我要评论聚类 (clustering) 原理与代码实例讲解
1.背景介绍
聚类是一种无监督学习技术,旨在将数据集中的对象划分为多个"簇"或组。聚类的目标是确保同一个簇中的对象相似度很高,而不同簇之间的对象相似度很低。这种技术在许多领域有着广泛的应用,例如计算机视觉、生物信息学、市场细分、社交网络分析等。
聚类算法可以帮助我们从大量看似杂乱无章的数据中发现内在结构和模式。这种无需人工标注的无监督学习方法,对于探索性数据分析和数据可视化非常有用。
2.核心概念与联系
聚类涉及以下几个核心概念:
- 簇(cluster): 由相似对象组成的数据子集。
- 质心(centroid): 簇中所有对象的中心点或平均值。
- 相似度(similarity): 衡量两个对象相似程度的指标,通常使用距离度量(如欧几里得距离)。
- 内聚力(intra-cluster cohesion): 同一簇内部对象之间的相似度。
- 耦合度(inter-cluster coupling): 不同簇之间对象的差异程度。
聚类算法通常试图最大化内聚力和最小化耦合度。这意味着同一簇内的对象应该尽可能相似,而不同簇之间的对象应该尽可能不同。
聚类与分类(classification)的主要区别在于,分类是一种有监督学习,需要已标记的训练数据;而聚类则是无监督的,不需要任何标记数据。
3.核心算法原理具体操作步骤
聚类算法可分为多种类型,包括分区聚类、层次聚类、密度聚类、基于模型的聚类等。以下是几种常见聚类算法的原理和操作步骤:
3.1 k-means 聚类
k-mean
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