1.Python实现高斯混合聚类(GMM)
2.机器学习系列（十二）聚类之DBSCAN
3.Python实现KMeans(K-means Clustering Algorithm)
4.机器学习库sklearn的机器聚类聚类K-Means聚类算法的使用方法
5.Python 机器学习 PCA降维和K-means聚类及案例
6.记一次数据分析--基因的聚类分析溯源--进化树构建
Python实现高斯混合聚类(GMM)
项目专栏： Python实现经典机器学习算法附代码+原理介绍 我的项目环境： 在本篇专栏中，我们将深入探讨并实现经典的学习机器学习算法——高斯混合聚类（Gaussian Mixture Model, GMM），使用Python语言进行具体操作，案例案例并附上详尽的源码代码实现与原理介绍。对于机器学习初学者来说，算法了解GMM的机器聚类聚类手机单页面源码内部运作机制尤为重要。通过本专栏，学习你将能清晰地理解GMM的案例案例核心原理，并动手实现相关代码。源码基于原生Python实现高斯混合聚类(GMM)
高斯混合聚类（GMM）是算法一种基于概率模型的聚类算法，假设数据集由多个高斯分布组成，机器聚类聚类每个簇的学习数据点均是从不同的高斯分布中采样得到的。每个簇由均值向量、案例案例协方差矩阵和权重三个参数共同定义。源码算法的算法目标是最大化数据点与簇之间的概率匹配，即对数似然函数。算法原理
高斯混合聚类算法基于期望最大化（EM）算法，通过迭代更新参数直至收敛。EM算法包含两个步骤：E步（期望）和M步（最大化）。 E步中，计算数据点属于每个簇的后验概率，即数据点属于特定簇的概率。M步中，根据当前的后验概率重新估计每个簇的参数。算法实现
实现GMM的步骤如下：1. 导入必要的库
主要使用的第三方库包括：numpy、scipy、matplotlib。2. 定义随机数种子
确保实验结果的可重复性，设置随机数种子。3. 定义GMM模型
3.1 模型训练
迭代估计每个簇的均值向量和协方差矩阵，更新权重，uhttpd源码下载直至收敛。3.2 计算后验概率
计算每个数据点属于每个簇的后验概率。3.3 更新混合簇的系数
更新每个簇的均值向量、协方差矩阵和权重。3.4 判断是否收敛
设置收敛条件，判断算法是否已达到收敛状态。4. 导入数据
使用自定义数据集或实际数据集进行模型训练。5. 模型训练与可视化
训练模型，并使用可视化工具展示聚类结果。完整源码
由于代码过长，无法在此处完整呈现。完整的源码包含上述步骤的具体实现，包括数据导入、模型训练、收敛判断等核心代码段。你可在相关学习资源或代码仓库中获取完整实现。机器学习系列（十二）聚类之DBSCAN
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法是一种基于密度的空间聚类方法，擅长在具有噪声的数据库中发现任意形状的簇。其核心理念是将具有足够密度的区域划分为簇，定义簇为密度相连的点的最大集合。
DBSCAN的运行需要两个参数：扫描半径（eps）和最小包含点数（min_samples）。算法流程大致如下：
1. 遍历所有点，寻找核心点。
2. 连通核心点，并扩展分类集合。
通过上图可以直观理解DBSCAN的执行过程，第一步识别核心点，第二步将核心点连接，最终形成不同类别的分类集合，未在黑色圆中的十三张 源码点被认定为噪声点。
实现DBSCAN的函数主要在sklearn.cluster.DBSCAN中，主要参数包括eps（两个样本之间的最大距离）和min_samples（核心点的邻域最小样本数）。重要属性有core_sample_indices_（核心样本指数）和labels_（数据集中每个点的集合标签，噪声点标签为-1）。
在代码示例中，如果不执行第二步的扩展，所有点都被标记为噪声点，这与DBSCAN的运行逻辑相悖。
DBSCAN算法的优缺点如下：
优点：能够发现任意形状的聚类。
缺点：数据量增加时，对I/O、内存的需求增加。当密度分布不均时，聚类效果可能不佳。
Python实现KMeans(K-means Clustering Algorithm)
项目专栏：Python实现经典机器学习算法附代码+原理介绍
本篇文章旨在采用Python语言实现经典的机器学习算法K-means Clustering Algorithm，对KMeans算法进行深入解析并提供代码实现。KMeans算法是一种无监督学习方法，旨在将一组数据点划分为多个簇，基于数据点的相似性进行分类。
KMeans算法的优点包括简易性、实现效率以及对于大规模数据集的适应性。然而，它需要预先指定簇的数量k，并且结果的稳定性受随机初始化的影响。此外，KMeans在处理非凸形状的簇和不同大小的簇时效果不佳。
实现K-means Clustering Algorithm，本文将重点讲述算法原理、优化方式及其Python实现，避开复杂细节，huawen表单源码专注于算法核心流程，适合初学者理解。
### KMeans算法原理
KMeans算法的基本步骤如下：
1. 初始化k个随机簇中心。
2. 将每个数据点分配给最近的簇中心。
3. 更新簇中心为当前簇中所有点的平均值。
4. 重复步骤2和3，直至簇中心不再显著变化或达到预设迭代次数。
### KMeans算法优化方式
1. **快速KMeans**：通过提前选择初始簇中心或采用随机抽样，加速收敛。
2. **MiniBatchKMeans**：使用小批量数据进行迭代，减小计算复杂度，适用于大规模数据集。
### KMeans算法复杂度
时间复杂度通常为O(nki)，其中n为数据点数量，k为聚类中心数量，i为迭代次数。实际应用中，加速计算可采用上述优化方法。
### KMeans算法实现
为了便于理解，本文提供一个简化版的KMeans算法实现，不使用sklearn直接封装的模型，而是手动实现KMeans的核心逻辑，以帮助初学者更好地掌握算法流程。
**1. 导包
**主要使用Python内置库进行实现。
**2. 定义随机数种子
**确保实验结果的可重复性，对于随机初始化和选择训练样本具有重要意义。
**3. 定义KMeans模型
**实现模型训练（fit）和预测（predict）方法。
**3.3.1 模型训练
**通过不断迭代更新簇中心以最小化簇内方差。
**3.3.2 模型预测
**预测数据点所属簇，基于最近的pdfium源码说明簇中心。
**3.3.3 K-means Clustering Algorithm模型完整定义
**整合训练和预测方法，形成完整KMeans模型。
**3.4 导入数据
**使用自定义数据集，包含个样本，每个样本有个特征，7个类别。
**3.5 模型训练
**定义模型对象，指定k值，调用fit方法完成训练。
**3.6 可视化决策边界
**绘制样本的真实类别和KMeans划分后的类别，评估聚类效果。
通过可视化结果可以直观判断KMeans算法在数据集上的聚类性能。
### 完整源码
完整的KMeans算法Python代码实现，包括导入数据、模型训练、预测以及可视化决策边界的部分，旨在帮助读者理解KMeans算法的实现细节。
机器学习库sklearn的K-Means聚类算法的使用方法
在机器学习领域，sklearn库的K-Means聚类算法因其简便易用而广受欢迎。之前我们已分享了关于K-Means的基本原理和应用，但有读者希望直接使用现成函数进行计算。今天，我们将专注于如何在sklearn库中调用K-Means函数，以进行社会科学数据的聚类分析。
sklearn是基于numpy、scipy等库构建的Python机器学习库，功能强大，覆盖了数据预处理、模型选择到可视化等各个环节。K-Means作为无监督学习的代表性算法，其核心目标是根据样本间的距离进行聚类。它的基本流程是：首先随机选择K个中心点，然后分配样本到最近的中心点，接着更新中心点为新分配的样本均值，这个过程不断迭代直到中心点不再变化。
在本notebook中，我们首先安装sklearn库（国内源pip install -i pypi.tuna.tsinghua.edu.cn... sklearn），然后引入sklearn的K-means模块。我们使用sklearn的make_blobs()函数生成测试数据，包含个样本，每个样本具有两个特征。通过matplotlib库，我们能够清晰地展示聚类结果。
以k=3和k=4为例，我们分别运行K-Means聚类，观察并可视化聚类后的质心。对于实际应用，只需准备数据，调用fit()函数，即可完成K-means的计算。在后续的笔记中，我们将更深入地探讨如何在实际数据集上应用K-means算法。
总之，sklearn的K-Means为快速进行聚类分析提供了简便途径，只需遵循正确步骤，即可在Python环境中轻松操作。
Python 机器学习 PCA降维和K-means聚类及案例
主成分分析（PCA）与K-Means聚类是机器学习领域中的两项重要技术，尤其在数据预处理和无监督学习领域中发挥着关键作用。PCA作为降维技术，旨在通过降低数据集的特征数量，简化数据结构，同时尽可能保留数据的主要变异性。K-Means聚类算法则是一种将数据划分为若干不相交群组或“簇”的方法。
参考文档：Python 机器学习 PCA降维和K-means聚类及案例-CJavaPy
PCA降维
PCA，即主成分分析，是数据降维的常用技术。它能够降低数据集的维度，同时尽量保留原始数据的变异性。在Python中，scikit-learn库提供了实现PCA降维的功能。以下是常用的PCA参数：
使用代码：
K-means聚类
K-means是一种被广泛应用的聚类算法，它通过将数据划分为多个类别或群组，使得同一群组内的数据点具有较高的相似度，而不同群组间的数据点相似度较低。在Python中，我们通常使用scikit-learn库的KMeans类来执行K-means聚类。以下是K-means算法的常用参数：
使用代码：
用户对物品类别的喜好细分案例
在用户对物品类别的喜好细分案例中，我们可以结合PCA和K-means聚类算法来分析用户对不同物品的喜好，并将用户划分为不同的群体。这种方法能够从高维数据中提取关键特征，并基于这些特征将用户分组，以便更好地理解不同用户群体的行为和偏好。
参考文档：Python 机器学习 PCA降维和K-means聚类及案例-CJavaPy
记一次数据分析--基因的聚类分析溯源--进化树构建
本文主要讲述了通过数据分析方法，进行基因的聚类分析和进化树构建的过程。首先，选取了个沙门菌样本进行聚类分析，其目标是通过数学和机器学习工具，将相似的菌株归类，反映出它们之间的亲缘关系和进化路径。
聚类分析是生物研究中的一种重要工具，它与传统的分类学有所不同，聚类是无监督学习，旨在寻找数据内在的结构，而分类则需要预先定义类别。近年来，随着机器学习算法的发展，特别是基于聚类的算法，如划分聚类、层次聚类、密度聚类、网格聚类和神经网络聚类等，其准确性和适应性得到了提升，大大简化了基因数据的处理。
在这个案例中，作者选择肠炎沙门菌H作为参考基因组，利用Snippy进行SNP检测和聚类，以减少多条contigs带来的比对难题。通过FastTree快速构建最大似然系统发育树，最后使用FigTree进行可视化，以直观展示菌株间的进化关系。
聚类算法K-Means原理及实现
学习目标
一、聚类算法简介
1.1 聚类算法概述
通过不同的聚类准则，会得到不同的聚类结果。聚类算法在现实中有广泛的应用，如市场细分、生物信息学、文档聚类等。
1.1.1 聚类算法实例
聚类算法是一种典型的无监督学习方法，主要功能是将相似的样本自动归类到同一类别。
1.1.2 聚类算法概念
聚类算法将数据集中的样本划分为不同的类别，通过样本间的相似性进行划分，常用的相似度计算方法有欧式距离法。
1.1.3 聚类算法与分类算法的区别
聚类算法是无监督学习，而分类算法是有监督学习。
二、聚类算法API初步使用
2.1 API介绍
使用sklearn.cluster库中的KMeans算法进行聚类，参数包括n_clusters（聚类中心数量），方法包括计算聚类中心和预测样本类别。
2.2 案例分析
创建不同二维数据集进行聚类实验，调整n_cluster参数，观察聚类效果。
三、聚类算法实现流程
3.1 K-means聚类步骤
通过动态图示解释实现流程，包括初始化聚类中心、计算距离、重新计算中心点等步骤。
3.2 案例练习
随机设置特征空间内的点作为初始聚类中心，计算距离并重新计算中心点，直至算法收敛。
四、模型评估
4.1 误差平方和（SSE）
举例计算数据集误差平方和，解释在k-means中的应用。
4.2 “肘”方法（Elbow method）
计算k从1到n的平方和，确定最佳k值时出现拐点。
4.3 轮廓系数法（Silhouette Coefficient）
评估聚类效果，计算轮廓系数，取值范围为[-1, 1]，值越大效果越好。
五、算法优化
5.1 Canopy算法配合初始聚类
通过Canopy算法减少相似计算量，选择准确的聚类中心。
5.2 K-means++
选择质心尽可能分散，提高聚类效果。
5.3 二分k-means
加速K-means算法，减少计算时间，保证误差最小。
六、特征降维
6.1 降维定义
减少特征数量，降低随机变量个数，得到一组“不相关”主变量。
6.2 特征降维方法
特征选择与主成分分析。
6.3 主成分分析（PCA）
将数据分解为较低维数空间，减少特征。
七、案例：用户对物品类别的喜好细分
7.1 需求分析
获取订单、商品、用户及物品类别的数据，探究用户喜好。
7.2 数据处理
合并数据、处理缺失值、数据截取等。
7.3 机器学习流程
特征工程、K-means聚类、模型评估。
完整代码流程
1.获取数据
2.数据基本处理
2.1 合并表格
2.2 数据清洗
2.3 特征选择
3.机器学习（K-means）
4.模型评估
结合Silhouette Coefficient进行评估。
