机器学习-聚类分析
机器学习中的聚类分析方法(Ⅱ)
机器学习中的聚类分析方法机器学习是一种通过让计算机从数据中学习模式和规律，从而实现自主决策和预测的技术。
在机器学习中，聚类分析是一种常用的方法之一，用于将数据集中的样本分成不同的群组或类别。
聚类分析的目的是在不需要预先知道类别标签的情况下，发现数据集中的内在结构。
本文将介绍机器学习中的聚类分析方法及其在实际应用中的重要性。
一、K均值聚类K均值聚类是一种常见的聚类分析方法，它将数据集中的样本划分为K个类别，使得每个样本与其所属类别的中心点（均值）之间的距离最小化。
K均值聚类的算法流程通常包括初始化K个中心点、将每个样本分配到距离最近的中心点所属的类别中、更新每个类别的中心点位置，重复以上步骤直到收敛。
K均值聚类方法简单易懂，计算速度快，在实际应用中被广泛使用。
二、层次聚类层次聚类是一种自下而上或自上而下的聚类方法，它不需要预先设定聚类数量K。
层次聚类的算法通过计算每对样本之间的相似度或距离，构建一个树形结构（聚类树），然后根据树形结构将样本逐步合并成不同的类别。
层次聚类的优点是不需要预先知道聚类数量，但计算复杂度较高，对大规模数据集不适用。
三、密度聚类密度聚类是一种基于样本密度的聚类方法，它将密度较高的样本划分为一类，并发现样本空间中的高密度区域。
密度聚类算法的代表是DBSCAN（基于密度的空间聚类应用），它通过定义样本的邻域和核心对象来实现聚类。
密度聚类方法适用于发现任意形状的类别和处理噪声数据，但对参数的选择较为敏感。
四、混合聚类混合聚类是一种将不同类型的聚类模型结合起来的方法，它能够克服单一聚类方法的局限性。
混合聚类通常将多个聚类模型进行混合或集成，将不同的聚类结果进行融合。
混合聚类方法可以提高聚类结果的准确性和鲁棒性，但需要对不同的聚类模型进行合理的组合和调参。
五、聚类分析在实际应用中的重要性聚类分析在机器学习和数据挖掘领域中有着广泛的应用。
在商业领域，聚类分析可以用于市场细分、客户分类、产品推荐等。
机器学习-聚类分析
机器学习第4章聚类分析•聚类分析是一种典型的无监督学习，用于对未知类别的样本进行划分，将它们按照一定的规则划分成若干个类族，把相似(距高相近)的样本聚在同一个类簇中，把不相似的样本分为不同类簇，从而揭示样本之间内在的性质以及相互之间的联系规律•聚类算法在银行、零售、保险、医学、军事等诸多领域有着广泛的应用•本章主要内容包括聚类分析基础、聚类效果评价指标、聚类实现方法，重点介绍基于划分的方法、基于密度的方法、基于层次的方法、基于网格的方法和基于模型的方法，并结合实例讲解聚类算法的应用•聚类分析概念–聚类方法分类–良好聚类算法的特征•聚类分析的度量–外部指标–内部指标•基于划分的聚类–k-均值算法–k-medoids算法–k-prototype算法•基于密度聚类–DBSCAN算法–OPTICS算法–DENCLUE算法•基于层次的聚类–BIRCH聚类–CURE算法•基于网格的聚类•基于模型的聚类–概率模型聚类–模糊聚类–Kohonen神经网络聚类聚类分析概念•将未标记的样本自动划分成多个类簇•在销售领域，利用聚类分析对客户历史数据进行分析，对客户划分类别，刻画不同客户群体的特征，从而深入挖掘客户潜在需求，改善服务质量，增强客户黏性•在医学领域，对图像进行分析，挖掘疾病的不同临床特征，辅助医生进行临床诊断。
聚类算法被用于图像分割，把原始图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提取目标•在生物领域，将聚类算法用于推导动植物分类，以往对动植物的认知往往是基于外表和习性，应用聚类分析按照功能对基因聚类，获取不同种类物种之间的基因关联议程聚类方法分类•基于划分的聚类•基于层次的聚类•基于密度的聚类•基于网格的聚类•基于模型的聚类议程良好聚类算法的特征•良好的可伸缩性•处理不同类型数据的能力•处理噪声数据的能力•对样本顺序的不敏感性•约束条件下的表现•易解释性和易用性聚类分析的度量•聚类分析的度量指标用于对聚类结果进行评判，分为内部指标和外部指标两大类–外部指标指用事先指定的聚类模型作为参考来评判聚类结果的好坏–内部指标是指不借助任何外部参考，只用参与聚类的样本评判聚类结果好坏•聚类的目标是得到较高的簇内相似度和较低的簇间相似度，使得簇间的距离尽可能大，簇内样本与簇中心的距离尽可能小•聚类得到的簇可以用聚类中心、簇大小、簇密度和簇描述等来表示–聚类中心是一个簇中所有样本点的均值(质心)–簇大小表示簇中所含样本的数量–簇密度表示簇中样本点的紧密程度–簇描述是簇中样本的业务特征基于划分的方法•基于划分的方法是简单、常用的一种聚类方法•通过将对象划分为互斥的簇进行聚类，每个对象属于且仅属于一个簇•划分结果旨在使簇之间的相似性低，簇内部的相似度高•基于划分的方法常用算法有k均值、k-medoids、k-prototype等议程k-均值算法•k-均值聚类算法过程•k-均值算法不适用于非凸面形状（非球形）的数据集，例如图中例子，k-均值算法的聚类结果就与初始目标有非常大的差别•使k-均值聚类时，需要注意如下问题：–模型的输入数据为数值型数据（如果是离散变量，需要作哑变量处理–需要将原始数据作标准化处理（防止不同量纲对聚类产生影响）•对k值的选取，主要有以下几种：–与层次聚类算法结合，先通过层次聚类算法得出大致的聚类数目，并且获得一个初始聚类结果，然后再通过k-均值算法改进聚类结果–基于系统演化的方法，将数据集视为伪热力学系统，在分裂和合并过程中，将系统演化到稳定平衡状态从而确定k值•利用sklearn库应用k-均值聚类算法实现对Iris数据集进行聚类。
机器学习中的聚类分析和主成分分析
机器学习中的聚类分析和主成分分析机器学习是当前最火热的研究领域之一，涵盖了许多不同的算法和技术。
其中两个最常见的技术是聚类分析和主成分分析。
这两种技术旨在从数据中提取有用的信息，继而推导出统计学上的结论。
一、聚类分析聚类分析是一种将对象分成相似组或类的方法。
它是一种监督学习技术，通常用于无法预测结果的情况。
聚类分析不需要预处理的数据，并且可以发现未知的关联关系。
聚类分析可以应用于许多不同的领域，例如医疗和金融。
在聚类分析中，有两种常见的方法：分层聚类和k-means聚类。
在分层聚类中，开始时每个对象都是一个独立的组，然后递归地合并相似的组，直到只剩下一个大组。
在k-means聚类中，先选取k个数据点作为初始聚类中心，然后将其他数据点归类到最近的聚类中心。
再普遍一点，聚类的方法有层次法，基于分裂的方法，密度聚类，光谱聚类等等。
聚类分析有许多优点。
它可以帮助人们确定数据中存在的未知关系。
它可以挖掘数据中有关系统或组之间关系的信息。
此外，聚类分析可以通过有用信息的提取，减少噪音和不相关的数据。
二、主成分分析主成分分析是一种变量之间线性关系的降维方法。
它是一种无监督学习技术，可以帮助人们去除数据中的冗余信息。
它通过将高维数据集转换为低维数据集，来分析数据，拟合数据，并从复杂数据集中提取出关键的信号和趋势。
主成分分析背后的数学原理是矩阵分解。
它可以把多个变量组合成一个或多个新变量，并将数据压缩到其最主要的成分上。
这种分析可以帮助人们减少不需要的特征变量，将变量减少到可以准确描述问题的范围内。
主成分分析可以应用于许多不同的领域，例如自然语言处理和视觉识别。
主成分分析也有许多优点。
它可以帮助人们在数据中找到隐藏的信息。
它可以发现数据中的共性并最大化它们。
此外，主成分分析可以基于原始数据的任意形式，使用统计量和测量，而不需要预处理。
三、聚类分析和主成分分析的应用聚类分析和主成分分析可以应用于许多领域。
例如，在医疗研究领域，聚类分析可以帮助医生确定哪些病人的病情相近，然后对他们进行相同的治疗。
机器学习中的聚类分析方法
机器学习中的聚类分析方法机器学习中的聚类分析是一种数据挖掘技术，该技术可以将大量的数据集按照特定的规则进行分类和分组。
聚类分析主要用于数据分析、分类、数据挖掘和模式识别等领域，该技术的应用范围非常广泛，包括自然语言处理、图像识别、推荐系统等领域。
在聚类分析中，数据集合被分为不同的类别，每个类别都有相似的属性、特征或属性。
聚类分析方法可以通过设置聚类算法的参数来对数据进行分组，对于同一类别的数据，聚类算法能够产生一个类别标签。
聚类分析方法的优点在于能够将大量不同的数据进行有意义的分类，从而可以实现多种应用。
聚类分析方法的类型在机器学习中，聚类分析方法主要分为以下几种类型：1. 划分式聚类：这种方法通过将数据集分成互不重叠的子集来实现聚类。
在划分式聚类中，每个数据点只属于一个簇。
这种方法适合于数据集中每个数据点都属于同一个类别的情况。
划分式聚类算法包括K-Means算法等。
2. 层次式聚类：这种方法通过渐进地将数据点分成更多的子集来实现聚类。
在层次式聚类中，每个数据点都可以被分配到多个簇中。
这种方法适合于数据集中数据点属于多个类别的情况。
层次式聚类算法包括凝聚层次聚类、分裂式层次聚类等。
3. 密度式聚类：这种方法通过密度划分数据簇来实现聚类。
密度式聚类算法包括DBSCAN、OPTICS等。
4. 模型式聚类：这种方法通过使用统计学模型来实现聚类。
模型式聚类算法包括高斯混合模型等。
其中，划分式聚类和层次式聚类是常用的聚类分析方法。
K-Means聚类算法K-Means算法是目前应用最多的划分式聚类算法之一，其主要思想是将输入数据分成K个簇，每个簇有一个中心点，根据输入数据与各个簇的中心距离进行分类。
K-Means算法通过多次更新簇中心点和分类，来达到最终的聚类结果。
K-Means算法的优点在于其算法简单、时间复杂度较低，同时也适合于大规模数据和高维数据的处理。
但是，K-Means算法也存在着一些问题。
首先，初始点的随机性可能会对聚类结果产生较大的影响。
机器学习之聚类分析(PPT48页)
欧氏距离：
聚类的相似性度量
2. 曼哈顿距离(Manhattan Distance) 想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另外一个十字
路口，驾驶距离是两点间的直线距离吗？显然不是，除非 你能穿越大楼。实际驾驶距离就是这个“曼哈顿距离”， 也称为城市街区距离(City Block distance)。 两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的曼 哈顿距离
密度聚类——DBSCAN
3）密度直达：如果xi位于xj的ε-邻域中，且xj是核心对象，则称xi由xj密 度直达。注意反之不一定成立， 除非且xi也是核心对象。
4）密度可达：对于xi和xj,如果存在样本序列p1,p2,...,pT满足 p1=xi,pT=xj且pt+1由pt密度直达，则称xj由xi密度可达。密度可达满足传递 性。此时序列中的传递样本p1,p2,...,pT−1均为核心对象，因为只有核心 对象才能使其他样本密度直达。 5）密度相连：对于xi和xj,如果存在核心对象样本xk，使xi和xj均由xk密度 可达，则称xi和xj密度相连。
什么是聚类？
• “物以聚类，人以群分” • 所谓聚类，就是将相似的事物聚集在一 起，而将不相似
的事物划分到不同的类别的过程，是数据分析之中十分 重要的一种手段。
什么是聚类？
•在图像分析中，人们希望将图像分割成具有类似性质的 区域 •在文本处理中，人们希望发现具有相同主题的文本子集 •在顾客行为分析中，人们希望发现消费方式类似的顾客 群，以便制订有针对性的客户管理方式和提高营销效率
G1
G2
机器学习中的聚类分析方法(六)
机器学习中的聚类分析方法随着人工智能技术的发展，机器学习在各个领域都有着广泛的应用。
其中，聚类分析作为一种无监督学习方法，在数据挖掘、模式识别、图像处理等方面都有着重要的作用。
本文将就机器学习中的聚类分析方法进行探讨和分析。
一、聚类分析方法的基本原理聚类分析是一种将数据样本划分为若干个类别的方法，使得同一类别内的样本相似度较高，不同类别之间的样本相似度较低。
其基本原理是通过对数据样本进行距离度量和类别划分，找到最佳的类别划分结果。
常见的聚类方法包括K均值聚类、层次聚类、密度聚类等。
K均值聚类是一种常用的聚类方法，其基本原理是通过迭代计算，将数据样本划分为K个类别，使得每个样本点到所属类别的中心点的距离之和最小。
层次聚类则是一种树状的聚类方法，通过不断合并或分裂类别，构建样本之间的层次结构。
而密度聚类则是通过样本点的密度来划分类别，对于不规则形状的类别有着较好的效果。
二、聚类分析方法的应用领域聚类分析方法在各个领域都有着广泛的应用。
在数据挖掘领域，聚类分析可以帮助挖掘数据之间的内在关系，发现数据的潜在模式和规律。
在市场营销领域，聚类分析可以帮助企业对客户进行分群，制定针对性的营销策略。
在生物信息学领域，聚类分析可以帮助科研人员对生物数据进行分类和分析。
另外，在图像处理、自然语言处理、社交网络分析等领域，聚类分析方法也都有着重要的应用。
例如在图像处理中，可以利用聚类分析方法对图像进行分割和识别；在自然语言处理中，可以利用聚类分析方法对文本进行分类和情感分析。
三、聚类分析方法的发展趋势随着大数据和深度学习技术的发展，聚类分析方法也在不断地发展和演变。
一方面，随着数据量的增加，传统的聚类方法在效率和效果上都存在一定的局限性，因此需要不断地改进和优化。
另一方面，随着深度学习技术的兴起，神经网络在聚类分析中也有着越来越重要的作用，通过自动学习特征和表示，可以对复杂的数据进行更精确的聚类和分类。
此外，随着跨领域交叉的发展，聚类分析方法也在不断地融合和创新。
机器学习知识：机器学习中的聚类分析
机器学习知识：机器学习中的聚类分析聚类分析在机器学习中是一项非常重要的技术。
它是一种无监督学习方法，可以将数据集中的对象分成多个组，每个组内的对象具有相似的特征。
这种方法广泛应用于数据挖掘、图像处理、自然语言处理等领域。
聚类分析是一种迭代算法。
它的主要目标是将数据集中的对象分成若干组，使每一组之间的相似度尽可能高，而组内的相似度尽可能低。
具体实现中，我们需要定义相似度的度量方法，并通过迭代算法来寻找使得相似度最大的聚类方式。
相似度的度量方法是聚类分析的核心。
在聚类分析中，我们需要根据对象之间的相似度来判断它们是否可以分到同一个组中。
通常的度量方法包括欧氏距离度量、余弦相似度度量、编辑距离度量等。
每种度量方法都有其适用的情况。
例如，欧氏距离度量适用于数值型数据，余弦相似度度量适用于文本或图像数据。
聚类分析的算法通常可以分为层次聚类和划分聚类两种。
层次聚类是指通过逐步合并聚类来生成聚类层次结构。
划分聚类是指通过划分数据集来生成聚类。
这两种方法各有优缺点。
层次聚类可以生成聚类层次结构，但计算复杂度较高；划分聚类的计算速度较快，但结果可能不如层次聚类。
聚类分析可以用于许多现实的问题。
例如，在市场营销中，我们可以通过聚类分析来对消费者进行分类，从而实现精准营销。
在医疗领域，我们可以通过聚类分析对患者进行分类，从而实现个性化治疗。
在推荐系统中，我们可以通过聚类分析来将用户分类，从而为他们推荐合适的商品或服务。
聚类分析还可以与其他机器学习方法结合使用。
例如，我们可以将聚类分析与分类算法结合使用，对每个聚类进行分类，从而实现更准确的分类结果。
我们也可以将聚类分析与异常检测算法结合使用，从而发现潜在的异常数据。
聚类分析在实际应用中还存在一些问题。
例如，对于大规模数据集，算法的时间复杂度可能会非常高，导致计算效率低下。
此外，聚类分析需要依据相似度的度量方法来进行聚类，不同的度量方法可能会导致不同的聚类结果。
为了解决这些问题，研究者们正在不断努力改进算法，提高算法效率和聚类结果的准确性。
机器学习之聚类分析
机器学习之聚类分析什么是聚类分析？聚类分析是机器学习领域中常用的无监督学习方法之一。
它的目标是将一组样本分成若干个不相交的子集，使得同一个子集中的样本彼此相似，不同子集中的样本差异较大。
聚类算法通过找到样本之间的相似性或距离来完成这一任务。
聚类分析的常见应用聚类分析在许多领域都有广泛的应用，下面介绍一些常见的应用场景：社交网络分析在社交网络分析中，聚类分析可以用于识别相关的用户群体。
通过对用户的社交行为进行聚类，可以发现潜在的社交圈子或兴趣群体。
这对于社交网络推荐系统和社交媒体营销策略非常有用。
市场细分在市场营销中，聚类分析可以用于将消费者划分为不同的市场细分。
通过对消费者的购买行为、喜好和偏好进行聚类分析，可以发现不同市场细分的消费者群体，从而制定针对性的营销策略。
图像分析在图像处理和计算机视觉领域，聚类分析可以用于图像分割和目标检测。
通过对图像像素进行聚类，可以将图像分成不同的区域，从而实现图像分割。
对于目标检测，聚类算法可以帮助识别图像中的不同目标，并将它们分成不同的类别。
聚类分析的常用算法在聚类分析中，有多种算法可以用于找到样本之间的相似性或距离。
下面介绍一些常用的聚类算法：K-均值聚类K-均值聚类是最常用的聚类算法之一。
它将样本划分为 K 个不相交的簇，每个簇的中心的是该簇中所有样本的均值。
该算法的主要思想是通过迭代的方式不断优化样本到簇中心的距离，直到达到收敛。
层次聚类层次聚类是一种将样本逐步合并或分裂的聚类算法。
它可以得到一个树状的聚类结构，可以根据需要选择不同的聚类数量。
层次聚类算法有两种常见的方法：自下而上的凝聚层次聚类和自上而下的分裂层次聚类。
密度聚类密度聚类是一种基于样本之间密度的聚类算法。
它通过找到样本密度较高的区域，并将其作为簇的中心。
密度聚类算法对于数据分布不规则或包含噪声的情况下表现较好。
使用Python进行聚类分析在 Python 中，有许多库可以用于聚类分析。
其中，scikit-learn 是一个常用的机器学习库，它提供了丰富的聚类算法实现。
机器学习中的聚类分析原理及应用
机器学习中的聚类分析原理及应用随着人工智能技术的发展，聚类分析在机器学习中扮演着越来越重要的角色。
聚类分析是一种无监督学习方法，它通过将数据集中相似的数据点分组，从而揭示数据之间的内在关系。
一、聚类分析的原理聚类分析的主要目的是将数据集中的数据点分为若干个组，每个组都包含具有相似性质的数据点。
在聚类分析中，一个组被称为一个聚类。
聚类分析的原理是将数据集中所有的数据点都看作是一个多维空间中的点，然后根据它们之间的相似度将它们聚类。
相似度通常由距离来度量，聚类分析的目标是使得同一聚类中的所有点之间的距离最小，不同聚类中的点之间的距离最大。
聚类分析的方法主要有两种：层次聚类和基于中心的聚类。
层次聚类是通过逐渐合并较小的聚类来形成较大的聚类，而基于中心的聚类则是将每个聚类看作是一个中心点，并将其它点分配到最近的中心点所在的聚类中。
二、聚类分析的应用聚类分析广泛用于许多领域，如商业、医疗和社会科学等。
下面我们就以医疗为例，介绍聚类分析在实践中的应用。
医疗机构经常需要根据患者的病历和医学图像等信息，快速准确地给出一个合适的诊断。
但是，在目前人工分析医疗数据的背景下，医生在面对大量的数据和诊断肯定上会有局限性和错误。
因此，聚类分析可以帮助医生通过比较不同患者的数据，找到他们之间的相似性并将相似的患者聚类到同一组中。
通过调查聚类中的患者，医生可以发现一些重要的特征和模式，从而给出一个更加准确的诊断。
例如，通过聚类分析，我们可以将患有类似疾病的患者聚类到一起，并了解每个聚类的一些病历特征和症状。
这样，当医生面对一个新病例时，可以参考聚类结果来给出诊断。
总之，聚类分析是机器学习中的一种重要方法，可以帮助我们揭示数据之间的内在关系，并在许多领域中提高我们对数据的理解和分析能力。
机器学习中的聚类分析技术介绍
机器学习中的聚类分析技术介绍一、概述机器学习是一种通过算法和模型让计算机系统从数据中学习的技术。
聚类分析是机器学习中的一种重要技术，它可以帮助我们理解数据中的模式和结构，并将数据分成不同的类别。
本文将介绍机器学习中的聚类分析技术，包括其原理、常用的算法和应用场景。
二、聚类分析原理聚类分析的主要目标是将数据集中的样本分成若干个子集，使得每个子集内的样本相似度较高，不同子集之间的样本相似度较低。
这样可以帮助我们发现数据中的内在结构和模式，为数据分析和决策提供支持。
聚类分析的原理是通过计算样本之间的相似度或距离，然后将相似的样本归为一类。
常用的相似度度量包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
根据相似度度量的不同，可以得到不同的聚类结果。
三、常用的聚类算法1. K均值聚类算法K均值聚类是一种常用的聚类算法，其思想是将样本分成K个类别，然后通过迭代的方式不断优化每个类别的中心点，直到收敛为止。
K均值聚类算法简单高效，适用于大规模数据集。
2. 层次聚类算法层次聚类算法是一种基于树形结构的聚类方法，它可以将样本分成不同层次的类别。
层次聚类算法有自底向上的凝聚层次聚类和自顶向下的分裂层次聚类两种方法，适用于不同类型的数据。
3. DBSCAN聚类算法DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它可以自动发现任意形状的类别，并对噪声数据具有较强的鲁棒性。
DBSCAN算法不需要预先指定类别的数量，适用于数据密集度不均匀的情况。
四、聚类分析的应用场景1. 市场分析聚类分析可以帮助企业对市场进行细分，发现不同消费群体的特征和行为模式。
通过聚类分析，企业可以更好地理解消费者需求，制定针对性的营销策略。
2. 社交网络分析在社交网络中，聚类分析可以帮助我们发现不同的社交圈子和群体结构，分析用户之间的关系和影响力。
这对于个性化推荐、社交广告投放等方面有着重要的意义。
3. 医学数据分析在医学领域，聚类分析可以帮助医生对患者进行疾病分型，发现不同类型的疾病模式和治疗方案。
使用机器学习技术进行聚类分析的方法与步骤
使用机器学习技术进行聚类分析的方法与步骤聚类分析是一种无监督学习的方法，用于将数据集中的对象分组或聚类成具有相似性的组。
而使用机器学习技术进行聚类分析可以更准确地划分数据集，并发现数据集中的隐藏模式和结构。
本文将介绍使用机器学习技术进行聚类分析的方法与步骤。
1. 数据准备在开始进行聚类分析之前，首先需要准备好要分析的数据集。
数据集的格式应该是表格形式，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。
确保数据集中的特征是数值型的，如果有离散型特征，需要进行数值化处理。
如果数据集中存在缺失值，需要先进行缺失值处理，常用的方法有删除含有缺失值的样本、填充缺失值等。
2. 特征选择在进行聚类分析时，选择合适的特征是十分重要的。
特征应该能够代表数据样本的特性，并且具有区分度。
可以使用特征选择的方法来确定最佳的特征子集，如相关系数、信息增益、卡方检验等。
选择好的特征子集可以有效提高聚类分析的准确性。
3. 特征标准化在进行聚类分析之前，需要对特征进行标准化。
标准化的目的是将不同范围的特征缩放到相同的尺度上，避免因为特征取值范围的差异导致聚类结果的偏差。
常用的标准化方法有min-max标准化、z-score标准化等。
4. 选择聚类算法选择合适的聚类算法是进行聚类分析的关键步骤，不同的聚类算法适用于不同的数据集和问题。
常用的聚类算法有K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
需要根据数据集的特点选择适合的聚类算法。
5. 聚类模型训练在选择好聚类算法之后，需要对聚类模型进行训练。
聚类模型的训练过程是通过迭代计算样本与各个聚类中心的距离，并将样本分配到距离最近的聚类中心。
迭代的过程直到收敛为止，得到最终的聚类结果。
训练过程需要使用聚类算法提供的相关函数或库进行实现。
6. 聚类结果评估完成聚类模型的训练之后，需要对聚类结果进行评估。
常用的聚类评估指标有轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等。
这些指标可以衡量聚类结果的紧密性和分离性，帮助选择最佳的聚类算法和聚类数目。
机器学习中的聚类分析技术
机器学习中的聚类分析技术机器学习是一种通过计算机程序从数据中提取规律和模式的技术。
聚类分析是机器学习的一个分支，通过将数据分成相似的群组来解决问题。
在本文中，我们将讨论机器学习中的聚类分析技术，以及它们在现实中的应用。
一、什么是聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，用于将一组数据按其相似度进行分组。
相似的数据被分配到同一组中，而不同的数据被分配到不同的组中。
在聚类分析中，没有给定任何类别标签或事先定义的目标，而是通过分析数据本身的特性，确定数据的分组方式。
例如，我们可以使用聚类分析来对人口数据进行分组，将人们根据其年龄，职业，收入和教育水平等因素进行分类。
这种分类方式有助于我们理解不同群体之间的差异和特征，并帮助我们更好地了解不同群体的需求和利益。
二、聚类分析的类型在聚类分析中，有几种不同的方法和算法可以使用。
以下是一些常用的聚类算法：1. KMeans算法：KMeans算法是一种基于距离度量的聚类算法，它通过计算数据之间的距离来确定数据之间的相似度。
该算法将数据分成K个组，在每个组中尽量使数据之间的距离最小。
KMeans算法在图像处理、文本挖掘和数据分析等领域得到了广泛应用。
2. 层次聚类算法：层次聚类算法通常用于小型数据集，将数据分成多个层次结构，并在每个层次上确定数据之间的相似程度。
这种算法可以帮助我们发现数据之间的关系，并提供更深入的分析。
3. 密度聚类算法：密度聚类算法是一种基于密度度量的聚类算法，它利用每个数据点周围的密度来确定数据之间的相似度。
这种算法可以在处理具有噪声数据和离群点的数据时表现出更好的表现力。
三、聚类分析的应用聚类分析在各种领域中都有广泛的应用，包括自然语言处理、医疗诊断、金融分析和市场营销等领域。
以下是几个应用聚类分析的实例：1. 自然语言处理：在自然语言处理中，聚类分析可以用于识别文档中的主题和关键字，并将文档分成相关主题的群组。
2. 医疗诊断：在医疗诊断中，聚类分析可以用于将症状和疾病进行分类和分组，以便更好地了解不同疾病之间的相似性和差异性。
机器学习：聚类分析和主成分分析的比较
机器学习：聚类分析和主成分分析的比较聚类分析与主成分分析是机器学习中常用的两种数据分析方法。
聚类分析和主成分分析使用不同的技术来分析数据，且各有优缺点。
本文将介绍聚类分析和主成分分析的使用场景、工作原理、优缺点以及应用案例，以帮助读者更好地理解它们的差异和适用范围。
一、聚类分析聚类分析是一种无监督学习的方法，它试图将相似的数据点分组在一起。
其目标是将数据点分成多个聚类，并使得同一聚类中的数据点尽量相似，而不同聚类之间的数据点差异尽量大。
聚类分析的应用场景广泛，如市场营销、社会网络分析、医学诊断等。
聚类分析的工作原理是利用无监督算法在数据贴近度上进行计算（如欧式距离、余弦相似度等），从而找出相近的样本点。
然后，通过合适的算法将其归纳到同一类别中。
聚类分析有多种方法，如层次聚类、k-means聚类等。
聚类分析的优点是处理数据的速度快，而且适用于大规模数据集。
同时，聚类分析不需要先验知识并且是一种无监督学习的方法，这意味着它不需要人工标注数据。
此外，聚类分析的结果可以轻松地可视化，可以帮助人们更好地理解和解释数据。
聚类分析的缺点是容易受到噪声数据的影响，因为它是一种度量相似度的无监督学习方法。
在处理复杂数据时，聚类结果可能过于粗略或明显？不足，这需要在进一步的分析过程中进行更多的数据解释。
二、主成分分析主成分分析是一种降维技术，它通过识别和提取数据中的主要特征来降低计算复杂度。
它试图找到最有效的线性组合，通过使用这些线性组合，可以描述数据集中的大部分方差。
主成分分析的应用场景广泛，如金融数据分析、人脸识别、图像处理等。
主成分分析的工作原理是确定数据集中的主要成分，并将数据投影到新的坐标系中，从而通过保留关键信息来降低数据的维数。
通过保留足够数量的主成分，可以准确表示数据集的大部分方差。
因此，主成分分析可以快速提取有用的数据特征，加速模型的训练和预测。
主成分分析的优点是它能够提高模型的速度和性能。
多个特征可以被映射到更少的特征上，从而减少了计算复杂度。
机器学习中的聚类分析
机器学习中的聚类分析机器学习是人工智能领域中的一项重要技术，但是要想让机器能够自主地学习，就需要将大量的数据提供给机器进行学习。
而在这个过程中，聚类分析则是一项在机器学习领域中十分重要的技术。
聚类分析指的是通过计算机的方法，将一批没有标签的数据根据其相似性进行划分，将相似性较高的数据分为一类。
而聚类分析的目的就是为了帮助人们更加深入地了解数据，并从中提取有用的信息。
聚类分析的目标是将一批数据分成若干个独立且同质的类别，每个类别内部的数据应该尽量相似，而不同类别之间的数据则应该尽可能地不相似。
在聚类分析中，需要选择合适的算法对数据进行分析。
常见的聚类算法包括层次聚类、K-means聚类等。
层次聚类是指通过计算数据点之间的距离来组织数据结构，而K-means聚类则是指将数据点分为若干个簇，使得每个簇内的数据点距离其所在簇的中心点最小。
聚类分析在很多领域中都得到了广泛的应用。
例如，在市场营销领域中，聚类分析可以帮助企业更好地理解消费者的需求，从而提高生产效率；在医学领域中，聚类分析可以帮助医生更好地了解病人的疾病特征，从而更好地治疗疾病。
此外，在金融领域、交通运输领域、农业领域等等都可以使用聚类分析技术。
聚类分析是一项非常复杂的技术，需要考虑众多的因素。
例如，数据中的噪声、数据的维度、聚类算法的选择等等。
在实际的应用中，人们还需要对聚类结果进行进一步的研究和分析，以便更深入地了解数据并提取有用的信息。
总之，聚类分析是机器学习中的一个重要技术，能够帮助人们更好地理解和处理数据，从而为各种领域提供更加准确、高效的决策依据。
在未来，聚类分析将会继续得到广泛的应用，并不断发展和演进，以帮助更多的人们更好地利用数据。
机器学习中的聚类分析算法优化研究
机器学习中的聚类分析算法优化研究随着大数据时代的到来，机器学习成为了科技领域一个备受瞩目的技术研究方向。
随着技术的不断增强，机器学习算法变得越来越复杂，其应用范围也不断扩大。
机器学习中的聚类分析算法是其中的一种重要技术手段，它可用于对大量数据进行分类和分组分析。
本文将围绕聚类分析算法在机器学习中的应用展开探讨，并阐述在聚类算法中优化聚类结果的技术手段。
一、聚类分析算法在机器学习中的应用聚类分析是一种无监督学习技术，它是机器学习中最常用的技术之一。
聚类的目的是从不同的数据集中找出数据之间相互关联的规律。
聚类算法通常使用的数据集是未分类的，因此这些算法需要对数据集进行分类。
使用聚类算法可以发现不同的数据点之间的相似性和差异性，同时聚类算法也可以在数据量非常大的情况下，抽出一些最具代表性的数据样本，这是十分有益的。
在机器学习中，聚类分析算法有很多应用场景，比如说，在图像处理方面，聚类算法可以用来对图像进行分割，能够分析图像中的不同元素，进行分类和定位；在医疗处理方面，可以利用聚类算法对病人的数据进行分析，分组表现不同的症状；在市场营销方面，可以利用聚类算法来识别潜在的顾客群体，以便实现精准营销。
二、常用同质性指标在实际应用中，聚类分析算法是需要优化的，因为只有优化算法才能在实际应用中取得更好的效果。
在聚类算法中，聚为一类的数据点之间的相似性一直是一个关键问题，因此，研究相似性度量尤为重要。
下面是常用的相似性度量指标：1、欧几里得距离欧几里得距离是用于计算欧几里得空间中两个向量之间的距离的一种度量方法，是一种直线距离的公式。
假设有两个点 $p = (p_1,p_2,\cdots,p_n)$ 和 $q =(q_1,q_2,\cdots,q_n)$，那么他们之间的欧几里得距离可以表示为：$$ d(p,q) = \sqrt{\sum_{i=1}^n(p_i-q_i)^2} $$2、曼哈顿距离曼哈顿距离也是一种距离计算量度方法，它是把两点之间的距离映射到坐标系上的方格中，通过横纵坐标之差的绝对值之和计算出距离。
机器学习算法中的聚类分析方法
机器学习算法中的聚类分析方法聚类分析是机器学习中常见的一种算法方法，其主要目的是根据数据本身的相似性进行分类。
聚类分析算法不需要先验知识，只需要对数据进行分析和分类，对于一些复杂的数据可以自动发现模式和规律。
在数据挖掘和生产制造领域，聚类分析被广泛应用。
聚类分析方法可以分为两种类型：层次聚类和划分聚类。
层次聚类是一种自底向上的层次分类方法。
该方法基于相似性来合并数据，形成一个层次结构。
层次聚类可视为一棵二分树，其中每个叶子节点代表一个原始数据点，每个中间节点代表两个子节点的合并，而根节点代表所有数据的合并。
划分聚类是将数据划分为不同的类别，其中每个类别代表相互之间的相似性。
划分聚类方法包括K-Means、DBSCAN、层次K-Means等等。
其中，K-Means算法是一种划分聚类的方法，它将数据点分为K个不同的类别，每个类别代表不同的簇。
该算法首先随机选择K个数据点作为初始聚类中心，然后将每个数据点分配给最近的聚类中心。
接着重新计算每个聚类的中心位置，并重复迭代此过程，直到每个聚类中心不再改变或者达到预定的迭代次数。
DBSCAN算法是一种密度聚类算法。
它将数据点分为三类：核心点、边界点和噪声点。
核心点是周围邻域内有足够数量其他数据点的点，而边界点是周围邻域内不足够数量其他数据点的点。
噪声点是周围邻域内没有其他数据点的点。
DBSCAN算法通过设置密度阈值来标识相似性测量。
聚类过程中，从一个核心点开始，找到相邻的核心点和边界点，将它们合并到一个簇中。
层次K-Means算法是一种层次聚类方法，它基于K-Means算法，但将其扩展为多尺度聚类。
该算法使用自顶向下的划分聚类方法，每个簇最初包含所有的数据点。
通过不断的分割和合并，形成一系列不同规模的子簇，从而形成不同的尺度聚类树。
总的来说，聚类分析算法是一种无监督的机器学习方法，在数据挖掘和生产制造领域具有广泛的应用。
我们需要根据实际情况选择合适的算法，并根据数据的特点进行调整和优化，以实现更好的聚类效果。
机器学习技术中的聚类分析应用场景
机器学习技术中的聚类分析应用场景聚类分析是机器学习领域中一种常见且重要的数据分析方法。
它通过对数据进行自动分类，将具有相似特征的数据归为一类，从而帮助人们更好地理解和探索数据。
在机器学习技术中，聚类分析具有广泛的应用场景，本文将介绍其中几个典型的应用场景。
1.市场细分市场细分是指将潜在的消费者分成若干群体，这些群体在特定情境下具有相似的购买行为和偏好。
聚类分析可以通过对大量消费行为和偏好数据进行分析，将消费者划分为不同的群体，从而为市场营销活动提供有针对性的策略和推荐。
例如，电商平台可以根据用户的购买历史和产品偏好，将用户分为“时尚潮人”、“家居装饰爱好者”等不同群体，并为每一群体推荐相应的产品和广告。
2.社交网络分析社交网络分析是研究社交网络结构和成员之间的关系的一种方法。
聚类分析可以对社交网络中的用户进行分组，从而帮助研究者深入了解不同用户之间的关系和群体特征。
例如，在社交媒体平台上进行聚类分析可以将用户划分为不同的用户群体，如“娱乐爱好者”、“新闻追踪者”等，为社交媒体平台运营商提供有针对性的内容推荐和广告投放策略。
3.图像分类图像分类是计算机视觉领域中一个重要的问题，它涉及将图像根据其内容进行分类。
聚类分析可以对图像进行特征提取，并根据这些特征将图像分为不同的类别。
例如，在图像搜索中，聚类分析可以将相似的图像归为一类，使得用户可以更方便地搜索和浏览相关的图像。
在图像识别和自动化驾驶等领域，聚类分析也可以用于分析和管理大量图像数据，提高图像分类和识别的准确性和效率。
4.生物信息学生物信息学是研究生命科学中大规模生物信息数据的一门学科。
聚类分析在生物信息学中扮演着重要的角色，它能够帮助生命科学研究者对基因、蛋白质和代谢物等生物分子进行分类和分析，从而揭示它们在生物体内的作用和相互关系。
例如，在基因组学研究中，聚类分析可以用于对基因进行分类，找出与特定疾病相关的基因群；在蛋白质组学研究中，聚类分析可以将蛋白质按照结构和功能特征进行分类，从而帮助理解蛋白质的功能和相互作用。
机器学习中的聚类分析方法(十)
机器学习中的聚类分析方法机器学习是一门涉及数据分析和模式识别的领域，它的主要目标是通过学习算法来让计算机系统自动获取知识和经验。
在机器学习中，聚类分析是一种常用的方法，它可以将数据集中的样本分成若干个组别，使得同一组别内的样本之间的相似度较高，不同组别之间的样本相似度较低。
本文将从聚类分析的基本原理、常用算法和应用领域等方面进行探讨。
聚类分析的基本原理聚类分析的基本原理是通过计算样本之间的相似度来将它们分成不同的组别。
相似度的计算可以采用不同的方法，比如欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
在聚类分析中，常用的方法包括层次聚类、K均值聚类和密度聚类等。
层次聚类是一种自底向上的聚类方法，它从每个样本作为一个单独的类别开始，然后逐渐将相似的类别合并成更大的类别，直到所有的样本都被合并成一个类别为止。
K均值聚类是一种迭代的聚类方法，它通过不断地调整类别的中心点来使得样本和中心点之间的距离最小化。
而密度聚类则是基于样本之间的密度来进行聚类，它能够有效地处理非球形和不均匀分布的数据。
聚类分析的常用算法除了上述提到的层次聚类、K均值聚类和密度聚类，聚类分析中还有一些其他常用的算法，比如DBSCAN、谱聚类和高斯混合模型等。
DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它通过确定每个样本周围的邻居数量来判断该样本是否属于核心对象或边界对象，从而实现对数据集的聚类。
谱聚类是一种基于图论的聚类算法，它通过构建样本之间的相似度矩阵，然后对相似度矩阵进行特征值分解，最终将样本分成不同的类别。
而高斯混合模型则是一种基于概率分布的聚类算法，它假设数据集由若干个高斯分布组成，然后通过最大似然估计来估计每个高斯分布的参数，从而实现对数据集的聚类。
聚类分析的应用领域聚类分析在各个领域都有着广泛的应用，比如生物信息学、市场分析、社交网络分析等。
在生物信息学中，聚类分析常常用于对基因表达数据进行聚类，从而发现具有相似表达模式的基因。
在市场分析中，聚类分析可以帮助企业对客户进行细分，从而制定更有针对性的营销策略。
机器学习中的聚类分析方法(Ⅲ)
机器学习中的聚类分析方法在机器学习领域，聚类分析是一种常用的方法，用于将数据集中的样本划分为若干个具有相似特征的类别。
通过聚类分析，我们可以发现数据中隐藏的模式和规律，为数据挖掘和预测提供重要的支持。
本文将探讨机器学习中的聚类分析方法，包括K均值聚类、层次聚类和密度聚类等。
K均值聚类是一种常见的聚类分析方法，它通过迭代计算来将数据集中的样本划分为K个类别。
首先，选择K个初始点作为聚类中心，然后将每个样本分配到距离其最近的聚类中心所对应的类别中。
接着，更新每个类别的聚类中心，重复这一过程直到收敛。
K均值聚类方法简单高效，适用于大规模数据集的聚类分析。
另一种常用的聚类分析方法是层次聚类，它将数据集中的样本根据相似度逐步合并为一个大的类别。
层次聚类方法分为凝聚层次聚类和分裂层次聚类两种。
在凝聚层次聚类中，每个样本开始时被认为是一个单独的类别，然后根据相似度合并为越来越大的类别，直到所有样本被合并为一个类别。
而在分裂层次聚类中，所有样本开始时被认为是一个大的类别，然后根据相似度逐步分裂为越来越小的类别。
层次聚类方法能够发现数据集中的分层结构，适用于具有层次性质的数据分析。
除了K均值聚类和层次聚类外，密度聚类也是一种常用的聚类分析方法。
密度聚类方法通过寻找样本空间中的高密度区域来划分类别，适用于不规则形状和密度不均匀的数据集。
其中，DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种经典的密度聚类算法。
它通过定义邻域中的最小样本数和最大半径，来判断样本是否属于核心点、边界点或噪声点。
DBSCAN算法能够有效处理噪声数据和发现任意形状的聚类簇，是一种灵活高效的密度聚类方法。
总结来看，机器学习中的聚类分析方法包括K均值聚类、层次聚类和密度聚类等多种。
每种方法都有其适用的场景和特点，可以根据数据集的特征和需求选择合适的方法进行聚类分析。
聚类分析方法在机器学习中的实践与性能评估
聚类分析方法在机器学习中的实践与性能评估聚类分析是机器学习中的一种常用方法，用于将数据分成具有相似特征的多个群组。
一、聚类分析方法的介绍聚类分析的目标是将一组数据分成若干个簇（cluster），每个簇内的数据点具有较高的相似性，而不同簇的数据点之间具有较大的差异性。
聚类分析方法主要有层次聚类、k-means算法和DBSCAN算法等。
1. 层次聚类层次聚类是一种基于距离的聚类方法，它将数据点逐步地合并成具有层次结构的簇。
层次聚类分为凝聚聚类和分裂聚类两种方法。
凝聚聚类从下至上逐步合并数据点，而分裂聚类则从上至下逐步拆分数据点。
2. k-means算法k-means算法是一种迭代求解的聚类算法，它将数据点分成k个簇，每个簇的中心点代表该簇的特征。
算法的核心步骤包括初始化聚类中心、计算每个数据点与各个聚类中心的距离、将数据点分配到最近的聚类中心、更新聚类中心位置等。
3. DBSCAN算法DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它可以自动发现具有不同密度的簇。
该算法通过定义半径和最小领域密度来确定簇的形状和大小。
对于密度较高的区域，其内部的数据点将形成一个簇；对于密度较低的区域，其数据点将被视为噪音或者边界点。
二、聚类分析方法在机器学习中的实践聚类分析方法在机器学习中有广泛的应用，以下是一些实践案例。
1. 客户细分在市场营销中，聚类分析可以帮助企业将客户细分为不同的群体，从而制定个性化的营销策略。
通过对客户行为数据进行聚类，可以发现不同群体的消费偏好和购买需求，为企业提供精确的市场定位和推荐策略。
2. 无监督异常检测聚类分析可以用于无监督的异常检测，即发现与大多数数据点不同的特殊模式。
通过将数据点分配到簇中，可以判定那些不属于任何簇的数据点为异常点。
这种方法在金融领域的欺诈检测和网络安全中有重要应用。
3. 图像分割聚类分析可以将图像中的像素点分成具有相似颜色或纹理的簇，实现图像的语义分割。
通过对图像数据的聚类，可以将同一物体或区域的像素点划分到同一个簇中，为图像识别和目标检测提供基础。
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机器学习
第4章聚类分析
•聚类分析是一种典型的无监督学习，用于对未知类别的样本进行划分，将它们按照一定的规则划分成若干个类族，把相似(距高相近)的样本聚在同一个类簇中，把不相似的样本分为不同类簇，从而揭示样本之间内在的性质以及相互之间的联系规律
•聚类算法在银行、零售、保险、医学、军事等诸多领域有着广泛的应用•本章主要内容包括聚类分析基础、聚类效果评价指标、聚类实现方法，重点介绍基于划分的方法、基于密度的方法、基于层次的方法、基于网格的方法和基于模型的方法，并结合实例讲解聚类算法的应用
•聚类分析概念
–聚类方法分类
–良好聚类算法的特征•聚类分析的度量
–外部指标
–内部指标
•基于划分的聚类
–k-均值算法
–k-medoids算法
–k-prototype算法•基于密度聚类
–DBSCAN算法
–OPTICS算法
–DENCLUE算法
•基于层次的聚类
–BIRCH聚类
–CURE算法
•基于网格的聚类•基于模型的聚类
–概率模型聚类
–模糊聚类
–Kohonen神经网络聚类
聚类分析概念
•将未标记的样本自动划分成多个类簇
•在销售领域，利用聚类分析对客户历史数据进行分析，对客户划分类别，刻画不同客户群体的特征，从而深入挖掘客户潜在需求，改善服务质量，增强客户黏性
•在医学领域，对图像进行分析，挖掘疾病的不同临床特征，辅助医生进行临床诊断。
聚类算法被用于图像分割，把原始图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提取目标
•在生物领域，将聚类算法用于推导动植物分类，以往对动植物的认知往往是基于外表和习性，应用聚类分析按照功能对基因聚类，获取不同种类物种之间的基因关联
议程聚类方法分类
•基于划分的聚类•基于层次的聚类•基于密度的聚类•基于网格的聚类•基于模型的聚类
议程
良好聚类算法的特征
•良好的可伸缩性
•处理不同类型数据的能力•处理噪声数据的能力•对样本顺序的不敏感性•约束条件下的表现
•易解释性和易用性
聚类分析的度量
•聚类分析的度量指标用于对聚类结果进行评判，分为内部指标和外部指标两大类
–外部指标指用事先指定的聚类模型作为参考来评判聚类结果的好坏
–内部指标是指不借助任何外部参考，只用参与聚类的样本评判聚类结果好坏
•聚类的目标是得到较高的簇内相似度和较低的簇间相似度，使得簇间的距离尽可能大，簇内样本与簇中心的距离尽可能小
•聚类得到的簇可以用聚类中心、簇大小、簇密度和簇描述等来表示–聚类中心是一个簇中所有样本点的均值(质心)
–簇大小表示簇中所含样本的数量
–簇密度表示簇中样本点的紧密程度
–簇描述是簇中样本的业务特征
基于划分的方法
•基于划分的方法是简单、常用的一种聚类方法
•通过将对象划分为互斥的簇进行聚类，每个对象属于且仅属于一个簇•划分结果旨在使簇之间的相似性低，簇内部的相似度高
•基于划分的方法常用算法有k均值、k-medoids、k-prototype等
议程k-均值算法
•k-均值聚类算法过程
•k-均值算法不适用于非凸面形状（非球形）的数据集，例如图中例子，k-均值算法的聚类结果就与初始目标有非常大的差别
•使k-均值聚类时，需要注意如下问题：
–模型的输入数据为数值型数据（如果是离散变量，需要作哑变量处理
–需要将原始数据作标准化处理（防止不同量纲对聚类产生影响）
•对k值的选取，主要有以下几种：
–与层次聚类算法结合，先通过层次聚类算法得出大致的聚类数目，并且获得一个初始聚类结果，然后再通过k-均值算法改进聚类结果
–基于系统演化的方法，将数据集视为伪热力学系统，在分裂和合并过程中，将系统演化到稳定平衡状态从而确定k值
•利用sklearn库应用k-均值聚类算法实现对Iris数据集进行聚类。
首先引用相应的库，其中sklearn.cluster为sklearn中已经实现的聚类算法工具包，代码如下import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn import datasets
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
•首先，从Iris数据集中加载鸢尾花样本信息到X和y两个变量中，其中，X存放花瓣长宽等特征，y存放花的类别标签。
构造并初始化K-均值模型，设置类簇数量为3类，调用fit方法执行聚类，代码如下
np.random.seed(5)
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
est = KMeans(n_clusters=3)
est.fit(X)
labels = bels_
•接下来，对聚类的结果可视化显示，使用Axes3D将其显示在3维空间中，其中花瓣宽度、萼片长度、花瓣长度分别作为x,y,z三个维度
fig = plt.figure(1, figsize=(4, 3))
ax = Axes3D(fig, rect=[0, 0, .95, 1], elev=48, azim=134)
ax.scatter(X[:, 3], X[:, 0], X[:, 2],c=labels.astype(np.float), edgecolor='k') ax.w_xaxis.set_ticklabels([])
ax.w_yaxis.set_ticklabels([])
ax.w_zaxis.set_ticklabels([])
ax.set_xlabel('花瓣宽度')
ax.set_ylabel('萼片长度')
ax.set_zlabel('花瓣长度')
ax.set_title("3类")
ax.dist = 12
plt.show()
•k-均值对iris数据集聚类的效果
•围绕中心点划分(Partitioning Around Mediods, PAM) 算法是k -medoids聚类的一种典型实现。
PAM 算法中簇的中心点是一个真实的样本点而不是通过距离计算出来的中心。
PAM算法与k均值一样，使用贪心策略来处理聚类过程•k-均值迭代计算簇的中心的过程，在PAM算法中对应计算是否替代对象o'比原来的代表对象o能够具有更好的聚类结果，替换后对所有样本点进行重新计算各自代表样本的绝对误差标准。
若替换后，替换总代价小于0，即绝对误差标准减小，则说明替换后能够得到更好的聚类结果，若替换总代价大于0，则不能得到更好的聚类结果，原有代表对象不进行替换。
在替换过程中，尝试所有可能的替换情况，用其他对象迭代替换代表对象，直到聚类的质量不能再被提高为止
基于密度聚类
•基于划分聚类和基于层次聚类的方法在聚类过程中根据距离来划分类簇，因此只能够用于挖掘球状簇。
为了解决这一缺陷，基于密度聚类算法利用密度思想，将样本中的高密度区域(即样本点分布稠密的区域)划分为簇，将簇看作是样本空间中被稀疏区域(噪声)分隔开的稠密区域。
这一算法的主要目的是过滤样本空间中的稀疏区域，获取稠密区域作为簇
•基于密度的聚类算法是根据密度而不是距离来计算样本相似度，所以基于密度的聚类算法能够用于挖掘任意形状的簇，并且能够有效过滤掉噪声样本对于聚类结果的影响
•常见的基于密度的聚类算法有DBSCAN、OPTICS和DENCLUE等。
其中，OPTICS 对DBSCAN算法进行了改进，降低了对输入参数的敏感程度。
DENCLUE算法综合了基于划分、基于层次的方法
•应用sklearn库中DBSCAN算法实现聚类。
DBSCAN算法位于sklearn.cluster库中，数据源是用make_blobs方法随机生成的，数量为750条，有3个类簇。
数据经过StandardScaler().fit_transform()对数据进行标准化处理，保证每个维度的方差为1，均值为0，使预测结果不会被某些维度过大的特征值而主导
•基于DBSCAN算法分析城市异常事件
•一周内每天各时间段的人群活动半径
基于层次聚类
•层次聚类的应用广泛程度仅次于基于划分的聚类，核心思想就是通过对数据集按照层次，把数据划分到不同层的簇，从而形成一个树形的聚类结构。
层次聚类算法可以揭示数据的分层结构，在树形结构上不同层次进行划分，可以得到不同粒度的聚类结果。
按照层次聚类的过程分为自底向上的聚合聚类和自顶向下的分裂聚类。
聚合聚类以AGNES、BIRCH、ROCK等算法为代表，分裂聚类以DIANA算法为代表。
•自底向上的聚合聚类将每个样本看作一个簇，初始状态下簇的数目等于样本的数目，然后根据算法的规则对样本进行合并，直到满足算法的终止条件。
自顶向下的分裂聚类先将所有样本看作属于同一个簇，然后逐渐分裂成更小的簇，直到满足算法终止条件为止。
目前大多数是自底向上的聚合聚类，自顶向下的分裂聚类比较少。