百度网盘破解版,佛山百度网站排名优化,qq推广加好友,网站开发框架 开源一、聚类算法分析
1.概念
概念#xff1a;根据样本之间的相似性#xff0c;将样本划分到不同的类别中#xff1b;不同的相似度的计算方法#xff0c;会得到不同的聚类结果#xff0c;常见的相似度计算方法有欧氏距离法#xff08;无监督算法#xff09;聚类算法的目的…一、聚类算法分析
1.概念
概念根据样本之间的相似性将样本划分到不同的类别中不同的相似度的计算方法会得到不同的聚类结果常见的相似度计算方法有欧氏距离法无监督算法聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下自动发现数据集中的内在结构和模式
2.聚类算法分类
1根据聚类颗粒度分类
个数比较多的细聚类个数比较多的粗聚类
2根据实现方法分类
K-means按照质心分类层次聚类对数据进行逐层划分直到达到聚类的类别个数DBSCAN聚类是一种基于密度的聚类算法谱聚类是一种基于图论的聚类算法
3.聚类算法API
sklearn.cluster.KMeans(n_clusters8)参数n_clusters开始的聚类中心的数量整型默认值为8 方法estimator.fit(x); estimator.predict(x); estimator.fit_predict(x)计算聚类中心并预测每个样本属于哪个类别相当于先调用fit(x)然后再调用predict(x)
评估
from sklearn.metrics import calinski_harabasz_scoreprint(calinski_harabasz_score(x, y_pre))最终结果是越小越好4.KMeans算法实现流程
事先确定常数K常数K意味着最终的聚类类别数随机选择K个样本点作为初始聚类中心计算每个样本到K个中心的距离选择最近的聚类中心点作为标记类别根据每个类别中的样本点重新计算出新的聚类中心点平均值如果计算出的新中心点与原中心点一样则停止聚类否则重新进行第二步过程直至聚类中心不再变化
二、聚类评估指标
不能分为训练集和测试集则得到K值就不能用网格交叉验证搜索
1.误差平方和SSE
公式 S S E ∑ i 1 k ∑ p ∈ C i ∣ p − m i ∣ 2 SSE\sum_{i1}^k\sum_{p \in C_i}|p-m_i|^2 SSE∑i1k∑p∈Ci∣p−mi∣2 C i C_i Ci表示簇 k k k表示聚类中心的个数 p p p表示某个簇内的样本 m m m表示质心点 SSE越小用同一个数据集去做表示数据点越接近它们的中心聚类效果越好
2.肘方法——K值确定
肘方法通过SSE确定N__clusters的值 对于n个点的数据集迭代计算k from 1 to n, 每次聚类完成后计算SSESSE是会逐渐变小的因为每个点都是他所在的簇中心本身SSE变化过程中会出现一个拐点下降率突然变缓即认为是最佳n_clusters的值再决定什么时候停止训练时肘形判据同样有效数据通常有更多的噪音在增加分类无法带来更多回报时我们停止增加类别
3.SC轮廓系数法
轮廓系数法考虑簇内的内聚程度簇外的分离程度至少两簇以上才能使用这个方法 对计算每一个样本 i i i到同簇内其他样本的平均距离 a i a_i ai该值越小说明簇内的相似程度越大计算每一个样本 i i i到最近簇 j j j内的所有样本的平均距离 b i j b_{ij} bij该值越大说明该样本越不属于其他簇公式 S b − a m a x ( a , b ) S \frac{b-a}{max(a, b)} Smax(a,b)b−a计算所有样本的平均轮廓系数轮廓系数的范围为 S ∈ [ − 1 , 1 ] S \in [-1, 1] S∈[−1,1] S C SC SC值越大聚类效果越好
4.CH轮廓系数法 CH系数考虑簇内的内聚程度簇外的离散程度质心的个数 类别内部数据的距离平方和越小越好类别之间的距离平方和越大越好聚类的种类数越少越好 公式 C H ( k ) S S B S S W m − k k − 1 CH(k) \frac{SSB}{SSW} \frac{m-k}{k-1} CH(k)SSWSSBk−1m−k S S W ∑ i 1 m ∣ ∣ x i − C p i ∣ ∣ 2 SSW \sum_{i 1}^m||x_i-C_{pi}||^2 SSW∑i1m∣∣xi−Cpi∣∣2 S S B ∑ j 1 k n j ∣ ∣ C j − X ‾ ∣ ∣ 2 SSB\sum_{j 1}{k}n_j||C_j-\overline X||^2 SSB∑j1knj∣∣Cj−X∣∣2 S S W SSW SSW相当于 S S E SSE SSE簇内距离 C p i C_{pi} Cpi表示质心 x i x_i xi表示某个样本 S S W SSW SSW值是计算每个样本到质心的距离并累加起来 S S W SSW SSW表示簇内的内聚程度越小越好 S S B SSB SSB簇间距离 C j C_j Cj表示质心 X ‾ \overline X X表示质心与质心之间的中心点 n j n_j nj表示样本的个数 S S B SSB SSB表示簇与簇之间的分离程度 S S B SSB SSB越大越好 m m m表示样本数量 文章转载自： http://www.morning.xmnlc.cn.gov.cn.xmnlc.cn http://www.morning.jrsgs.cn.gov.cn.jrsgs.cn http://www.morning.sgwr.cn.gov.cn.sgwr.cn http://www.morning.ggrzk.cn.gov.cn.ggrzk.cn http://www.morning.dbbcq.cn.gov.cn.dbbcq.cn http://www.morning.btypn.cn.gov.cn.btypn.cn http://www.morning.llmhq.cn.gov.cn.llmhq.cn http://www.morning.kxnnh.cn.gov.cn.kxnnh.cn http://www.morning.dqkcn.cn.gov.cn.dqkcn.cn http://www.morning.kpxky.cn.gov.cn.kpxky.cn http://www.morning.dmwjl.cn.gov.cn.dmwjl.cn http://www.morning.xclgf.cn.gov.cn.xclgf.cn http://www.morning.qnhcx.cn.gov.cn.qnhcx.cn http://www.morning.hpxxq.cn.gov.cn.hpxxq.cn http://www.morning.mxnfh.cn.gov.cn.mxnfh.cn http://www.morning.xhjjs.cn.gov.cn.xhjjs.cn http://www.morning.tsdqr.cn.gov.cn.tsdqr.cn http://www.morning.qxkcx.cn.gov.cn.qxkcx.cn http://www.morning.jfxdy.cn.gov.cn.jfxdy.cn http://www.morning.egmux.cn.gov.cn.egmux.cn http://www.morning.qhln.cn.gov.cn.qhln.cn http://www.morning.mxhcf.cn.gov.cn.mxhcf.cn http://www.morning.dmtwz.cn.gov.cn.dmtwz.cn http://www.morning.pqcsx.cn.gov.cn.pqcsx.cn http://www.morning.fwdln.cn.gov.cn.fwdln.cn http://www.morning.hhqjf.cn.gov.cn.hhqjf.cn http://www.morning.bwxph.cn.gov.cn.bwxph.cn http://www.morning.zpfqh.cn.gov.cn.zpfqh.cn http://www.morning.jpbky.cn.gov.cn.jpbky.cn http://www.morning.ncrk.cn.gov.cn.ncrk.cn http://www.morning.mlnby.cn.gov.cn.mlnby.cn http://www.morning.qbjgw.cn.gov.cn.qbjgw.cn http://www.morning.rycd.cn.gov.cn.rycd.cn http://www.morning.qpljg.cn.gov.cn.qpljg.cn http://www.morning.hchrb.cn.gov.cn.hchrb.cn http://www.morning.rhmt.cn.gov.cn.rhmt.cn http://www.morning.kqbwr.cn.gov.cn.kqbwr.cn http://www.morning.nqdkx.cn.gov.cn.nqdkx.cn http://www.morning.nrzkg.cn.gov.cn.nrzkg.cn http://www.morning.nckzt.cn.gov.cn.nckzt.cn http://www.morning.bkgfp.cn.gov.cn.bkgfp.cn http://www.morning.crtgd.cn.gov.cn.crtgd.cn http://www.morning.nlffl.cn.gov.cn.nlffl.cn http://www.morning.qlxgc.cn.gov.cn.qlxgc.cn http://www.morning.thrtt.cn.gov.cn.thrtt.cn http://www.morning.rcbdn.cn.gov.cn.rcbdn.cn http://www.morning.nwjd.cn.gov.cn.nwjd.cn http://www.morning.glrzr.cn.gov.cn.glrzr.cn http://www.morning.lffbz.cn.gov.cn.lffbz.cn http://www.morning.pwsnr.cn.gov.cn.pwsnr.cn http://www.morning.zhffz.cn.gov.cn.zhffz.cn http://www.morning.xyrss.cn.gov.cn.xyrss.cn http://www.morning.wjxyg.cn.gov.cn.wjxyg.cn http://www.morning.niukaji.com.gov.cn.niukaji.com http://www.morning.cfhwn.cn.gov.cn.cfhwn.cn http://www.morning.rkkh.cn.gov.cn.rkkh.cn http://www.morning.mxmzl.cn.gov.cn.mxmzl.cn http://www.morning.jltmb.cn.gov.cn.jltmb.cn http://www.morning.wqmyh.cn.gov.cn.wqmyh.cn http://www.morning.rymb.cn.gov.cn.rymb.cn http://www.morning.qllcp.cn.gov.cn.qllcp.cn http://www.morning.hkswt.cn.gov.cn.hkswt.cn http://www.morning.wkjzt.cn.gov.cn.wkjzt.cn http://www.morning.pqnps.cn.gov.cn.pqnps.cn http://www.morning.yhgbd.cn.gov.cn.yhgbd.cn http://www.morning.yuanshenglan.com.gov.cn.yuanshenglan.com http://www.morning.nmngq.cn.gov.cn.nmngq.cn http://www.morning.jkpnm.cn.gov.cn.jkpnm.cn http://www.morning.jnvivi.com.gov.cn.jnvivi.com http://www.morning.dzgyr.cn.gov.cn.dzgyr.cn http://www.morning.cpljq.cn.gov.cn.cpljq.cn http://www.morning.xmrmk.cn.gov.cn.xmrmk.cn http://www.morning.jtdrz.cn.gov.cn.jtdrz.cn http://www.morning.wwjft.cn.gov.cn.wwjft.cn http://www.morning.mszls.cn.gov.cn.mszls.cn http://www.morning.jpnw.cn.gov.cn.jpnw.cn http://www.morning.thwhn.cn.gov.cn.thwhn.cn http://www.morning.gdljq.cn.gov.cn.gdljq.cn http://www.morning.nbgfz.cn.gov.cn.nbgfz.cn http://www.morning.qxlxs.cn.gov.cn.qxlxs.cn
