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  • 几种常用聚类方法

    千次阅读 2020-05-12 21:38:44
    聚类方法 K-Means Sequential Leader Model Based Methods Density Based Methods 一般流程 原始数据在经过不同的变换后会产生不同的聚类结果。 当数据分布不是球形分布式,也易造成分类错误。 上图的横坐标...

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    一般流程

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    原始数据在经过不同的变换后会产生不同的聚类结果。
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    当数据分布不是球形分布式,也易造成分类错误。
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    上图的横坐标表示距离s(最大值为1,会小于0),纵坐标为所有点。一个点画一条线:s越大,线越长。

    K-Means

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    缺点:数据点很大,会导致效果较慢;K值的确定很困难;会收敛至局部最优;噪点敏感(因为均值对噪点敏感);对非球形分布的数据聚类效果不太好。

    Sequential Leader

    依次判断每个点,如果这个还没有簇的话,这个点自己成为一个类,如果已经有簇了,如果这个点到已有簇们的距离最小值足够小,就归为距离最小值的一簇,如果距离别的簇都很距离都不够小,那么设为新的一簇。
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    Model Based Methods—GMM

    EM算法—通过K-Means引入

    k-means中每个样本所属的类就可以看成是一个隐变量,在E步中,我们固定每个类的中心,通过对每一个样本选择最近的类优化目标函数,在M步,重新更新每个类的中心点,该步骤可以通过对目标函数求导实现,最终可得新的类中心就是类中样本的均值。
    EM算法就是这样,假设我们想估计知道A和B两个参数,在开始状态下二者都是未知的,但如果知道了A的信息就可以得到B的信息,反过来知道了B也就得到了A。可以考虑首先赋予A某种初值,以此得到B的估计值,然后从B的当前值出发,重新估计A的取值,这个过程一直持续到收敛为止。
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    最大似然估计(MLE)

    概率vs似然

    概率:已知硬币的参数,推测抛硬币的各种情况的可能性
    假设已知硬币是均匀的,即硬币出现正反均为0.5。
    那么我们就可以推测,扔10次硬币,出现5次“花”朝上的概率为(遵循二项分布):
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    似然:假设硬币的参数未知,通过抛硬币的情况去推测硬币的参数。
    现在有一个正反面不是很匀称的硬币,如果正面朝上记为H,反面朝上记为T,抛10次的结果如下:
    T,T,T,H,T,T,T,H,T,T
    求这个硬币正面朝上的概率有多大?
    很显然概率是0.2。现在我们用最大似然估计的思想去求解它。似然函数为:
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    xi=1表示正面朝上,xi=0表示反面朝上
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    似然函数求导:
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    结果为:
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    很显然结果是0.2。
    如下图所示,已知不均匀硬币A,B出现正面朝上的分布情况,求A,B正面朝上的概率。
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    最大期望算法(EM)

    最大期望算法经过两个步骤交替进行计算:
    第一步是计算期望(E),利用对隐藏变量的现有估计值,计算其最大似然估计值;
    第二步是最大化(M),最大化在E步上求得的最大似然值来计算参数的值。M步上找到的参数估计值被用于下一个E步计算中,这个过程不断交替进行。
    如下图所示,已知2枚硬币,出现正面朝上的情况如下,但是未记录每次丢的是A硬币还是B硬币,分别求A,B正面朝上的概率。
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    (1)、初始化参数:在这里插入图片描述
    (2)、由贝叶斯公式,分别计算A,B出现正面朝上的概率
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    (3)、实际发生正面向上的次数是5,所以这次硬币A正面向上的期望为5∗0.45=2.2,反面向上的期望为5∗0.45=2.2;硬币B正面向上的期望为5∗0.55=2.8,硬币B反面向上的期望为5∗0.55=2.8。依次计算出A,B正反面朝上的次数。
    (4)、更新:
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    (5)、迭代多次后正面向上概率收敛,得到预测结果。
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    高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)

    比如,社交网络中进行聚类:
    K-Means:一个人—>体育(具体的某一类)
    GMM:一个人—>{a1,a2,a3…}(一个概率分布,和为1)

    GMM样本点生成过程

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    EM算法和GMM

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    求导参考:matrix cookbook
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    Density Based Methods

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    DBSCAN

    DBSCAN聚类
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    Hierarchical Clustering

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  • 几种常用聚类方法的比较 几种常用聚类方法的比较 « 汗青-home几种常用聚类方法的比较by hanqingCategories: 未分类Tags: No TagsComments: 1 CommentPublished on: ...

    几种常用聚类方法的比较 « 汗青-home

    几种常用聚类方法的比较

    by hanqing
    Categories: 未分类
    Tags: No Tags
    Comments: 1 Comment
    Published on: 2012 年 3 月 25 日

     

    聚类算法是数据处理的重要手段,是将数据对象分成类或者簇的过程,使同一个簇里的对象具有高的相似性,而不同簇中的对象高度相异。如图【1】将所有的对象划分成三个簇以及探查出一个噪声对象(point b)的结果是非常令人满意的。

    【图1】

    归纳化的假设:

    1.如果知道聚类后的几个簇的中心(或者是重心等其他的几何以及其他度量的位置),那么一次遍历便可以完成聚类过程;

    2.如果知道每个对象的所属类,那么类/簇的中心也很容易确定。

    其实,聚类分析的一个目标就是要完成对象所属的确定以及类的中心。从上面的假设可以看出这两个目标互为因果,要解决这个问题就要打破其中的某个环节。

    (一)、K-means

    K-means 首先假设随机标记的几个点作为中心,完成一次聚类;然后重新评估中心,不断迭代直至中心不再变化。

    从上述描述不难看出k-means 方法的问题所在:

    1. 随机选取“几个”,即“K值”必须事先给出。

    对于K值的确定,目前还没有智能化的公认的方法;在实际中如果要应用k-means常常要人为设定。

    1. 随机选取的对象作为初始化的各个类的中心,往往会对最终的结果产生很大的影响。

    这个弱点导致k-means方法对outline是敏感的。特别的当随机选取的初始化中心本身距离很近时效果会变的非常差劲。

    【图2】

     

    【图3】

        例如如果初始化选在了point a,b,c, 那么经过数次的迭代之后效果是十分理想的;但如果选在了point a,d,e; 那么 最后的结果可能是如图【3】一般;左侧的类即使经过多次迭代让然会被划分到一个类里,效果是十分差劲的。

    另一方面,对含有大量噪声对象的数据集,k-means方法不能将噪声识别。事实上,当初始化的中心距离很近而且与它划分到同一类的对象都是类噪声的对象(不足以较大幅度影响类中心的评估)时,就会产生上述差的效果。

    非正式的优化办法

    根据上述的分析在初始化中心时,初始化选取的对象最好是恰好对应于最终的几个类里的成员对象;那效果无疑是最好的。现实中最好的效果往往只是我们的想象而已。

    现实中我们只能是我们的做法尽量接近于上述情况。例如在初始化前首先将全部对象遍历一遍,而选取所有对象中的差异化最大的对象作为初始化的中心(我们有理由相信差异化尺度大的对象应该不属于好的聚类结果里的同一类)。

    (二)、层次聚类以及评估办法

     

     

    1 Comment
    1. ET 说道:

      膜拜牛人啊

    posted on 2012-12-13 11:19  lexus 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏

    转载于:https://www.cnblogs.com/lexus/archive/2012/12/13/2815970.html

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  • 常用聚类方法

    千次阅读 2019-02-20 22:38:27
    k 均值聚类法 快速高效,特别是大量数据...(同上)在聚类分析中,我们常用聚类方法有快速聚类(迭代聚类)和层次聚类。其中层次聚类容易受到极值的影响,并且计算复杂速度慢不适合大样本聚类;快速聚类虽然速度快,但是...

    k 均值聚类法 快速高效,特别是大量数据时,准确性高一些,但是需要你自己指定聚类的类别数量

    系统聚类法则是系统自己根据数据之间的距离来自动列出类别,所以通过系统聚类法 得出一个树状图,至于聚类的类别 需要自己根据树状图以及经验来确定

    (同上)在聚类分析中,我们常用的聚类方法有快速聚类(迭代聚类)和层次聚类。其中层次聚类容易受到极值的影响,并且计算复杂速度慢不适合大样本聚类;快速聚类虽然速度快,但是其分类指标要求是定距变量,而实际研究中,有很多的定类变量,如性别、学历、职业、重复购买的可能性等多个与研究目的紧密相关的指标无法直接参与运算,而大大限制了它的使用范围

    k-means聚类算法的初始点选择不稳定,是随机选取的,这就引起聚类结果的不稳定,本实验中虽是经过多次实验取的平均值,但是具体初始点的选择方法还需进一步研究;层次聚类虽然不需要确定分类数,但是一旦一个分裂或者合并被执行,就不能修正,聚类质量受限制;FCM对初始聚类中心敏感,需要人为确定聚类数,容易陷入局部最优解;SOM与实际大脑处理有很强的理论联系。但是处理时间较长,需要进一步研究使其适应大型数据库。

    相关方法说明

    聚类分析是一种重要的人类行为,早在孩提时代,一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗、动物植物。目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用,如用于模式识别、数据分析、图像处理、市场研究、客户分割、Web文档分类等[1]。

    聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起,不同数据尽量分离。

    聚类技术[2]正在蓬勃发展,对此有贡献的研究领域包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等。各种聚类方法也被不断提出和改进,而不同的方法适合于不同类型的数据,因此对各种聚类方法、聚类效果的比较成为值得研究的课题。

    1 聚类算法的分类

    目前,有大量的聚类算法[3]。而对于具体应用,聚类算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的。如果聚类分析被用作描述或探查的工具,可以对同样的数据尝试多种算法,以发现数据可能揭示的结果。

    主要的聚类算法可以划分为如下几类:划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格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算法,例如:划分方法中的k-means[7]聚类算法、层次方法中的凝聚型层次聚类算法[8]、基于模型方法中的神经网络[9]聚类算法等。

    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泛的一个分支。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,而不是将一个数据对象硬性地归类到某一簇中。目前已有很多关于模糊聚类的算法被提出,如著名的FCM算法等。

    本文主要对k-means聚类算法、凝聚型层次聚类算法、神经网络聚类算法之SOM,以及模糊聚类的FCM算法通过通用测试数据集进行聚类效果的比较和分析。

    2 四种常用聚类算法研究

    2.1 k-means聚类算法

    k-means是划分方法中较经典的聚类算法之一。由于该算法的效率高,所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。目前,许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。

    k-means算法以k为参数,把n个对象分成k个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低。k-means算法的处理过程如下:首先,随机地选择k个对象,每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心;对剩余的每个对象,根据其与各簇中心的距离,将它赋给最近的簇;然后重新计算每个簇的平均值。这个过程不断重复,直到准则函数收敛。通常,采用平方误差准则,其定义如下:

    https://img2.mukewang.com/5b4758b3000144b101410053.jpg

    这里E是数据库中所有对象的平方误差的总和,p是空间中的点,mi是簇Ci的平均值[9]。该目标函数使生成的簇尽可能紧凑独立,使用的距离度量是欧几里得距离,当然也可以用其他距离度量。k-means聚类算法的算法流程如下:

    输入:包含n个对象的数据库和簇的数目k;

    输出:k个簇,使平方误差准则最小。

    步骤:

    (1) 任意选择k个对象作为初始的簇中心;

    (2) repeat;

    (3) 根据簇中对象的平均值,将每个对象(重新)赋予最类似的簇;

    (4) 更新簇的平均值,即计算每个簇中对象的平均值;

    (5) until不再发生变化。

    2.2 层次聚类算法

    根据层次分解的顺序是自底向上的还是自上向下的,层次聚类算法分为凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法。

    凝聚型层次聚类的策略是先将每个对象作为一个簇,然后合并这些原子簇为越来越大的簇,直到所有对象都在一个簇中,或者某个终结条件被满足。绝大多数层次聚类属于凝聚型层次聚类,它们只是在簇间相似度的定义上有所不同。四种广泛采用的簇间距离度量方法如下:

    https://img.mukewang.com/5b4758b30001ed1703940257.jpg

    这里给出采用最小距离的凝聚层次聚类算法流程:

    (1) 将每个对象看作一类,计算两两之间的最小距离;

    (2) 将距离最小的两个类合并成一个新类;

    (3) 重新计算新类与所有类之间的距离;

    (4) 重复(2)、(3),直到所有类最后合并成一类。

    2.3 SOM聚类算法

    SOM神经网络[11]是由芬兰神经网络专家Kohonen教授提出的,该算法假设在输入对象中存在一些拓扑结构或顺序,可以实现从输入空间(n维)到输出平面(2维)的降维映射,其映射具有拓扑特征保持性质,与实际的大脑处理有很强的理论联系。

    SOM网络包含输入层和输出层。输入层对应一个高维的输入向量,输出层由一系列组织在2维网格上的有序节点构成,输入节点与输出节点通过权重向量连接。学习过程中,找到与之距离最短的输出层单元,即获胜单元,对其更新。同时,将邻近区域的权值更新,使输出节点保持输入向量的拓扑特征。

    算法流程:

    (1) 网络初始化,对输出层每个节点权重赋初值;

    (2) 将输入样本中随机选取输入向量,找到与输入向量距离最小的权重向量;

    (3) 定义获胜单元,在获胜单元的邻近区域调整权重使其向输入向量靠拢;

    (4) 提供新样本、进行训练;

    (5) 收缩邻域半径、减小学习率、重复,直到小于允许值,输出聚类结果。

    2.4 FCM聚类算法

    1965年美国加州大学柏克莱分校的扎德教授第一次提出了‘集合’的概念。经过十多年的发展,模糊集合理论渐渐被应用到各个实际应用方面。为克服非此即彼的分类缺点,出现了以模糊集合论为数学基础的聚类分析。用模糊数学的方法进行聚类分析,就是模糊聚类分析[12]。

    FCM算法是一种以隶属度来确定每个数据点属于某个聚类程度的算法。该聚类算法是传统硬聚类算法的一种改进。

    https://img1.mukewang.com/5b4758b400012a6704070292.jpg

    算法流程:

    (1) 标准化数据矩阵;

    (2) 建立模糊相似矩阵,初始化隶属矩阵;

    (3) 算法开始迭代,直到目标函数收敛到极小值;

    (4) 根据迭代结果,由最后的隶属矩阵确定数据所属的类,显示最后的聚类结果。

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  • 六大常见聚类方法

    万次阅读 多人点赞 2018-12-06 17:03:54
    版权声明:转载自... 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...
    版权声明:转载自https://blog.csdn.net/Katherine_hsr/article/details/79382249

    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。
    下图演示了K-Means进行分类的过程:
    这里写图片描述
    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,计算滑动窗口内的均值来作为中心点,滑动窗口内的点的数量为窗口内的密度。在每一次移动中,窗口会想密度更高的区域移动。
    3. 移动窗口,计算窗口内的中心点以及窗口内的密度,知道没有方向在窗口内可以容纳更多的点,即一直移动到圆内密度不再增加为止。
    4. 步骤一到三会产生很多个滑动窗口,当多个滑动窗口重叠时,保留包含最多点的窗口,然后根据数据点所在的滑动窗口进行聚类。
    下图演示了均值漂移聚类的计算步骤:
    这里写图片描述
    下面显示了所有滑动窗口从头到尾的整个过程。每个黑点代表滑动窗口的质心,每个灰点代表一个数据点。
    这里写图片描述
    优点:(1)不同于K-Means算法,均值漂移聚类算法不需要我们知道有多少类/组。
    (2)基于密度的算法相比于K-Means受均值影响较小。
    缺点:(1)窗口半径r的选择可能是不重要的。

    3. 基于密度的聚类方法(DBSCAN)

    与均值漂移聚类类似,DBSCAN也是基于密度的聚类算法。
    具体步骤:
    1. 首先确定半径r和minPoints. 从一个没有被访问过的任意数据点开始,以这个点为中心,r为半径的圆内包含的点的数量是否大于或等于minPoints,如果大于或等于minPoints则改点被标记为central point,反之则会被标记为noise point。
    2. 重复1的步骤,如果一个noise point存在于某个central point为半径的圆内,则这个点被标记为边缘点,反之仍为noise point。重复步骤1,知道所有的点都被访问过。
    优点:不需要知道簇的数量
    缺点:需要确定距离r和minPoints

    4. 用高斯混合模型(GMM)的最大期望(EM)聚类

    K-Means的缺点在于对聚类中心均值的简单使用。下面的图中的两个圆如果使用K-Means则不能作出正确的类的判断。同样的,如果数据集中的点类似下图中曲线的情况也是不能正确分类的。
    这里写图片描述
    使用高斯混合模型(GMM)做聚类首先假设数据点是呈高斯分布的,相对应K-Means假设数据点是圆形的,高斯分布(椭圆形)给出了更多的可能性。我们有两个参数来描述簇的形状:均值和标准差。所以这些簇可以采取任何形状的椭圆形,因为在x,y方向上都有标准差。因此,每个高斯分布被分配给单个簇。
    所以要做聚类首先应该找到数据集的均值和标准差,我们将采用一个叫做最大期望(EM)的优化算法。下图演示了使用GMMs进行最大期望的聚类过程。
    这里写图片描述
    具体步骤:
    1. 选择簇的数量(与K-Means类似)并随机初始化每个簇的高斯分布参数(均值和方差)。也可以先观察数据给出一个相对精确的均值和方差。
    2. 给定每个簇的高斯分布,计算每个数据点属于每个簇的概率。一个点越靠近高斯分布的中心就越可能属于该簇。
    3. 基于这些概率我们计算高斯分布参数使得数据点的概率最大化,可以使用数据点概率的加权来计算这些新的参数,权重就是数据点属于该簇的概率。
    4. 重复迭代2和3直到在迭代中的变化不大。
    GMMs的优点:(1)GMMs使用均值和标准差,簇可以呈现出椭圆形而不是仅仅限制于圆形。K-Means是GMMs的一个特殊情况,是方差在所有维度上都接近于0时簇就会呈现出圆形。
    (2)GMMs是使用概率,所有一个数据点可以属于多个簇。例如数据点X可以有百分之20的概率属于A簇,百分之80的概率属于B簇。也就是说GMMs可以支持混合资格。

    5. 凝聚层次聚类

    层次聚类算法分为两类:自上而下和自下而上。凝聚层级聚类(HAC)是自下而上的一种聚类算法。HAC首先将每个数据点视为一个单一的簇,然后计算所有簇之间的距离来合并簇,知道所有的簇聚合成为一个簇为止。
    下图为凝聚层级聚类的一个实例:
    这里写图片描述
    具体步骤:
    1. 首先我们将每个数据点视为一个单一的簇,然后选择一个测量两个簇之间距离的度量标准。例如我们使用average linkage作为标准,它将两个簇之间的距离定义为第一个簇中的数据点与第二个簇中的数据点之间的平均距离。
    2. 在每次迭代中,我们将两个具有最小average linkage的簇合并成为一个簇。
    3. 重复步骤2知道所有的数据点合并成一个簇,然后选择我们需要多少个簇。
    层次聚类优点:(1)不需要知道有多少个簇
    (2)对于距离度量标准的选择并不敏感
    缺点:效率低

    6. 图团体检测(Graph Community Detection)

    当我们的数据可以被表示为网络或图是,可以使用图团体检测方法完成聚类。在这个算法中图团体(graph community)通常被定义为一种顶点(vertice)的子集,其中的顶点相对于网络的其他部分要连接的更加紧密。下图展示了一个简单的图,展示了最近浏览过的8个网站,根据他们的维基百科页面中的链接进行了连接。
    这里写图片描述
    模块性可以使用以下公式进行计算:
    M=12LNi,j=1(AijkiKj2L)δCi,CjM=12L∑i,j=1N(Aij−kiKj2L)δCi,Cj函数(Kronecker-delta function). 下面是其Python解释:

    def Kronecker_Delta(ci,cj):
        if ci==cj:
            return 1
        else:
            return 0
     
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5

    通过上述公式可以计算图的模块性,且模块性越高,该网络聚类成不同团体的程度越好,因此通过最优化方法寻找最大模块性就能发现聚类该网络的最佳方法。
    组合学告诉我们对于一个仅有8个顶点的网络,就存在4140种不同的聚类方式,16个顶点的网络的聚类方式将超过100亿种。32个顶点的网络的可能聚类方式更是将超过10^21种。因此,我们必须寻找一种启发式的方法使其不需要尝试每一种可能性。这种方法叫做Fast-Greedy Modularity-Maximization(快速贪婪模块性最大化)的算法,这种算法在一定程度上类似于上面描述的集聚层次聚类算法。只是这种算法不根据距离来融合团体,而是根据模块性的改变来对团体进行融合。
    具体步骤:
    1. 首先初始分配每个顶点到其自己的团体,然后计算整个网络的模块性 M。
    2. 第 1 步要求每个团体对(community pair)至少被一条单边链接,如果有两个团体融合到了一起,该算法就计算由此造成的模块性改变 ΔM。
    3. 第 2 步是取 ΔM 出现了最大增长的团体对,然后融合。然后为这个聚类计算新的模块性 M,并记录下来。
    4. 重复第 1 步和 第 2 步——每一次都融合团体对,这样最后得到 ΔM 的最大增益,然后记录新的聚类模式及其相应的模块性分数 M。
    5. 重复第 1 步和 第 2 步——每一次都融合团体对,这样最后得到 ΔM 的最大增益,然后记录新的聚类模式及其相应的模块性分数 M。

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  • 常用聚类方法

    2019-08-22 17:21:02
    未完待续!
  • 二维多维不同簇数的点集,螺旋分布、月牙分布、环形分布等数据集,共30余种
  • 关于常用聚类算法的实现与分析.pdf
  • 但是,大多数情况下,在处理实际问题时,数据不会带预定义标签,因此我们需要开发能够对这些数据进行正确分类的机器学习模型,通过发现这些特征中的一些共性,来预测新数据的类。 无监督学习分析过程 开发无...
  • 基于划分的聚类方法 III . 基于层次的聚类方法 IV . 聚合层次聚类 图示 V . 划分层次聚类 图示 VI . 基于层次的聚类方法 切割点选取 VII . 基于密度的方法 VIII . 基于方格的方法 IX . 基于模型的方法
  • 如果想全面了解聚类算法并对其进行区别和比较的话,最好能把聚类的具体算法放在整个聚类分析的语境中理解。 聚类分析其实很简单,粗略看待就一下2个环节。 1、相似性衡量(similarity measurement) 相似性衡量又...
  • 常见的六大聚类算法

    万次阅读 多人点赞 2018-03-01 17:35:06
    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...
  • 几种常见的聚类方法

    千次阅读 2019-10-17 18:51:55
    作为无监督学习的一个重要方法聚类的思想就是把属性相似的样本归到一类。对于每一个数据点,我们可以把它归到一个特定的类,同时每个类之间的所有数据点在某种程度上有着共性,比如空间位置接近等特性。多用于数据...
  • 常用聚类算法

    2020-06-22 15:33:21
    k-means作为经典的聚类算法,应用范围很广,但是在运行前要指定聚类的数量n,这个值对于最终的计算结果很大的影响.而现在也没有通用的方法来得到这个值. 本文介绍了包括k-means在内的多种聚类算法,可以在实际中灵活...
  • 确定聚类个数,随机选择K个点作为初始聚类中心 计算各样本到K个聚类中心的距离,将该样本归为距离最近的一类。距离可用欧氏距离J=∑k=1K∑j=1n(∣∣xi−uk∣∣2)J=\sum_{k=1}^{K}{\sum_{j=1}^{n}{(||x_i-u_k||^2)}}J...
  • 四种聚类方法的比较

    万次阅读 2015-12-30 17:20:53
    聚类分析是一种重要的人类行为,早在孩提时代,一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗、动物植物。目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用,如用于模式识别、数据分析、图像处理、市场...
  • 四种聚类方法

    千次阅读 2018-03-19 20:47:24
    聚类分析是一种重要的人类行为,早在孩提时代,一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗、动物植物。目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用,如用于模式识别、数据分析、图像处理、市场...
  • 基于层次的聚类方法 简介 基于层次的聚类方法 概念 聚合层次聚类 图示 划分层次聚类 图示 基于层次的聚类方法 切割点选取 族间距离 概念 族间距离 使用到的变量 族间距离 最小距离 族间距离 最大距离 族间距离 中心...
  • 常用的四中聚类方法

    2015-09-26 21:43:28
    【转】四种聚类方法之比较  聚类分析是一种重要的人类行为,早在孩提时代,一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗、动物植物。目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用,如用于模式...
  • 五种聚类方法

    千次阅读 2018-12-14 10:36:36
    聚类是一种关于数据点分组的机器学习技术。给出一组数据点,我们可以使用聚类算法将每个数据点分类到特定的组中。理论上,同一组中的数据点应具有相似的属性或特征,而不同组中的数据点应具有相当不同的属性或特征...
  • 机器学习(六)——常见聚类方法

    万次阅读 2018-07-02 09:13:46
    笔者是一个痴迷于挖掘数据中的价值的学习人,希望在平日的工作学习中,挖掘数据的价值,找寻数据的秘密,笔者认为,数据的价值不仅仅只体现在企业...1) 基于划分的聚类方法: K-means算法: 算法步骤: (1) 首先...
  • 点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达 本文转自:磐创AI1. 典型聚类算法1.1 基于划分的方法代表:kmeans算法·指定k个聚类中心...
  • 四种聚类方法之比较

    千次阅读 2019-04-15 13:24:57
    四种聚类方法之比较
  • 一、聚类算法 作为机器学习或者深度学习的研究者和工程师,很多时候在研究过程中或者做项目的时候都会用到聚类的算法,所以这篇关于主要的聚类算法还是很值得一看的! 聚类是一种机器学习技术,涉及对数据点进行...
  • 常用分类&聚类方法

    千次阅读 2017-09-08 10:03:42
    有哪些分类方法常用的分类算法决策树,基于规则的分类算法,神经网络,支持向量机和朴素贝叶斯分类法等。(参考常用分类算法总结) 决策树 基于规则的分类算法 朴素贝叶斯 杂货铺 最近邻分类器 贝叶斯信念网络...
  • 机器学习中五种常用聚类算法

    千次阅读 2020-04-08 21:30:13
    聚类是机器学习中一种重要的无监督算法,它可以将数据点归结为一系列特定的组合。...以下是五种常用聚类算法。 K均值聚类 这一最著名的聚类算法主要基于数据点之间的均值和与聚类中心的聚类迭代而...
  • 常见聚类方法

    2020-09-15 11:09:51
    常见的聚类方法:K-Means,层次聚类,基于密度的聚类 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...

空空如也

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常用的聚类方法有哪些