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聚类方法最新视觉报道_7种常用的聚类方法(2024年11月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

聚类方法

深度聚类方法大揭秘：76篇顶会论文全解析 𐟌Ÿ深度学习在聚类领域取得了显著成就，吸引了越来越多的关注。为了帮助大家深入了解这一领域的发展脉络，我们整理了76篇顶会论文，涵盖了五大类深度聚类方法以及70多个算法模型。 𐟓–这些论文涉及生成式深度聚类、自编码式深度聚类、表示学习深度聚类、图神经网络深度聚类和深度嵌入聚类等多种方法。 𐟔具体来说，生成式深度聚类包括自编码器等模型，表示学习深度聚类则侧重于学习数据的低维表示，图神经网络深度聚类则利用图结构信息，而深度嵌入聚类则通过嵌入空间进行聚类。 𐟓Š这些论文不仅提供了丰富的理论分析，还附带了开源代码，方便大家进行深入研究和实验。通过阅读这些论文，你可以全面了解深度聚类的最新进展和前沿技术。

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。

71种深度聚类改进方案，论文写作必备！ 𐟓š 在论文写作中，深度聚类是一种非常有用的数据预处理工具，可以帮助我们更好地组织和理解数据集。通过展示聚类结果的可视化，我们可以直观地展示自己的方法是如何改善数据的分离度或发现有意义的数据群组的。 𐟔 为了帮助同学们在论文写作中更好地应用深度聚类，我特意汇总了71篇顶会论文，涵盖了最新的研究成果。这些论文不仅提供了前沿的深度聚类方法，还附带了Pytorch和TensorFlow的复现代码，为你的论文研究和创新提供强有力的支持。 𐟓𘠩€š过这些论文，你可以深入了解各种深度聚类算法的原理、应用场景和实验效果，从而为你的研究提供灵感和参考。无论你是数据科学家、机器学习工程师还是论文作者，这些资源都将是你的宝贵财富。

𐟔 数据挖掘的十大核心算法详解 𐟎⃣ PageRank（网页排名） PageRank 通过模拟用户跳转链接的概率，评估网页质量，类似于微博的粉丝影响力。如果关注者是大V，网页影响力就高。 2⃣ Apriori（关联分析） Apriori 用于发现商品间的关联关系，例如啤酒与尿不湿的组合销售。它通过支持度、置信度和提升度来衡量商品的关联强度。 3⃣ AdaBoost（分类算法） AdaBoost 将多个弱分类器组合成一个强分类器，类似于做错题重点复习的过程，不断提升整体效果。 4⃣ C4.5（决策树） C4.5 是一种决策树算法，利用信息增益率来选择最佳分裂特征，类似于挑选西瓜时根据纹路判断好坏。 5⃣ CART（分类与回归树） CART 可以用于分类或回归，基于基尼系数选择最优特征，类似于预测天气是晴天还是下雨。 6⃣ 朴素贝叶斯（条件概率）朴素贝叶斯基于概率论原理，计算各类条件下的概率，例如计算某病人患感冒的可能性。 7⃣ SVM（支持向量机） SVM 是一种分类方法，利用最优间隔将样本分割，类似于用线或平面将红球和蓝球分开。 8⃣ KNN（K最近邻） KNN 通过测量不同特征值之间的距离进行分类，类似于“近朱者赤，近墨者黑”。 9⃣ K-Means（聚类） K-Means 是一种聚类算法，通过不断调整中心点，将对象分配到最近的类中，类似于选老大，直到找到最佳中心。 𐟔Ÿ EM（期望最大化） EM 算法是一种聚类方法，基于概率进行软聚类，类似于分菜时不断调整，直到两碟重量一致。

《统计学习方法》: 机器学习入门必读 𐟓š 今天我要向大家推荐一本非常经典的书籍——《统计学习方法》。这本书的作者是李航，他是日本东京大学计算机科学博士，现任字节跳动人工智能实验室总监。 𐟌Ÿ 这本书在机器学习和数据科学领域有着非常重要的地位。书中系统地介绍了统计学习的主要方法，分为监督学习和无监督学习两篇。 𐟔 第一篇主要介绍了感知机、朴素贝叶斯法、决策树、支持向量机、提升方法、EM 算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等经典的监督学习方法。 𐟔 第二篇则讨论了聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法和潜在狄利克雷分配等经典的无监督学习方法。 𐟓 书中每章介绍一种方法，从具体问题或实例入手，由浅入深地阐明思路，并给出必要的数学推导。即使没有深厚的数学基础，也能在作者的引导下逐步理解那些复杂的概念。 𐟒ᠦœ줹橝ž常适合想要深入了解机器学习算法原理的小伙伴们。书中还有大量的实例和算法推导过程，帮助你更好地掌握各种统计学习方法的应用。 𐟎— 论是学生党想要提升专业知识，还是职场人想拓展技能，本书都能为你打开一扇通往数据科学世界的大门。

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

《导论》出版！轻松入门ML 𐟓š 本书由清华大学出版社出版，是一本从机器学习技术使用者的角度总结的科普读物。它用简洁的语言和深入浅出的描述，为初学者打开机器学习的大门。全书共11个章节，涵盖机器学习的各个方面。 𐟔 第一章：介绍机器学习研究的基本思路、发展历史和关键问题。 𐟓ˆ 第二章：讲解线性模型，包括线性预测模型、线性分类模型和线性高斯概率模型。 𐟌 第三章：介绍神经网络的基础知识、基础结构和训练方法。 𐟏—️ 第四章：探讨深度神经网络的基础方法和最新进展。 𐟔‘ 第五章：介绍核方法，特别是支持向量机模型。 𐟓Š 第六章：讲解图模型的基本概念和基于图模型的学习和推理方法。 𐟎蠧쬤𘃧렯𜚤𛋧𛍦— 监督学习方法，特别是各种聚类方法和流形学习。 𐟌𑠧쬥…맫 ：讲解非参数贝斯模型，重点关注高斯过程和狄利克雷过程。 𐟌𑠧쬤𙝧렯𜚤𛋧𛍦𜔥Œ–学习方法，包括遗传算法、遗传编程和群体学习。 𐟒ꠧ쬥章：讲解强化学习，包括基础算法及近年来兴起的深度强化学习方法。 𐟔⠧쬥一章：介绍各种数值优化方法。这本书不仅适合初学者，也适合对机器学习有深入了解的读者。希望它能助你一臂之力，打开机器学习的大门！

市场营销研究中的统计分析方法大全在市场营销领域，统计分析方法扮演着至关重要的角色。以下是一些常见的市场营销研究课题及其对应的统计分析方法： 𐟓Š 统计方法：因子分析、聚类分析目的：探究消费者的购买决策过程和品牌偏好，以及影响这些因素的关键变量。 𐟓Š 统计方法：聚类分析、主成分分析目的：根据消费者的特征进行市场细分，识别目标市场，并制定差异化的营销策略。 𐟓Š 统计方法：回归分析、路径分析目的：评估广告策略（如内容、媒介选择）对消费者品牌认知和购买意向的影响。 𐟓Š 统计方法：结构方程模型、验证性因子分析目的：探讨品牌价值、品牌忠诚度对企业市场表现的影响。 𐟓Š 统计方法：路径分析、多元回归分析目的：分析分销渠道的效率及其对产品销售额的影响。 𐟓Š 统计方法：回归分析、网络分析目的：研究社交媒体平台对消费者购买行为和品牌传播的影响。 𐟓Š 统计方法：二元Logistic回归、多重回归分析目的：分析消费者对价格变动的敏感程度及其对购买决策的影响。 𐟓Š 统计方法：ACSI模型、因子分析目的：研究影响客户忠诚度的关键因素，并提出提高客户忠诚度的策略。 𐟓Š 统计方法：主成分分析、回归分析目的：探讨营销创新（如个性化推荐、体验营销）对消费者行为和企业销售额的影响。 𐟓Š 统计方法：引力模型分析、回归分析目的：研究不同国家文化、市场特征对跨国企业营销策略的影响。这些统计分析方法不仅有助于理解消费者行为，还能为企业制定更有效的市场营销策略提供有力支持。

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

SPSS必备8种数据分析方法数据分析是统计学的重要组成部分，它在各行各业中都有着广泛的应用。以下是8种在SPSS中常用的数据分析方法，帮助你更好地理解和应用这些工具。 1️⃣ t检验：用于判断两组数据的平均值是否有显著差异。 2️⃣ 方差分析：能够比较多组数据的平均值是否存在显著差异。 3️⃣ 卡方检验：用于分析分类变量之间是否有显著关联。 4️⃣ 相关分析：衡量两个变量之间的线性关系强度和方向。 5️⃣ 多元线性回归：探究多个自变量对因变量的影响程度。 6️⃣ 主成分分析：作为一种降维技术，将多个相关变量转化为少数几个主要成分。 7️⃣ 因子分析：探索多个观测变量背后的潜在共同因子。 8️⃣ 聚类分析：将相似的数据对象分组到同一簇中，是一种无监督学习方法。

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