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    Hierarchical Clustering算法概述

    HC算法,又称层次聚类算法,就是按照某种方法进行层次分类,直到满足某种条件为止。简单说它是将数据集中的每个样本初始化为一个簇,然后找到距离最近的两个簇,将他们合并,不断重复这个过程,直达到到预设的聚类数目为止。

    图解过程

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    Hierarchical Clustering算法函数

    sklearn.cluster.AgglomerativeClustering

    主要参数

    n_clusters:聚类的个数;

    linkage:指定层次聚类判断相似度的方法,有以下三种;

    ward:组间距离等于两类对象之间的最小距离(即single-linkage聚类);

    average:组间距离等于两组对象之间的平均距离(average-linkage聚类);

    complete:组间距离等于两组对象之间的最大距离(average-linkage聚类);

    labels_:每个数据的分类标签。

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  • 目录 基本分类算法 The Assign Class Algorithm【指向分类算法】 ...The Hierarchical Classification Algorithm【层次分类算法】 基本描述 适用范围 高级分类算法 基本分类算法 Th...

    目录

    基本分类算法

    The Assign Class Algorithm【指向分类算法】

    基本描述

    适用范围

    The Classification Algorithm【特征分类算法】

    基本描述

    适用范围

    The Hierarchical Classification Algorithm【层次分类算法】

    基本描述

    适用范围

    高级分类算法


     

    基本分类算法

    The Assign Class Algorithm【指向分类算法】

    基本描述

    赋值类算法是最简单的分类算法。它使用一个阈值条件来确定一个图像对象是否属于一个类。

    适用范围

    该算法适用于单个阈值条件满足的情况。

     

    The Classification Algorithm【特征分类算法】

    基本描述

    分类算法利用类描述(特征)对图像对象进行分类。它计算类描述(特征)并确定一个图像对象是否可以是一个类的成员。

    适用范围

    基于模糊逻辑应用的隶属函数,或者在类描述中有组合条件(多特征组合),可以使用此算法。分类结果提供最似分类呈现可供你调整分类参数。

    The Hierarchical Classification Algorithm【层次分类算法】

    基本描述

    层次分类算法用于将复杂的类层次结构应用于图像对象层次。该算法可应用于整个层次结构的类集合。它应用一个预定义的逻辑激活和禁用类基于以下规则:

    1. 只要类在继承层次结构中包含适用的子类,它们就不会应用于图像对象的分类(基于面向对象的继承特性,父类都是虚类,图像分割后的对象不会划分至父类,只会划分为最末端的子类)。
    2. 所有可用的分类特征都只应用于所选的图像对象的分类(限定条件后避免交叉影响)。

    适用范围

    图像特征复杂且简单的分类方法不易区分,需要经过多层次的分解才能较好的区分图像对象时,可选用本算法。

    高级分类算法

    高级分类算法被设计用来执行特定的分类任务。现有算法如下:

    1. 全局极值(最大值最小值)条件查找分类
    2. 局部极值(最大值最小值)条件查找分类
    3. 查找完全由某个类所包含的图像对象作为一个分类
    4. 查找完全被图像对象包围的对象作为一个分类
    5. 连接器分类:根据类的链接特征分类
    6. 切面叠加分类:通过与其他对象的重叠切面特征分类
    7. optimal box (Prototype)原型优选:基于训练样本为所选分类得到最优分割特征,同时为分类生成相应的隶属度函数实现分类。
    8. classifier分类器:基于样本的训练特征分类包括:贝叶斯(Bayes)、K临近(KNN)、支持向量机(SVM)、决策树(Decision Tree)、随机森林(Random Tree)

     

     

     

     

     

     

     

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  • 层次聚类算法

    千次阅读 2010-06-11 15:06:00
    算法的计算复杂性为O(n2),适合于小型数据集的分类. 2.1.1 层次聚合算法算法由树状结构的底部开始逐层向上进行聚合,假定样本集S={o1,o2,…,on}共有n 个样本. HA1[初始化]. 置每个样本oi 为...

    层次聚类算法又称为树聚类算法[8,9],它使用数据的联接规则,透过一种层次架构方式,反复将数据进行分
    裂或聚合,以形成一个层次序列的聚类问题解.本文仅以层次聚类算法中的层次聚合算法为例进行介绍.层次聚
    合算法的计算复杂性为O(n2),适合于小型数据集的分类.
    2.1.1 层次聚合算法
    该算法由树状结构的底部开始逐层向上进行聚合,假定样本集S={o1,o2,…,on}共有n 个样本.
    HA1[初始化]. 置每个样本oi 为一个类; /*共形成n 个类:o1,o2,…,on*/
    HA2[找最近的两个类]. ( , ) min , , ( , ) distance or ok ou ov S ou ov distance ou ov ∀ ∈ ≠ = ;
    /*从现有的所有类中找出距离最近(相似度最大)的两个类or 和ok*/
    HA3[合并or 和ok]. 将类or 和ok 合并成一个新类ork; /*现有的类数将减1*/
    HA4. 若所有的样本都属于同一个类,则终止本算法;否则,返回步骤HA2.

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  • 聚类分析的典型应用场景目标用户的群体分类不同产品的价值组合探测、发现孤立点、异常值主要聚类算法分类聚类分析应用注意事项1.噪声和异常值的处理直接删除那些比其他任何数据点都要远离聚类中心点的异常值随机...
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    聚类分析的典型应用场景

    • 目标用户的群体分类
    • 不同产品的价值组合
    • 探测、发现孤立点、异常值

    主要聚类算法的分类

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    聚类分析应用注意事项

    1.噪声和异常值的处理

    • 直接删除那些比其他任何数据点都要远离聚类中心点的异常值
    • 随机抽样

    2.数据标准化

    参与聚类的变量绝大多数都是区间型变量,不同区间型变量之间的数量单位不同,如果不加处理直接进行聚类,很容易造成聚类结果的失真。

    数据标准化不仅可以为聚类计算中的各个属性赋予相同的权重,还可以有效化解不同属性因度量单位不统一所带来的潜在的数量等级的差异

    标准差标准化,经过这种方法处理后的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1。(μ为所有样本数据的均值,σ为所有样本数据的标准差)

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    3.聚类变量的少而精

    • 紧紧围绕具体分析目的和业务需求挑选聚类变量
    • 通过相关性检测,可防止相关性高的变量同时进入聚类计算
    • 衍生变量
    • 主成分分析,作为一种常用的降维方法,可以在聚类之前进行数据的清理,精简变量的数量

    聚类分析的拓展应用

    • 聚类的核心指标与非聚类的业务指标相辅相成
    • 数据的探索和清理工具
    • 个性化推荐的应用

    聚类分析的优势和缺点

    优势

    • 聚类技术已经比较成熟,算法也比较可靠
    • 聚类技术不仅本身是一种模型技术,可以直接响应业务需求,提出细分的具体方案来指导实践
    • 聚类的结果比较容易用商业和业务的逻辑来理解和解释
    • K-Means算法具有简洁、高效的特点
    • K-Means算法是一个不依赖顺序的算法

    缺点

    • 数据分析师需要事先指定聚类的数目k
    • 算法对数据噪声和异常值比较敏感

    聚类分析结果的评估

    1.业务专家的评估

    2.聚类技术上的评价指标

    RMSSTD:群体中所有变量的综合标准差,RMSSTD越小表明群体内(簇内)个体对象的相似程度越高,聚类效果越好。

    R-Square:聚类后群体间差异的大小,也就是聚类结果可以在多大比例上解释原数据的方差,R-Square越大表明群体间(簇间)的相异性越高,聚类效果就越好。

    SPR:该指标适用于层次方法中的凝聚层次聚类算法,它表示当原来两个群体合并成新群体的时候,其所损失的群内相似性的比例。一般来说,SPR越小,表明合并成新的群体时,损失的群内相似性比例越小,新群体内的相似性越高,聚类效果就越好。

    Distance Between Clusters:该指标适用于层次方法中的凝聚层次聚类算法,它表示在要合并两个细分群体(簇)时,分别计算两个群体的中心,以求得两个群体的距离。一般来说,距离越小说明两个群体越适合合并成一个新群体。

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  • 层次聚类算法汉语版

    2020-04-16 19:21:19
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空空如也

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