回归最简单的算法了。该算法用来对n维空间内的点根据欧式距离远近程度进行分类。 　　INPUT： 　　　　K(number of clusters) 　　OUTPUT： 　　　　K个聚类中心 　　算法工作原理摘要： 　　 #簇数为k#数据空间维度为n#训练集元素数为mdef K_means_demo(k,n,m): clusters=np.random.randint(0,40,size=[k,n]) #随机生成聚类中心 tr_set=np.random.randint(0,40,size=[m,n]) #因为是模拟，所以自己随机生成的数据集for iter in range(0,5): clu_asist=np.zeros(shape=[k,n],dtype=int) for i in range(0,m): #遍历训练集内每个样本 min=9999999 owner=0 for j in range(0,k): #遍历所有聚心找到最近的聚心owner dis=0 for p in range(0,n): abso =tr_set[i][p] - clusters[j][p] dis+=abso*abso #dis为第i个元素和第j个聚心的欧式距离的平方 if dis-min < 0:

#从豆瓣安装 pip install kanren -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com 聚类算法 k-Means算法 第1步 - 需要指定所需的K个子组的数量。 第2步 - 修复群集数量并将每个数据点随机分配到群集 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs #数据处理 X, Y = make_blobs(n_samples=500, centers=4, cluster_std=0.4, random_state=0) #模型构建、预测 kmeans = KMeans(n_clusters=4).fit(X) prebs = kmeans.predict(X) centers = kmeans.cluster_centers_#得到聚类中心 #绘图 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=Y, s=50, cmap='viridis') plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c='black', s=200,

概述： 1.聚类： 聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一簇中。聚类的方法几乎可以应用所有对象，簇内的对象越相似，聚类的效果就越好。 聚类和分类最大的不同在于，分类的目标是事先已知的，而聚类则不一样，聚类事先不知道目标变量是什么，类别没有像分类那样被预先定义出来，所以，聚类有时也叫无监督学习 。聚类分析试图将相似的对象归入同一簇，将不相似的对象归为不同簇，那么，显然需要一种合适的相似度计算方法，我们已知的有很多相似度的计算方法，比如欧氏距离，余弦距离，汉明距离等。事实上，我们应该根据具体的应用来选取合适的相似度计算方法。 2.K-Means的聚类：K-means算法中的k表示的是聚类为k个簇，means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心，或者称为质心，即用每一个的类的质心对该簇进行描述 K-means算法虽然比较容易实现，但是其可能收敛到局部最优解，且在大规模数据集上收敛速度相对较慢 3.K-means算法的工作流程 1)首先，随机确定k个初始点的质心； 2)然后将数据集中的每一个点分配到一个簇中(即为每一个点找到距其最近的质心，并将其分配给该质心所对应的簇)； 3)该步完成后，每一个簇的质心更新为该簇所有点的平均值 伪代码： 创建 k 个点作为起始质心，可以随机选择(位于数据边界内) 　　 当任意一个点的簇分配结果发生改变时 　　　　 对数据集中每一个点 　　　

kmeans和knn相同点和不同点: 一、K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法，找到最近的k个邻居（样本），在前k个样本中选择频率最高的类别作为预测类别。 步骤： 1）算距离：给定测试对象，计算它与训练集中的每个对象的距离 2）找邻居：圈定距离最近的k个训练对象，作为测试对象的近邻 3）做分类：根据这k个近邻归属的主要类别，来对测试对象分类 二、K-Means算法-聚类:是一种无监督的学习，将相似的对象归到同一簇中。聚类的方法几乎可以应用所有对象，簇内的对象越相似，聚类的效果就越好。K-means算法中的k表示的是聚类为k个簇，means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心，或者称为质心，即用每一个的类的质心对该簇进行描述。 步骤： 1)首先，随机确定k个初始点的质心； 2)然后将数据集中的每一个点分配到一个簇中(即为每一个点找到距其最近的质心，并将其分配给该质心所对应的簇)； 3)该步完成后，每一个簇的质心更新为该簇所有点的平均值 区别1：聚类和分类最大的不同在于，分类的目标是事先已知的，而聚类则不一样，聚类事先不知道目标变量是什么，类别没有像分类那样被预先定义出来，所以，聚类有时也叫无监督学习。聚类分析试图将相似的对象归入同一簇，将不相似的对象归为不同簇 区别2：K-means算法虽然比较容易实现，但是其可能收敛到局部最优解

概述 数据挖掘常又被称为价值发现或者是数据勘探，一般是指从大量的、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、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是一种大量数据的高级处理方式。 常用的数据挖掘算法分为四大类：聚类、分类、关联以及推荐算法。另外还有一个预处理：降维算法 聚类算法 聚类是在一群未知类别标号的样本上，用某种算法将他们分成若干类别，这是一种无监督学习。其主要研究数据间逻辑上或物理上的相互关系。由聚类所组成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一簇中的对象彼此类似，与其他簇中的对象相异。其分析结果不仅可以揭示数据间的内在联系与区别，还可以为进一步的数据分析与知识发现提供重要依据。聚类算法的聚类效果如图所示 常用的聚类算法由k-means聚类算法、Canopy 聚类算法、FCM（Fuzzy C-Means，模糊C 均值）聚类算法、DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）聚类算法、LDA（Latent Dirichlet Allocation，隐含狄利克雷分配）算法、层次聚类算法、基于EM（Expectation-Maximization，最大期望）的聚类算法等。以下将对上述聚类算法从算法的简介