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kmeans权威发布_kmeans是有监督还是无监督(2024年11月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

kmeans

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。

Power BI聚类分析，一文搞定！ 𐟌Ÿ大家好，今天我们来聊聊 Power BI 中的聚类分析，特别是那些不为人知的神奇功能。 ✅动态聚类分析动态聚类分析的核心在于其灵活性。无论用户如何选择，它都能动态地生成分组，甚至可以根据分组数量自动调整。这种动态效果使得数据分析更加智能和自适应。 ✅静态聚类分析在 Power BI 中，有一种非常简单的方法可以实现聚类分析，那就是自动查找集。这种方法不需要复杂的设置，直接就能生成聚类结果。 ✅DAX 函数 KMEANSCLUSTERING KMEANSCLUSTERING 函数在 DAX 中是一个隐藏的宝藏。尽管在官方文档中找不到它的踪迹，但这个函数实际上存在，并且非常强大。它封装了 K-Means 聚类算法的精髓，接受四个参数： 𐟔𙦕𐦍芰Ÿ”𙨾“入格式定义 𐟔𙨾“出格式定义 𐟔𙥈†组数量本文不仅介绍了聚类分析的 DAX 函数及其模板用法，还详细阐述了静态聚类与动态聚类分析的区别。希望这些信息能帮助你更好地理解和应用聚类分析。 𐟔对于如何进一步实现动态聚类分析，可以关注后续的文章。

提升机器学习复现能力的必学模型代码汇总最近有不少同学（主要是研究生新生）问我，如何才能提升自己的模型复现能力。其实，最好的方法就是动手实现一些经典的机器学习模型。以下是一些整理好的模型代码，希望能帮到大家。机器学习部分 𐟓Š PCA（主成分分析）：用于数据降维。 KNN（k近邻）：主要用于分类问题。 SVM（支持向量机）：用于分类识别问题，其变体SVR可以求解回归问题。 Decision tree（决策树）：用于求解分类和回归问题。 KMeans（k均值聚类）：用于求解聚类问题。 Logistic regression（逻辑回归）：用于求解二分类问题。 Adaboost：一种基于树的集成学习算法，可以求解分类和回归问题。 Naive Bayes（朴素贝叶斯）：可以求解分类问题。深度学习部分 𐟌 CNN（卷积神经网络）：主要包括AlexNet，EfficientNet等。 GAN（生成对抗网络）：由生成器和判别器组成。图像分割：将图像划分为多个区域或对象。目标检测：主要算法包括RCNN，YOLO，SSD。词嵌入：主要算法包括Word2Vec等。序列到序列模型：处理输入序列和输出序列长度不一样的任务。序列标注和分类：命名实体识别（NER），识别文本中的命名实体，词性标注就是给句子中每个词汇标注词性。强化学习：动态规划方法，包括蒙特卡洛方法和时序差分方法。基于值函数的方法，包括Qlearning等。基于策略的方法，梯度策略方法直接优化策略函数。时间序列分析：RNN（循环神经网络），存在梯度爆炸等问题。LSTM（长短期记忆网络），可用于分类和预测等任务。GRU（类似LSTM，但结构简单，计算效率更高）。Transformer：基于自注意力机制，无需序列递归。GANs（生成对抗网络），生成高质量的时间序列数据。混合模型：CNNLSTM结合卷积神经网络和长短期记忆网络。提升代码能力的小贴士 𐟒ኦ升代码能力不是一蹴而就的，需要更多的耐心和项目积累。正如千锤百炼终成钢，多实践才能磨炼出真本事。总结 𐟓 以上就是一些经典的机器学习模型代码汇总，希望能帮到每一位需要它的人。无论你是初学者还是有一定基础的同学，都值得去尝试和实践这些代码。祝大家都能在机器学习的道路上越走越远！

2024K-Means十大新用 𐟔 2024年，K-Means聚类算法的应用领域将进一步扩展和深化。以下是未来可能的研究方向和应用领域： 1️⃣ 𐟓Š 数据挖掘与用户分群：在电子商务和营销领域，K-Means可用于分析用户行为数据，帮助识别不同的用户群体，实现精准的市场细分和个性化营销策略。 2️⃣ 𐟖𜯸 图像处理与分割： K-Means可用于图像分析，如自动分割图像成多个部分，或用于降维处理，提取图像的关键特征。 3️⃣ 𐟎Ž訍系统：在推荐系统中，K-Means可用于聚类类似的物品或用户，提高推荐的准确性和相关性。 4️⃣ 𐟔젧”Ÿ物信息学与基因数据分析： K-Means可用于基因表达数据的聚类，帮助科学家们识别具有相似表达模式的基因，从而揭示基因功能和生物学调控网络。 5️⃣ 𐟓š 文本挖掘与主题模型：在自然语言处理领域，K-Means可以用于文档聚类，帮助识别文本数据中的主要主题或模式。 6️⃣ 𐟚蠥𜂥𘸦〦𕋯𜚊在金融、网络安全等领域，K-Means可以用于识别异常模式或异常行为，如欺诈检测。 7️⃣ 𐟌 物联网（IoT）与智能城市：在物联网数据分析中，K-Means可以用于从传感器数据中识别模式，如环境监测、交通流量分析等。 8️⃣ 𐟑堧侤𚤧𝑧𛜥ˆ†析： K-Means可用于社交网络数据，帮助识别兴趣群体或社区结构。 9️⃣ 𐟏堥Œ𛧖—保健数据分析：在医疗领域，K-Means可用于患者数据的聚类分析，如基于症状或治疗反应的患者分群。 𐟔Ÿ 𐟓ˆ 金融市场分析： K-Means在金融市场分析中的应用，如股票市场的模式识别和风险分析。

Kmeans聚类算法对异常值敏感吗？𐟤” Kmeans聚类算法对异常值非常敏感。它是一种基于距离的聚类方法，通过计算簇中心来划分数据点。然而，当数据集中存在异常值时，Kmeans的簇中心可能会偏离实际位置，因为簇内数据点的均值容易受到极端值的影响。𐟓Š 例如，在一个包含异常值的数据集中，Kmeans算法可能会将一个远离其他数据点的异常值视为一个独立的簇，导致簇中心计算错误。这种情况下，聚类结果可能会失去原有的意义，无法准确反映数据的真实分布。𐟔 因此，在使用Kmeans算法时，需要注意数据集中是否存在异常值，并进行相应的处理，以提高聚类结果的准确性。𐟔犊在实际应用中，可以通过以下方法来解决Kmeans对异常值的敏感性问题：对数据进行预处理，去除或修正异常值。使用其他更鲁棒的聚类算法，如DBSCAN或OPTICS，这些算法对异常值的敏感性较低。在计算簇中心时，使用其他统计量，如中位数或四分位数，而不是均值，以减少异常值的影响。通过这些方法，可以有效提高Kmeans聚类算法在处理异常值时的准确性和可靠性。𐟓ˆ

中信银行大数据中心秋招面经分享 𐟌Ÿ今天给大家带来中信银行大数据中心秋招的面经分享！如果你也在准备秋招，希望这篇面经能对你有所帮助，记得点赞关注哦！✨ 1⃣ 一面：11月9日，15分钟，四位面试官。自我介绍由于本科读的是信息与计算科学专业，研究生是数学专业，面试官问了我为什么跨专业，我解释了一下。（其实都是数学专业）在学校用Python做过的项目，项目中标签是怎么判断的，特征有哪些，为什么不使用xgboost？深拷贝和浅拷贝的区别？numpy库和scipy库的区别？具体函数的写法。聚合索引和非聚合索引的区别，索引的原理。数据倾斜遇到过吗？怎么处理？数据分桶怎么做，代码怎么写的？逻辑回归的损失函数是什么，写一下表达式。损失函数为什么不使用MSE？损失函数是凸的还是凹的？逻辑回归的原理，损失函数怎么计算。介绍一下kmeans，xgboost和gbdt的区别。了解Spark吗？ 2⃣ 技术考察：11月15日，私信发真题。 3⃣ 人力终面：11月17日，10分钟。一分钟自我介绍，主要是学习和生活，项目可以不用说，人力听不懂。六级成绩、担任的班干部、学术竞赛、奖项情况。自己的特长，加入的社团情况。自己的缺点和不足。告诉我录用你的理由。目前手中的offer情况，投递了哪些其他单位，有没有投递四大行。 ✨希望这篇面经能对正在准备秋招的小伙伴们有所帮助，祝大家都能顺利拿到心仪的offer！𐟒Œ

大学英语等级考试成绩数据分析报告 𐟓Š 数据挖掘项目：大学英语等级考试成绩分析 𐟔 关键算法：决策树ID3，k-means 𐟓 报告内容：报告+代码+数据集 𐟓ˆ 数据的均值和标准差 𐟓Š 决策树ID3代码实现 𐟌𓠥†𓧭–树的创建：获取数据集的最后一列，即类别。判断终止条件，其一为当前类别全为一数，说明结点已具有确定性，可以终止。其二为当前所有属性用完，此时用一个多数表决器返回出现次数最多的类别。调用功能函数获得当前最优属性，放入构造决策树的字典结构中。对共每个属性值进行归生成其结点。 𐟓‹ k-means研究思路将学生的总分、听力成绩、写作成绩、阅读成绩作为输入变量读入。随机产生初始聚类中心，每次产生的结果可能会不同。对数据进行划分，分别计算数据点到各个中心点的距离，选取最近的那一个。判断聚类中心点是否发生改变，如果改变，则继续前面步骤，不改变就返回相应大的属性的索引号。在实验过程中，不断改变K的取值，计算每次不同的类内误判平方和，找出最适合的聚类数目。 𐟓Š 四级分布情况根据对不同值计算SSE得出最合适的K值，这里取K=3，可以看到学生会被分成四个聚类，如下图所示： 𐟓Š 二级分布情况 𐟓Š 六级分布情况 𐟓Š 八级分布情况

揭秘！十大核心算法𐟔 人工智能的广泛应用离不开机器学习的基础，而机器学习中，十大核心算法更是起到了关键作用。这些算法包括： 1️⃣ 线性回归：用于预测数值型数据，如房价或股票价格。 2️⃣ 逻辑回归：适用于分类问题，如邮件分类或疾病预测。 3️⃣ 决策树：能够可视化地展示分类和回归问题。 4️⃣ 支持向量机：在文本分类、图像识别等领域表现优异。 5️⃣ 朴素贝叶斯：在垃圾邮件过滤和自然语言处理中大放异彩。 6️⃣ K近邻算法：通过相似性度量来分类和回归。 7️⃣ K-Means聚类：用于数据聚类和图像分割。 8️⃣ 随机森林：集成多个决策树以提高预测准确性。 9️⃣ 梯度提升决策树：通过迭代提升预测性能。 𐟔Ÿ 人工神经网络：模拟人脑神经元结构，适用于复杂模式识别。这些算法随着技术的发展不断优化，为人工智能的广泛应用提供了强有力的支持。

matlab提取某一行的灰度值图 𐟖𜯸在Python和Matlab中，图像处理是一项强大的功能。今天，我们将专注于灰度化处理，这是图像处理的基础步骤之一。𐟎芊𐟔灰度化处理，简单来说，就是将彩色图像转换为灰度图像。这个过程涉及将每个像素的RGB值转换为单一的灰度值，通常是通过计算R、G、B的平均值或加权平均值来实现的。𐟌ˆ 𐟓Š此外，我们还可以输出灰度直方图，这是一份显示图像中每个灰度级别出现频率的图表。通过观察直方图，我们可以更好地理解图像的亮度分布和对比度。𐟓ˆ 𐟔穙䤺†灰度化处理，Python和Matlab还提供了许多其他强大的图像处理功能。比如，你可以使用Otsu阈值分割或自适应阈值分割来进行图像分割，Kmeans图像聚类来识别和分类图像中的不同区域。𐟎芊𐟒᦭䥤–，还有自适应直方图均衡化(AHE)、图像平滑、滤波降噪、边缘检测等高级功能等你来探索！无论你是数据分析师还是图像处理专家，Python和Matlab都将是你强大的工具！𐟌Ÿ 𐟒꧎𐥜襰𑥼€始你的图像处理之旅吧！无论你是初学者还是资深专家，这些工具都能帮助你实现卓越的图像处理效果！𐟎‰

K-means聚类：如何选择最佳K值？在K-means聚类中，选择合适的K值至关重要，因为它直接影响到聚类的效果。以下是几种常用的方法，帮助你找到最佳的K值： 1️⃣ 肘部法则 𐟓Š：这是最常用的方法之一。通过计算不同K值下聚类结果的平均距离，我们可以找到最佳的K值。随着K值的增加，平均距离会逐渐减小。绘制K值和平均距离的图表，通常会观察到一条"肘形"曲线。在这条曲线中，随着K值的不断增加，平均距离的减小速度会放缓。我们可以选择曲线出现"拐点"的K值作为最佳K值。 2️⃣ 轮廓系数 𐟓ˆ：轮廓系数综合考虑了聚类的内聚度和分离度，其取值范围在-1到1之间。我们可以计算不同K值下的轮廓系数，并选择具有最大轮廓系数的K值，以获得更好的聚类效果。 3️⃣ 间隔统计 𐟓Š：这是一种比较复杂的方法，它在比较真实数据聚类结果和随机数据聚类结果之间的差异程度，从而选择使差异最大化的K值。需要注意的是，每种方法都有自己的假设和限制条件，因此在选择时应进行谨慎评估。希望这些方法能帮助你找到最佳的K值，从而获得更好的聚类结果！

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