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层次聚类最新视觉报道_层次聚类分析图怎么看(2024年11月全程跟踪)

内容来源：鱼水欢网络所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

层次聚类

一篇笔记搞懂十大聚类算法！ 𐟓š 这可能是全网最全的无监督学习总结，涵盖了K-means、层次聚类、DBSCAN等十大热门聚类算法，还有对应的PyTorch代码实现。学机器学习的一定要收藏好！ 𐟔 目录无监督学习聚类聚类算法简介算法分类距离度量闵可夫斯基度规常见的聚类算法原型聚类 (prototype-based clustering) K-means聚类 K-Means类概述 sklearn库K-Means类主要参数 MiniBatchKMeans类主要参数 K值的评估标准 K-Means代码实例学习向量量化 (Learning Vector Quantization) 高斯混合聚类 (Mixture of Gaussian) Fuzzy C-means聚类密度聚类 (density-based clustering) DBSCAN聚类层次聚类 (hierarchical clustering) 自底向上的聚合层次聚类方法（或凝聚层次聚类）自顶向下的分解层次聚类方法（或分裂层次聚类）其他无监督学习方法主成成分分析 (PCA) 异常值检测 (Anomaly Detection或Outlier Detection) 𐟓– 详细讲解 K-Means聚类 K-Means是一种“基于原型的聚类”，在现实聚类任务中极为常用。它将训练集分成k个簇，簇内相似度高，簇间相似度低。定义K个质心（centre_id），这在一开始可以初始化为随机的，也可以从数据集中任选k个对象作为初始簇中心。将每个训练样本基于其到质心的距离分配到最近的质心所代表的簇。重新计算所有簇的质心，将每个质心更新为当前簇中所有训练样本点的均值。不断重复步骤2与3直到收敛（即质心不再发生变化）。 DBSCAN聚类 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种著名的密度聚类算法，它基于一组“邻域参数来刻画样本分布的紧密程度。该算法将具有足够高密度的区域划分为簇，并在具有噪音的空间数据库中发现任意形状的簇。它将簇定义为密度相连的点的最大的集合。将点的密度将点分为三类：核心点、边界点和背景点。 OPTICS（Ordering Points to Identify the Clustering Structure）也是一种典型的基于密度的聚类方法，是DBSCAN的变种，对于不同密度能够更好地处理。层次聚类层次聚类，顾名思义，是一种能够构建有层次的簇的算法。层次聚类视图在不同层次对数据集进行划分，从而形成树形的聚类结构。数据集的划分可采用“自底向上”的聚合策略（或凝聚层次聚类），也可以采用“自顶向下”的分拆策略（或分裂层次聚类）。传统的层次聚类传统的基于层次的树图。 PCA降维 PCA（Principal Component Analysis）是降维的一种常用方法，主要用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。通过将原高维空间中的数据点映射到低维度空间中，可以减少冗余信息造成的误差，提高精度。同时也可以加速后续的计算速度。异常值检测异常值检测常借助聚类或距离计算进行，如将远离所有簇中心的样本作为异常点，或者将密度极低处的样本作为异常点。最近有研究提出基于“隔离性”（isolation）可快速检测出异常点。异常检测算法具有少量的异常样本和大量的正常样本，常应用于诈骗识别、工业零件问题检测等。

探索SPSS的降维奥秘：从分类到聚类今天的学习旅程真是充满了惊喜和发现！老师深入浅出地讲解了SPSS的降维处理，尤其是分类（classification）和聚类（clustering）两大方面。聚类分析中，距离方法多达数百种，但常用的有欧式距离、平方欧式距离、余弦、皮尔逊相关性、切比雪夫、明可夫斯基等。更有趣的是，我们还可以自定义距离方法。老师介绍了两种主要的聚类分析方法：层次聚类分析和k-means聚类。这些方法可以自动迭代，应用范围非常广泛，常用于刻画目标顾客和customer segment。此外，因子分析也是一种降维方法，通过数学模型将变量降为因子。重要的概念包括因子载荷和因子方差贡献。我们可以通过kmo检验来判断数据是否适合因子分析，一般来说，kmo值在0.8及以上时，数据可以通过因子分析来降维。从几何意义的角度来看，因子载荷矩阵可以将数据放在一个二维坐标系中，通过给x轴和y轴赋值，使得更多的点在这两个轴上更有意义。这就像图一中的点，形态各异，因此我们有数百种距离方法来分析这些点。例如，第一排的两个圈有点像瑞士卷儿，所以不能用k-means，而是需要另一种距离方法。数学的世界真是神奇，甚至可以把这些点投影到一条线上，然后通过这些点在这条线的左右位置来进行分析。最后，老师还介绍了对应分析，主要用于变量分类值较多的情况。首先编制两份类型变量的交叉列联表，然后进行对应分析。今天的学习让我对SPSS有了更深入的了解，也让我感受到了数学的魅力。每一种方法都有其独特的用途和价值，等待着我们去探索和发现。𐟒က

K-means聚类，声发预警 𐟔 声发射信号的聚类分析是材料破裂预警的重要手段。K-means聚类法、层次聚类法和密度聚类法是三种常用的聚类方法，它们能够有效识别材料破裂前的关键信号。 𐟓Š 双y轴数据可视化展示了声发射信号的分类时序，通过聚类分析可以更清晰地观察信号的变化。 𐟌ˆ 3D聚类可视化则提供了更直观的视角，通过能量、幅度和上升时间等多个维度来展示不同簇的特征。 𐟎‚˜部法则图则用于确定最佳的聚类数，帮助我们找到最适合数据的聚类方法。 𐟔젩€š过这些聚类方法，我们可以更准确地预测材料破裂的前兆点，为工程安全提供有力支持。

《机器学习西瓜书》全解析𐟓š 《机器学习》，也被大家亲切地称为“西瓜书”，是周志华教授撰写的一本非常受欢迎的机器学习入门教材。这本书由清华大学出版社出版，因为封面上的西瓜图案而得名。书籍内容概览𐟓– 基础知识：介绍了机器学习的基础概念、数据处理和特征选择。模型评估与选择：讨论了模型评估指标和选择方法，比如交叉验证。线性模型：涵盖了线性回归和逻辑回归等。支持向量机（SVM）：详细解释了SVM的原理和核方法。决策树与集成学习：介绍了决策树、随机森林和Adaboost等。神经网络与深度学习：涵盖了基础神经网络和深度学习结构。聚类算法：讨论了K-means和层次聚类等算法。概率图模型：介绍了朴素贝叶斯、马尔可夫链等。书籍特点𐟌Ÿ 通俗易懂：非常适合初学者。案例丰富：通过案例和图示解释复杂概念。实用性强：理论结合实际应用，适合数据科学和机器学习从业者。《机器学习（西瓜书）》是一本理论和实践兼备的优秀教材，非常适合想要学习和深入理解机器学习的读者。

计算机视觉学习路线：从基础到进阶如果你对计算机视觉感兴趣，那么这条学习路线可能会对你有所帮助。计算机视觉是一个结合了计算机科学、数学和工程知识的交叉学科领域。以下是一个系统化的学习路线，涵盖了从基础知识到深入研究的主要内容。基础准备 𐟓š 数学基础线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值和特征向量（ENGR108）。概率与统计：基本概率分布、贝叶斯定理、期望和方差。微积分：函数导数、梯度计算、极值问题等。编程基础 Python 或 C++：熟悉编程语言及相关的计算视觉库，如OpenCV、NumPy等。计算机视觉基础知识 𐟖寸图像处理图像的基本操作：读写图像、颜色空间转换。图像的基本处理技术：平滑、锐化、边缘检测（Sobel、Canny）。图像变换：傅里叶变换、直方图均衡化。特征提取关键点检测：Harris角点检测、SIFT、SURF。描述子提取：ORB、BRIEF。图像配准和全景拼接图像配准技术：特征匹配、单应性矩阵。全景图像拼接：使用RANSAC进行稳健匹配。经典计算机视觉算法 𐟧 机器学习基础回归模型：线性回归和逻辑回归。分类模型：K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）。聚类算法：K-means、层次聚类等。传统CV模型主成分分析（PCA）：数据降维。图像分割：K-means、GrabCut、Watershed算法。特征提取方法：SIFT、SURF、HOG、LBP算法。深度学习基础 𐟌 神经网络基础多层感知机（MLP）：了解基本神经网络的构造和训练。反向传播算法：神经网络权重更新的核心算法。工具和框架 TensorFlow或 PyTorch：深度学习的主流框架。 Keras：TensorFlow的高级API，便于快速构建和实验。希望这条学习路线能帮助你更好地理解计算机视觉，并在这个领域取得成功！如果你觉得有用，记得点赞和关注哦~

SPSS问卷分析全攻略：从描述到聚类 𐟔1. 描述性统计描述性统计是探索数据集特征和趋势的基础方法。通过频数分析、描述性统计和正态检验来了解数据的集中趋势和离散趋势。 𐟔2. 信效度分析信效度分析是评估测量工具可靠性和有效性的关键步骤。通过Cronbach's alpha系数和KMO检验来确保数据的可靠性。 𐟔3. 因子分析因子分析在信效度分析之后进行，旨在识别影响特定变量的关键因素。例如，如果设置了五个维度，因子分析可能揭示出三个主要因素。 𐟔4. 相关分析相关分析用于研究两个或多个变量之间的关联强度。通过计算相关系数（范围从-1到1），可以判断变量之间是正相关还是负相关。 𐟔5. 回归分析回归分析是研究一个或多个自变量与因变量之间关系的常用方法。线性回归要求因变量服从正态分布，而自变量与因变量之间是线性关系。Logistic回归则适用于因变量为离散的情况。 𐟔6. 方差分析方差分析用于研究一个或多个分类自变量对连续因变量的影响。通过检验不同组或类别之间的差异，可以了解不同条件下的数据变化。 𐟔7. 聚类分析聚类分析是根据数据对象的相似性进行分组的方法。SPSS提供了多种聚类分析方法，如K-means聚类和层次聚类，以帮助更好地理解数据的结构和特征。 𐟔8. 信度与效度重测信度与效度重测是评估测量工具质量和可靠性的重要步骤。通过重复测量和数据分析，可以验证测量工具的稳定性和有效性。

𐟧 机器学习算法大揭秘𐟔 𐟎“想要了解机器学习算法的奥秘吗？这里为你揭秘了十几种常用的机器学习算法！ 𐟓š机器学习，核心思想就是“用数据驱动模型”。与传统编程方式不同，它更擅长处理海量且复杂的数据。 𐟌ˆ这些算法在多个领域都有广泛应用，如模式识别、预测分析、特征工程等。它们能帮助我们更好地理解数据，并做出更精准的预测和决策。 𐟌Ÿ常见的机器学习算法包括：决策树、随机森林、支持向量机、K近邻、朴素贝叶斯、逻辑回归、K均值聚类、层次聚类、神经网络、深度学习、梯度提升树等。 𐟚€在大数据时代，机器学习的潜力无限。对于初学者，建议从基础开始，结合实际项目进行实践，不断积累经验。 𐟒᧎𐥜诼Œ你是否对机器学习算法有了更深入的了解呢？

一、概念无监督学习是机器学习的一种方法，旨在从未标记的数据中提取模式和结构。与监督学习不同，无监督学习不依赖于输入数据的标签或输出结果。这种方法适合处理大量未标记的数据，广泛应用于数据分析、特征提取、模式识别等领域。二、优点 1、无需标注数据：无监督学习的最大优点在于不需要标签，这意味着可以利用大量未标记的数据进行训练，降低数据准备的成本和工作量。 2、发现新模式：无监督学习能够从数据中自动发现潜在的模式和结构，帮助分析人员识别数据中的重要特征和变化趋势。三、缺点 1、结果解读困难：由于无监督学习不依赖于标签，所得结果往往较难解读。 2、缺乏有效评估标准：无监督学习的结果缺乏直接的评估标准，通常无法像监督学习那样明确衡量模型的成功与否。四、应用场景 1、客户细分与市场分析：在商业领域，通过无监督学习，例如K均值或层次聚类，将客户分为不同群体，从而制定个性化的营销策略，提升客户满意度和市场效果。 2、推荐系统：无监督学习可以在协同过滤算法中识别用户行为模式，根据相似用户的历史行为为用户提供个性化推荐。五、学习要点 1、掌握无监督学习基本算法：学习常见的无监督学习算法，如K均值聚类、层次聚类、主成分分析、自编码器等，了解它们的基本原理及适用场景。 2、数据预处理技巧：无监督学习的成功往往取决于数据的质量，学习数据清洗、标准化、特征选择等预处理方法，以提高模型的性能。 3、聚类方法评估：熟悉聚类结果的评估方法，帮助判断聚类效果的优劣。 ------ 光说不练假把式，二级考试不是光靠刷攻略就能搞定的𐟘Ž 必须要真正行动起来认真备考，才能在精英云集的二级考试中脱颖而出噢~ 𐟘Ž 当然，市面上的SHMFTPP资料也不能瞎用，一定要看是否全面、效率、最新 𐟘Ž 威廉为你们精心整理了深港澳金融科技师的学习资料 𐟘Ž 点击左下角【立即咨询】，即可免费打包带走！ 𐟒ኰŸ“š 深港澳金融科技师上链体验课 𐟓š 深港澳金融科技师考证指南 𐟓š 深港澳金融科技师考纲解读 𐟓š 深港澳金融科技师常用公示表 𐟓š 深港澳金融科技师精研题库 𐟓š 更多精品学习资源...... 领取日期：即日起-2025年10月31日 #深港澳金融科技师#⠂ #深港澳金融科技师专才计划#⠂ #深港澳金融科技师一级#⠂ #深港澳金融科技师二级#⠂ #深港澳金融科技师上链#⠂ #深港澳金融科技师二级培训#

𐟧 SPSS分析的三大用途揭秘！ 𐟔 SPSS多元统计分析，你听说过吗？它可是数据分析的利器哦！在多个变量间建立关系模型，让你轻松洞察数据背后的秘密。 𐟒ᠥ›ž归分析，探究变量间的因果关系。通过建立回归模型，预测因变量的变化，为决策提供科学依据。线性回归、逻辑回归等多种方法任你选！ 𐟔젥› 子分析，简化复杂数据。通过降维处理，提取少数潜在公共因子，揭示变量的内在结构和关系。主成分分析、最大似然法等技巧，让你轻松把握数据核心。 𐟎‰ 聚类分析，发现数据的潜在模式。将相似对象归为一类，不同对象归为不同类，揭示数据的内在结构和特征。K-means聚类、层次聚类等方法，让你的数据分类更有意义！ ✨ SPSS多元统计分析，三大用途助你成为数据分析高手！合理使用这些方法，深入了解数据本质和规律，为科学研究和实际应用提供强大支持！

斯坦福机器学习全套资料：从基础到实践 𐟓Š 数学和统计基础：线性代数：向量、矩阵、线性变换概率与统计：概率分布、期望、方差、最大似然估计 𐟒𛠦•𐦍„处理和特征工程：数据清洗、缺失值处理、异常值检测特征选择、特征变换、特征生成 𐟓ˆ 监督学习：回归：线性回归、岭回归、Lasso回归分类：逻辑回归、决策树、支持向量机、集成方法 𐟓ˆ 无监督学习：聚类：K均值聚类、层次聚类、DBSCAN 降维：主成分分析（PCA）、流形学习验证集、测试集的划分模型性能度量：精确度、召回率、F1分数、过拟合和欠拟合问题 𐟤– 深度学习：神经网络基础：感知器、前馈神经网络深度神经网络：卷积神经网络、循环神经网络、Transformer 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 𐟤– 强化学习：强化学习的基本概念：智能体、环境、奖励强化学习算法：Q-learning、Deep Q Network（DQN）、策略梯度 𐟓Š 实践项目和案例分析：使用真实数据集进行模型训练和评估解决实际问题的案例研究，如图像识别、自然语言处理、推荐系统 𐟓Š 部署和应用：将训练好的模型部署到生产环境模型的监控和更新

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