精华内容
下载资源
问答
  • 聚类分析的一般步骤:1.选择合适的变量2.缩放数据3.寻找异常点4.计算距离5.选择聚类算法6.获得一种或多种聚类方法7.确定聚类数目8.获得最终的聚类解决方案9.结果可视化10.解读类11.验证结果下面正式开始层次聚类的...

    聚类分析的一般步骤:

    1.选择合适的变量

    2.缩放数据

    3.寻找异常点

    4.计算距离

    5.选择聚类算法

    6.获得一种或多种聚类方法

    7.确定聚类数目

    8.获得最终的聚类解决方案

    9.结果可视化

    10.解读类

    11.验证结果

    下面正式开始层次聚类的讲解:

    在层次聚类中,起初每一个实例或观测值属于一类,聚类就是每一次把两类聚成新的一类,直到所有的类聚成单个类为止。

    (1)定义每个观测值(行或单元)为一类

    (2)计算每类和其他各类的距离

    (3)把距离最短的两类和并成一类,这样的类的个数就减少一个:

    (4)重复步骤(2)(3)

    在层次聚类分析中,主要的区别是它们对类的定义不同,下面给出五种常见的聚类方法的定义和其中两类之间距离的定义。

    单联动(single)最短距离法:一个类中的点和另一个类中的点的最小距离

    全联动(complete):一个类中的点和另一个类中的点的最大距离

    平均联动(average):​一个类中的点和另一个类中的点的平均距离

    质心(centroid):两类中质心(变量均值向量)之间的距离,对单个观测值来说质心就是变量的值

    ward法:两个类之间所有变量的方差分析的平方和

    ​层次分析法用函数hclust()函数来实现,格式是:hclust(d,method="")

    d:是dist()函数计算出的距离矩阵

    method:方法:"single"

    "complete"​

    "average"  "centroid"

    "ward"

    平均联动聚类:

    代码:

    data(nutrient,package = "flexclust")

    >

    row.names(nutrient)

    >

    nutrient.scale

    > d

    > fit.average

    "average")

    > plot(fit.average,hang = -1,cex=.8)

    如果最终目标是分配到的类较少,我们需要分析聚类的个数

    NbClust()函数可以计算适当类的数目

    代码:

    library(NbClust)

    devAskNewPage(ask = TRUE)

    nc

    "euclidean",min.nc = 2,max.nc = 15,method = "average")

    table(nc$Best.nc[1,])​

    0  1

    2  3  4

    5  9 10 13 14

    15

    2  1

    4  4  2

    4  1  1

    2  1

    4

    barplot(table(nc$Best.nc[1,]))

    可以看出类的数目为:2,3,5,15最佳

    获得最终的聚类方案:

    代码:​

    barplot(nc$Best.nc)

    >

    clusters

    > table(clusters)

    clusters

    1

    2  3  4

    5

    7 16

    1  2

    1

    >

    aggregate(nutrient,by=list(clusters),median)

    Group.1 energy protein fat calcium

    iron

    1

    1  340.0

    19

    29

    9 2.50

    2

    2  170.0

    20

    8

    13 1.45

    3

    3  160.0

    26

    5

    14 5.90

    4

    4   57.5

    9

    1

    78 5.70

    5

    5  180.0

    22

    9     367

    2.50

    >

    aggregate(as.data.frame(nutrient.sacle),by=list(cluster=clusters),median)

    cluster

    energy

    protein

    fat

    calcium

    iron

    1

    1  1.3101024

    0.0000000  1.3785620 -0.4480464

    0.08110456

    2

    2 -0.3696099

    0.2352002 -0.4869384 -0.3967868

    -0.63743114

    3

    3 -0.4684165

    1.6464016 -0.7534384 -0.3839719

    2.40779157

    4

    4 -1.4811842 -2.3520023

    -1.1087718  0.4361807

    2.27092763

    5

    5 -0.2708033

    0.7056007 -0.3981050  4.1396825

    0.08110456

    > plot(fit.average,hang = -1,cex=.8)

    >

    rect.hclust(fit.average,k=5)

    ​​

    展开全文
  • -聚类分析(cluster analysis)是常见的数据挖掘手段,其主要假设是数据间存在相似性。而相似性是有价值的,因此可以被用于探索数据中的特性以产生价值。常见应用包括:用户分割:将用户划分到不同的组别中,并根据簇...

    - 点击上方“中国统计网”订阅我吧!-

    0719c2e486845dc4ceb711ca06c9a34c.gif

    聚类分析(cluster analysis)是常见的数据挖掘手段,其主要假设是数据间存在相似性。而相似性是有价值的,因此可以被用于探索数据中的特性以产生价值。常见应用包括:

    用户分割:将用户划分到不同的组别中,并根据簇的特性而推送不同的广告欺诈检测:发现正常与异常的用户数据,识别其中的欺诈行为

    d2bd3f101cc81db2b0ce5ffcd6129a17.png

    如上图,数据可以被分到红蓝绿三个不同的簇(cluster)中,每个簇应有其特有的性质。显然,聚类分析是一种无监督学习,是在缺乏标签的前提下的一种分类模型。当我们对数据进行聚类后并得到簇后,一般会单独对每个簇进行深入分析,从而得到更加细致的结果。

    常见的聚类方法有不少,比如K均值(K-Means),谱聚类(Spectral Clustering),层次聚类(Hierarchical Clustering),大部分机器学习参考书上都有介绍,此处不再赘述。今天主要探讨实际聚类分析时的一些技巧。

    124ff41c633d754000ff81a272c50477.png01 如何选择适合的聚类算法ca58e4494c6552a4a8abc9b3dc0b9bd9.png

    聚类算法的运算开销往往很高,所以最重要的选择标准往往是数据量。

    但数据量上升到一定程度时,如大于10万条数据,那么大部分聚类算法都不能使用。最近读到的一篇对比不同算法性能随数据量的变化[1]很有意思。在作者的数据集上,当数据量超过一定程度时仅K均值和HDBSCAN可用。

    我的经验也是,当数据量超过5万条数据以后,K均值可能是比较实际的算法。但值得注意的是,K均值的效果往往不是非常好,我曾在如何正确使用「K均值聚类」?中对K均值进行过总结:

    因此不难看出,K均值算法最大的优点就是运行速度快,能够处理的数据量大,且易于理解。但缺点也很明显,就是算法性能有限,在高维上可能不是最佳选项。

    一个比较粗浅的结论是,在数据量不大时,可以优先尝试其他算法。当数据量过大时,可以试试HDBSCAN。仅当数据量巨大,且无法降维或者降低数量时,再尝试使用K均值。

    一个显著的问题信号是,如果多次运行K均值的结果都有很大差异,那么有很高的概率K均值不适合当前数据,要对结果谨慎的分析。

    另一种替代方法是对原始数据进行多次随机采样得到多个小样本,并在小样本上聚类,并融合结果。比如原始数据是100万,那么从中随机采样出100个数据量等于1万的样本,并在100个小数据集上用更为复杂的算法进行聚类,并最终融合结果。

    此处需要注意几点问题:

    随机采样的样本大小很重要,也不能过小。需要足够有代表性,即小样本依然可以代表总体的数据分布。如果最终需要划分很多个簇,那么要非常小心,因为小样本可能无法体现体量很小的簇。

    在融合过程中要关注样本上的聚类结果是否稳定,随机性是否过大。要特别注意不同样本上的簇标号是否统一,如何证明不同样本上的簇结果是一致的。

    因此我的经验是,当数据量非常大时,可以优先试试K均值聚类,得到初步的结果。如果效果不好,再通过随机采样的方法构建更多小样本,手动融合模型提升聚类结果,进一步优化模型。

    124ff41c633d754000ff81a272c50477.png02 聚类分析时需要使用什么变量?ca58e4494c6552a4a8abc9b3dc0b9bd9.png

    这个是一个非常难回答的问题,而且充满了迷惑性,不少人都做错了。举个简单的例子,我们现在有很多客户的商品购买信息,以及他们的个人信息,是否该用购买信息+个人信息来进行聚类呢?

    未必,我们需要首先回答最重要的一个问题:我们要解决什么问题?

    如果我们用个人信息,如性别、年龄进行聚类,那么结果会被这些变量所影响,而变成了对性别和年龄的聚类。所以我们应该先问自己,“客户购物习惯”更重要还是“客户的个人信息”更重要?

    如果我们最在意的是客户怎么花钱,以及购物特征,那就应该完全排除客户的个人信息(如年龄性别家庭住址),仅使用购买相关的数据进行聚类。这样的聚类结果才是完全由购买情况所驱动的,而不会受到用户个人信息的影响。

    那该如何更好的利用客户的个人信息呢?这个应该被用在聚类之后。当我们得到聚类结果后,可以对每个簇进行分析,分析簇中用户的个人情况,比如高净值客户的平均年龄、居住区域、开什么车。无关变量不应该作为输入,而应该得到聚类结果后作为分析变量。

    一般情况下,我们先要问自己,这个项目在意的是什么?很多时候个人信息被错误的使用在了聚类当中,聚类结果完全由个人信息所决定(比如男性和女性被分到了两个簇中),对于商业决策的意义就不大了。一般来说,应该由商业数据驱动,得到聚类结果后再对每个簇中的用户个人信息进行整合分析。

    但值得注意的是,这个方法不是绝对的。在聚类中有时候也会适当引入个人信息,也可以通过调整不同变量的权重来调整每个变量的影响。

    124ff41c633d754000ff81a272c50477.png03 如何分析变量的重要性?ca58e4494c6552a4a8abc9b3dc0b9bd9.png

    首先变量选择是主观的,完全依赖于建模者对于问题的理解,而且往往都是想到什么用什么。因为聚类是无监督学习,因此很难评估变量的重要性。介绍两种思考方法:

    考虑变量的内在变化度与变量间的关联性:一个变量本身方差很小,那么不易对聚类起到很大的影响。如果变量间的相关性很高,那么高相关性间的变量应该被合并处理。直接采用算法来对变量重要性进行排序:比如 Principal Feature Analysis [2],网上有现成的代码 [3]。

    另一个鸡生蛋蛋生鸡的问题是,如果我用算法找到了重要特征,那么仅用重要特征建模可以吗?这个依然不好说,我觉得最需要去除的是高相关性的变量,因为很多聚类算法无法识别高相关性,会重复计算高相关性特征,并夸大了其影响,比如K均值。

    124ff41c633d754000ff81a272c50477.png4 证明聚类的结果有意义?如何决定簇的数量?ca58e4494c6552a4a8abc9b3dc0b9bd9.png

    聚类分析是无监督学习,因此没有具体的标准来证明结果是对的或者错的。一般的判断方法无外乎三种:

    人为验证聚类结果符合商业逻辑。比如我们对彩票客户进行聚类,最终得到4个簇,其中分为:

    “高购买力忠实客户”:花了很多钱的忠实客户,他们可能常年购买且花费不菲

    “普通忠实客户”:常年购买,但每次的购买额度都不大

    “刺激性消费单次购买者”:只购买了几次,但是一掷千金

    “谨慎的单次购买者”:只购买了几次,每次买的都很谨慎

    我们可以用通过商业逻辑来解释聚类结果,结果应该大致符合行业专家的看法。最终你的聚类结果需要回归到现实的商业逻辑上去,这样才有意义。

    预先设定一些评估标准,比如簇内的紧凑度和簇间的疏离度,或者定义好的函数如Silhouette Coefficient。一般来说设定一个好的评估标准并不容易,所以不能死板的单纯依赖评估函数。

    通过可视化来证明不同簇之间的差异性。因为我们一般有超过两个变量,所以会需要先对数据进行压缩,比如很多流形学习的方法多维缩放(multi-dimensional scaling)。

    以下图为例,我把数据分成了四个簇,并用T-SNE压缩到二维并绘制出来。从直观上看,不同簇间有了一定区别。类似的可视化也可以在变量间两两绘制,或者直接画pairplot。

    971dbed8871fad5b0f216f68b2e87800.png

    所以如何定义一个好的聚类结果?我认为应该符合几个基本标准:

    符合商业常识,大致方向上可以被领域专家所验证可视化后有一定的区别,而并非完全随机且交织在一起如果有预先设定的评估函数,评估结果较为优秀

    因此决定簇的数量也应该遵循这个逻辑,适当的数量应该满足以上三点条件。如果某个簇的数量过大或者过小,那可以考虑分裂或者合并簇。

    当然,聚类作为无监督学习,有很多模棱两可的地方。但应时时牢记的是,机器学习模型应服务商业决策,脱离问题空谈模型是没有意义的。

    文章参考:

    [1] Benchmarking Performance and Scaling of Python Clustering Algorithms

    [2] Lu, Y., Cohen, I., Zhou, X.S. and Tian, Q., 2007, September. Feature selection using principal feature analysis. In Proceedings of the 15th ACM international conference on Multimedia (pp. 301-304). ACM.

    [3] Methods in R or Python to perform feature selection in unsupervised learning

    End.

    来源:阿萨姆谈AI

    公益课程戳 ? 武汉加油「特别计划·爱数据大咖讲师团公益直播」

    09ffb32ae5dcde2c59a2e4fb264f7c3a.png

    展开全文
  • 一、层次聚类介绍1.1 简介层次聚类,主要是对给定的待聚类的数据集进行层次化分解。主要分为两大类:1.从下到上的凝聚聚类2.从上到下的分裂聚类其他算法大部分是对样本之间距离度量或者类间凝聚/分裂依据进行改进。...

    一、层次聚类介绍

    1.1 简介

    层次聚类,主要是对给定的待聚类的数据集进行层次化分解。主要分为两大类:

    1.从下到上的凝聚聚类

    2.从上到下的分裂聚类

    其他算法大部分是对样本之间距离度量或者类间凝聚/分裂依据进行改进。

    1.2从下到上的凝聚算法

    从下到上的凝聚算法能够让人们较为直观的观察到凝聚的树结构,也是层次聚类中比较常用的一个方法。

    主要过程如下图所示。1e33b26172633d5c32926670af3a5a5d.png

    其中需要的步骤主要有三步:

    1.选择变量

    选择需要聚类的样本,就是需要聚类的数据集

    2.计算样本之间的距离/相似度

    关于样本距离的选择如果是空间变量,变量之间没有相互关系,一般选择欧式距离

    如果样本之间存在物理上的关联,比如下一样本的产生与上一样本具有相同的物理原理,一般选择相似度。

    将每个样本看成一个簇,计算每一类(样本)与其他类(样本)之间的相似度/距离,将样本距离按从小到大进行排序,按照从距离/相似度距离进行不断连接。

    8cda9819178e8ac93a79e6eec234f3dc.png

    很明显黄点与紫色点聚为一类,然后可以得到6类,如下图所示,然后计算样本距离。

    182374186775403e7468cdee4a56174a.png

    然后依据类间的聚合方式进行聚合,继续进行聚类。

    706dc0226dc333790a2d53179d3cb799.png

    然后聚为3类。最后合并为1类。

    cb26536d3d23f90076b1a427b6463813.png

    简单来说,就是不断计算簇中样本之间的相似度/距离,然后根据选择聚合依据进行不断聚类。

    3.计算类间之间的聚合方式

    类间距离合并的依据主要有6种:

    1.‘single’:单连通,最短距离法

    2.‘complete’:全连通,最长距离法

    3.‘average’:未加权平均距离法;

    4.‘centroid’:质心距离法

    5.‘median’:加权质心距离法

    6. ‘ward’:内平方距离

    示意图如下所示:

    引自:https://www.2cto.com/net/201806/755321.html

    19aacb2eace044a51d436db717bbb9b5.png

    过程图:

    deabdbd85e1761dc21a4ebbb25bdf905.png

    二、matlab程序

    matlab中提供clusterdata函数用来进行聚类,默认返回值为每个样本的类别

    hidx=clusterdata(data,'maxclust',numClust,'distance',dist_h,'linkage',link);

    data为数据集

    numClust为你需要聚类的个数

    ‘distance’,表示样本之间的距离计算方式,

    dist_h 可供选择的参数有:{euclidean’:欧氏距离(默认);‘seuclidean’:标准化欧氏距离;‘mahalanobis’:马氏距离;‘cityblock’:布洛克距离;‘minkowski’:明可夫斯基距离;

    ‘cosine’:余弦距离 ‘correlation’:相关性 ‘hamming’:汉明距离 ‘jaccard’:Jaccard相似度};

    ‘linkage’,参数为簇间合并的依据,

    link 可供选择的参数有:{single’:单连通,最短距离法(默认);‘complete’:全连通,最长距离法;‘average’:未加权平均距离法;‘weighted’:加权平均法;‘centroid’:质心距离法;‘median’:加权质心距离法;‘ward’:内平方距离’chebychev’:Chebychev距离}。

    %% 读取数据

    clc;clear all,close all

    pre_data=xlsread('StockFinance.xlsx','Sheet1','E2:N4735');

    %% 数据归一化

    [rn,cn]=size(pre_data);

    step1_data=zeros(rn,cn);

    for k=1:cn

    %基于均值方差的离群点数据归一化

    xm=mean(pre_data(:,k));

    xs=std(pre_data(:,k));

    for j=1:rn

    if (pre_data(j,k))>xm+2*xs

    step1_data(j,k)=1;

    elseif (pre_data(j,k))

    展开全文
  • 层次聚类中,起初每一个实例或观测值属于一类,聚类就是每一次把两类聚成新的一类,直到所有的类聚成单个类为止,算法如下a、定义每个观测值(行或单元)为一类b、计算每类和其他各类的距离c、把距离最短的两类合并...

    层次聚类中,起初每一个实例或观测值属于一类,聚类就是每一次把两类聚成新的一类,直到所有的类聚成单个类为止,算法如下

    a、定义每个观测值(行或单元)为一类

    b、计算每类和其他各类的距离

    c、把距离最短的两类合并成一类,这样类的个数就减少一个

    d、重复步骤(b)和(c)。直到包含所有观测值的类合并成单个的类为止

    在层次聚类中,主要的区别是它们对类的定义不同(步骤(b)),五种常见的聚类方法的定义和其中两类之间的距离定义

    聚类方法

    两类之间的距离定义

    单联动

    一个类中的点和另一个类中的点的最小距离

    全联动

    一个类中的点和另一个类中的点的最大距离

    平均联动

    一个类中的点与另一个类中的点的平均距离(也称作UPGMA,非加权对组平均)

    质心

    两类中质心(变量均值向量)之间的距离。对单个的观测值来说,质心就是变量的值

    Ward法

    两个类之间所有变量的方差分析的平方和

    单联动聚类方法:倾向于发现细长的、雪茄型的类,它也通常展示一种链式的现象,即不相似的观测值分到一类中,因为它们和它们的中间值很相像

    全联动聚类方法:倾向与发现大致相等的直径紧凑类,对异常值很敏感

    平均联动:提供了以上两种方法的折中,相对来说,它不像链式,而且对异常值没有那么敏感,倾向与把方差小的类聚合

    Ward法:倾向与把少量观测值的类聚合到一起,并且倾向与产生与观测值个数大致相等的类,它对异常值也是敏感的

    质心法:一种很受欢迎的方法,因为其中类距离的定义比较简单,易于理解,相比其他方法,它对异常值不是很敏感,但是它可能不如平均联动法或Ward方法表现的很好

    hclust()

    层次聚类的方法可用 hclust()函数来实现,格式是

    hclust(d ,method=)

    d:是通过 dist()函数产生的矩阵

    method:方法有“single”单联动,“complete”全联动,“average”平均联动,“centroid”质心,“ward ”Ward法

    平均联动聚类

    查看flexclust包中的营养数据集

    > data(nutrient,package = "flexclust") #导入数据

    > row.names(nutrient)

    > nutrient.scaled

    > d

    > fit.average

    > plot(fit.average,hang=-1, cex=0.8 ,main = "Average Linkage Clustering") #hang = -1 设置标签的位置:将观测值的标签移动到水平轴下面(让它们挂在0下面)

    a、高度刻度代表了该高度类之间合并的判定值,对于平均联动来说,标准是一类中的点和其他类中的点的距离平均值

    b、图提供了27种了食物之间的相似性/异质性的层次分析视图,如tuna canned 和chicken canned相似,但是都和 clams canned有很大的不同

    如果最终目标是这些食品分配到类(希望有意义的)较少,那么需要额外的分析选择聚类的适当个数

    展开全文
  • (这篇文章是我关于除法层次聚类算法的previous问题的延续。)问题是如何用Python(或任何其他语言)实现这个算法。在算法描述除法聚类通过一系列连续的分裂进行。在步骤0,所有对象都在一个簇中。在每一步,一个集群被...
  • 由浅入深聚类分析·算法原理及核心步骤
  • 龙源期刊网http://www.qikan.com.cn基于python的数据处理和模糊层次聚类作者:赵金晖来源:《无线互联科技》2018年第14期摘要:...文章将应用模糊层次聚类的方法,并详细展示主要步骤,比起均值聚类,文中的方法更...
  • 基本思想 每一个样本作为一类 ...**注意:一般聚类前要将数据进行标准化。**消除量纲影响 irisScaled <- scale(iris[, -5])# 数据标准化 具体实验步骤 计算样本之间的距离 d <- dist(irisScaled[, 1:4]) fitH
  • 聚类分析

    2017-10-03 22:04:00
    什么是聚类分析?聚类算法有哪几种?请选择一种详细描述其计算原理和步骤聚类分析(clusteranalysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。...聚类分析计算方法主要有: 层次的方法(h...
  • 聚类分析是一种无监督学习的分类算法 所谓的无监督学习就是在机器学习过程中并无结果数据进行指导。样本是无明确标签的,只能根据样本之间属性关系进行分类。 聚类的概念 相似性度量 算法步骤 聚类结果的性能...
  • 运用scikit-learn库进行聚类分析

    千次阅读 2019-02-21 21:28:18
    运用scikit-learn库进行聚类分析一、 k-means聚类算法(一)k-means算法(二)使用肘方法确定簇的最佳数量(三)使用轮廓图定量分析聚类质量二、层次聚类(一) 普通层次聚类步骤(二)通过scikit-learn 进行层次...
  • 几种常见的聚类分析

    2018-10-17 17:36:00
    1)划分聚类:K-means聚类、K-中心点聚类、CLARANS算法 2)层次聚类 :DIANA算法、BIRCH算法、Chameleon算法 3)模糊聚类 :EM算法 4)基于密度聚类:OPTICS算法、DBSCAN算法 K-Means(K均值)聚类 算法步骤...
  • [Rcode]聚类分析

    万次阅读 2017-12-08 11:53:38
    #聚类分析一般步骤[见R in action343] ...#层次聚类分析(以平均联动聚类为例) if(!require('flexclust')) { install.packages('flexclust') require('flexclust') } data(nutrient,package="flexclust") row.name
  • k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配...
  • 数据挖掘原理与应用宝典元昌安主编邓松李文敬刘海涛编著电子工业出版社主要内容聚类分析原理聚类分析常用算法分类划分聚类方法层次聚类方法基于密度的聚类方法基于网格的聚类方法基于模型的聚类方法高维数据的聚类...
  • UE集群分析 如何使用Python执行聚类分析的示例,该聚类分析适用于欧盟国家/地区的温室气体排放量。 主要是,我们一方面要根据排放量最多...层次聚类分析 具有两个变量的聚类分析 具有两个缩放比例变量的聚类分析 结论
  • 常用的聚类分析算法下面将对常用的聚类分析算法做个简单介绍。图1 图常用聚类算法之间的层次关系1 基于划分的算法划分聚类在一步中就产生所有的簇,而不要几个步骤。虽然在算法内部可以产生几个不同的簇,但划分聚类的...
  • 聚类后,我们可以更加准确的在每个类中单独使用统计模型进行估计、分析或预测; 也可以探究不同类之间的相关性和主要差异。 聚类和上一讲分类的区别:分类是已知类别的,聚类未知 2. K-means聚类算法(K...
  • 聚类分析需要注意的问题二、系统聚类的SPSS实现三、用图形估计聚类个数1.原理2.绘制图形,辅助确定四、绘制聚类结果图 一、系统(层次)聚类介绍 系统聚类的合并算法通过计算两类数据点间的距离,对最为接近的两类...
  • K-Means聚类算法的4个步骤流程!

    万次阅读 2016-11-14 16:38:47
    聚类分析是我们数据挖掘中常用的算法,常常用于没有分类,但又有相关相似性的样本研究当中,包括了K-Means、K-中心点和系统聚类三种算法,各自有各自的特点和适用环境。今天我们大圣众包根据网络资源详细介绍下K-...
  • 层次聚类 (Hierarchical Clustering)步骤 监督学习和无监督学习 标记数据(labelled data)与未标记数据(unlabelled data) 无监督学习(unsupervised techniques):和寻找未标记数据中的隐藏结构的问题相关。 例子:...
  • 聚类相关基本概述1.1 学习模式1.1.1 监督学习1.1.2 无监督学习1.2 聚类分析1.2.1 基本概念1.2.2 基本步骤1.2.3 相似性度量1.2.3.1 距离度量1.2.3.1 相似系数度量1.2.4 有效性评价准则指标1.2.4.1 外部评价1.2.4.1 ...
  • R语言-聚类与分类

    2018-02-28 23:20:00
    一.聚类:  一般步骤:  1.选择合适的变量  2.缩放数据  3.寻找异常点  4.计算距离 ... 5.... 6.... 7.... 8.... 9.... 10.... 11.... 1.层次聚类分析  案例:采用flexclust的营养数据集作为参考  1.基...
  • 四种聚类方法之比较

    万次阅读 2012-08-18 18:05:32
    摘 要: 介绍了较为常见的k-means、层次聚类、SOM、FCM等四种聚类算法,阐述了各自的原理和使用步骤,利用国际通用测试数据集IRIS对这些算法进行了验证和比较。结果显示对该测试类型数据,FCM和k-means都具有较高的...
  • 目录1、分层聚类算法2、方法3、分析步骤4、案例1、分层聚类算法层次聚类算法又称为树聚类算法,它根据数据之间的距离,透过一种层次架构方式,反复将数据进行聚合,创建一个层次以分解给定的数据集。2、方法01 聚类...
  • 如何正确的选择聚类算法

    千次阅读 2019-10-26 16:21:26
    文章目录四种基本算法以及如何选择基于连通性的聚类或层次聚类基于质心的聚类期望最大化算法基于数据密度的聚类 这里介绍四种基本的聚类算法—层次聚类、基于质心的聚类、最大期望算法和基于密度的聚类算法, 并讨论...
  • 本文将介绍四种基本的聚类算法—层次聚类、基于质心的聚类、最大期望算法和基于密度的聚类算法,并讨论不同算法的优缺点。聚类算法十分容易上手,但是选择恰当的聚类算法并不是一件容易的事。数据聚类是搭建一个正确...
  • 数据集中样本的层次聚类(Hierarchical clustering) 质量控制 DESeq2工作流程的下一步是QC,包括样本水平(sample-level)和基因水平(gene-level)的步骤,对计数数据进行QC检查,以帮助我们确保样本/重复看起来良好。 ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4
收藏数 61
精华内容 24
关键字:

层次聚类分析步骤