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分類算法和聚類算法（分類算法和聚類算法有哪些）

發(fā)布時間：2023-04-17 17:42:25 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 79

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于分類算法和聚類算法的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、k-means算法是聚類算法還是分類算法
2、聚類算法有哪些
3、老師讓學習人工智能中常用分類和聚類算法和scilearn包的使用，請問應該怎么學習？
4、數(shù)據(jù)挖掘干貨總結（四）--聚類算法

分類算法和聚類算法（分類算法和聚類算法有哪些）

一、k-means算法是聚類算法還是分類算法

一,k-means聚類算法原理

k-means

算法接受參數(shù)

；然后將事先輸入的n個數(shù)據(jù)對象劃分為

k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小.聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對

象”（引力中心）來進行計算的.

k-means算法是最為經(jīng)典的基于劃分的聚類方法,是十大經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘算法之一.k-means算法的基本思想是：以空間中k個點為中心進行聚類,對最靠近他們的對象歸類.通過迭代的方法,逐次更新各聚類中心的值,直至得到最好的聚類結果.

假設要把樣本集分為c個類別,算法描述如下：

（1）適當選擇c個類的初始中心；

（2）在第k次迭代中,對任意一個樣本,求其到c個中心的距離,將該樣本歸到距離最短的中心所在的類；

（3）利用均值等方法更新該類的中心值；

（4）對于所有的c個聚類中心,如果利用（2）（3）的迭代法更新后,值保持不變,則迭代結束,否則繼續(xù)迭代.

該算法的最大優(yōu)勢在于簡潔和快速.算法的關鍵在于初始中心的選擇和距離公式.

二、聚類算法有哪些

聚類算法有：劃分法、層次法、密度算法、圖論聚類法、網(wǎng)格算法、模型算法。

1、劃分法

劃分法(partitioning methods)，給定一個有N個元組或者紀錄的數(shù)據(jù)集，分裂法將構造K個分組，每一個分組就代表一個聚類，K<N。使用這個基本思想的算法有：K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法。

2、層次法

層次法(hierarchical methods)，這種方法對給定的數(shù)據(jù)集進行層次似的分解，直到某種條件滿足為止。具體又可分為“自底向上”和“自頂向下”兩種方案。代表算法有：BIRCH算法、CURE算法、CHAMELEON算法等。

3、密度算法

基于密度的方法(density-based methods)，基于密度的方法與其它方法的一個根本區(qū)別是：它不是基于各種各樣的距離的，而是基于密度的。這樣就能克服基于距離的算法只能發(fā)現(xiàn)“類圓形”的聚類的缺點。代表算法有：DBSCAN算法、OPTICS算法、DENCLUE算法等。

4、圖論聚類法

圖論聚類方法解決的第一步是建立與問題相適應的圖，圖的節(jié)點對應于被分析數(shù)據(jù)的最小單元，圖的邊（或?。谧钚√幚韱卧獢?shù)據(jù)之間的相似性度量。因此，每一個最小處理單元數(shù)據(jù)之間都會有一個度量表達，這就確保了數(shù)據(jù)的局部特性比較易于處理。圖論聚類法是以樣本數(shù)據(jù)的局域連接特征作為聚類的主要信息源，因而其主要優(yōu)點是易于處理局部數(shù)據(jù)的特性。

5、網(wǎng)格算法

分類算法和聚類算法（分類算法和聚類算法有哪些）

基于網(wǎng)格的方法(grid-based methods)，這種方法首先將數(shù)據(jù)空間劃分成為有限個單元（cell）的網(wǎng)格結構,所有的處理都是以單個的單元為對象的。代表算法有：STING算法、CLIQUE算法、WAVE-CLUSTER算法。

6、模型算法

基于模型的方法(model-based methods)，基于模型的方法給每一個聚類假定一個模型，然后去尋找能夠很好的滿足這個模型的數(shù)據(jù)集。通常有兩種嘗試方向：統(tǒng)計的方案和神經(jīng)網(wǎng)絡的方案。

擴展資料：

聚類分析起源于分類學，在古老的分類學中，人們主要依靠經(jīng)驗和專業(yè)知識來實現(xiàn)分類，很少利用數(shù)學工具進行定量的分類。隨著人類科學技術的發(fā)展，對分類的要求越來越高，以致有時僅憑經(jīng)驗和專業(yè)知識難以確切地進行分類，于是人們逐漸地把數(shù)學工具引用到了分類學中，形成了數(shù)值分類學，之后又將多元分析的技術引入到數(shù)值分類學形成了聚類分析。聚類分析內(nèi)容非常豐富，有系統(tǒng)聚類法、有序樣品聚類法、動態(tài)聚類法、模糊聚類法、圖論聚類法、聚類預報法等。

在商業(yè)上，聚類可以幫助市場分析人員從消費者數(shù)據(jù)庫中區(qū)分出不同的消費群體來，并且概括出每一類消費者的消費模式或者說習慣。它作為數(shù)據(jù)挖掘中的一個模塊，可以作為一個單獨的工具以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中分布的一些深層的信息，并且概括出每一類的特點，或者把注意力放在某一個特定的類上以作進一步的分析；并且，聚類分析也可以作為數(shù)據(jù)挖掘算法中其他分析算法的一個預處理步驟。

參考資料：百度百科-聚類算法

三、老師讓學習人工智能中常用分類和聚類算法和scilearn包的使用，請問應該怎么學習？

Scikit-learn
Scikit-learn 是基于Scipy為機器學習建造的的一個Python模塊，他的特色就是多樣化的分類，回歸和聚類的算法包括支持向量機，邏輯回歸，樸素貝葉斯分類器，隨機森林，Gradient Boosting，聚類算法和DBSCAN。而且也設計出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy
2.Pylearn2
Pylearn是一個讓機器學習研究簡單化的基于Theano的庫程序。
3.NuPIC
NuPIC是一個以HTM學習算法為工具的機器智能。HTM是皮層的精確計算方法。HTM的核心是基于時間的持續(xù)學習算法和儲存和撤銷的時空模式。NuPIC適合于各種各樣的問題,尤其是檢測異常和預測的流數(shù)據(jù)來源。
4. Nilearn
Nilearn 是一個能夠快速統(tǒng)計學習神經(jīng)影像數(shù)據(jù)的Python模塊。它利用Python語言中的scikit-learn 工具箱和一些進行預測建模，分類，解碼，連通性分析的應用程序來進行多元的統(tǒng)計。
5.PyBrain
Pybrain是基于Python語言強化學習，人工智能，神經(jīng)網(wǎng)絡庫的簡稱。它的目標是提供靈活、容易使用并且強大的機器學習算法和進行各種各樣的預定義的環(huán)境中測試來比較你的算法。
6.Pattern
Pattern 是Python語言下的一個網(wǎng)絡挖掘模塊。它為數(shù)據(jù)挖掘，自然語言處理，網(wǎng)絡分析和機器學習提供工具。它支持向量空間模型、聚類、支持向量機和感知機并且用KNN分類法進行分類。
7.Fuel
Fuel為你的機器學習模型提供數(shù)據(jù)。他有一個共享如MNIST, CIFAR-10 (圖片數(shù)據(jù)集), Google’s One Billion Words (文字)這類數(shù)據(jù)集的接口。你使用他來通過很多種的方式來替代自己的數(shù)據(jù)。
8.Bob
Bob是一個的信號處理和機器學習的工具。它的工具箱是用Python和C++語言共同編寫的，它的設計目的是變得更加高效并且減少開發(fā)時間，它是由處理圖像工具,音頻和處理、機器學習和模式識別的大量包構成的。
9.Skdata
Skdata是機器學習和統(tǒng)計的數(shù)據(jù)集的庫程序。這個模塊對于玩具問題，流行的計算機視覺和自然語言的數(shù)據(jù)集提供標準的Python語言的使用。
10.MILK
MILK是Python語言下的機器學習工具包。它主要是在很多可得到的分類比如SVMS,K-NN,隨機森林，決策樹中使用監(jiān)督分類法。它還執(zhí)行特征選擇。這些分類器在許多方面相結合,可以形成不同的例如無監(jiān)督學習、密切關系金傳播和由MILK支持的K-means聚類等分類系統(tǒng)。
11.IEPY
IEPY是一個專注于關系抽取的開源性信息抽取工具。它主要針對的是需要對大型數(shù)據(jù)集進行信息提取的用戶和想要嘗試新的算法的科學家。
12.Quepy
Quepy是通過改變自然語言問題從而在數(shù)據(jù)庫查詢語言中進行查詢的一個Python框架。他可以簡單的被定義為在自然語言和數(shù)據(jù)庫查詢中不同類型的問題。所以，你不用編碼就可以建立你自己的一個用自然語言進入你的數(shù)據(jù)庫的系統(tǒng)。
現(xiàn)在Quepy提供對于Sparql和MQL查詢語言的支持。并且計劃將它延伸到其他的數(shù)據(jù)庫查詢語言。
13.Hebel
Hebel是在Python語言中對于神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習的一個庫程序，它使用的是通過PyCUDA來進行GPU和CUDA的加速。它是最重要的神經(jīng)網(wǎng)絡模型的類型的工具而且能提供一些不同的活動函數(shù)的激活功能，例如動力，涅斯捷羅夫動力，信號丟失和停止法。
14.mlxtend
它是一個由有用的工具和日常數(shù)據(jù)科學任務的擴展組成的一個庫程序。
15.nolearn
這個程序包容納了大量能對你完成機器學習任務有幫助的實用程序模塊。其中大量的模塊和scikit-learn一起工作，其它的通常更有用。
16.Ramp
Ramp是一個在Python語言下制定機器學習中加快原型設計的解決方案的庫程序。他是一個輕型的pandas-based機器學習中可插入的框架，它現(xiàn)存的Python語言下的機器學習和統(tǒng)計工具（比如scikit-learn,rpy2等）Ramp提供了一個簡單的聲明性語法探索功能從而能夠快速有效地實施算法和轉換。
17.Feature Forge
這一系列工具通過與scikit-learn兼容的API，來創(chuàng)建和測試機器學習功能。
這個庫程序提供了一組工具，它會讓你在許多機器學習程序使用中很受用。當你使用scikit-learn這個工具時，你會感覺到受到了很大的幫助。（雖然這只能在你有不同的算法時起作用。）
18.REP
REP是以一種和諧、可再生的方式為指揮數(shù)據(jù)移動驅動所提供的一種環(huán)境。
它有一個統(tǒng)一的分類器包裝來提供各種各樣的操作，例如TMVA, Sklearn, XGBoost, uBoost等等。并且它可以在一個群體以平行的方式訓練分類器。同時它也提供了一個交互式的情節(jié)。
19.Python 學習機器樣品
用的機器學習建造的簡單收集。
20.Python-ELM
這是一個在Python語言下基于scikit-learn的極端學習機器的實現(xiàn)。

四、數(shù)據(jù)挖掘干貨總結（四）--聚類算法

本文共計2680字，預計閱讀時長七分鐘

聚類算法

一 、 本質(zhì)

將數(shù)據(jù)劃分到不同的類里，使相似的數(shù)據(jù)在同一類里，不相似的數(shù)據(jù)在不同類里

二、 分類算法用來解決什么問題

文本聚類、圖像聚類和商品聚類，便于發(fā)現(xiàn)規(guī)律，以解決數(shù)據(jù)稀疏問題

三、 聚類算法基礎知識

1. 層次聚類 vs 非層次聚類

– 不同類之間有無包含關系

2. 硬聚類 vs 軟聚類

– 硬聚類：每個對象只屬于一個類

– 軟聚類：每個對象以某個概率屬于每個類

3. 用向量表示對象

– 每個對象用一個向量表示，可以視為高維空間的一個點

– 所有對象形成數(shù)據(jù)空間（矩陣）

– 相似度計算：Cosine、點積、質(zhì)心距離

4. 用矩陣列出對象之間的距離、相似度

5. 用字典保存上述矩陣（節(jié)省空間）

D={(1,1):0,(1,2):2,(1,3):6...(5,5):0}

6. 評價方法

– 內(nèi)部評價法（Internal Evalution）：

• 沒有外部標準，非監(jiān)督式

• 同類是否相似，跨類是否相異

DB值越小聚類效果越好，反之，越不好

– 外部評價法（External Evalution）：

• 準確度（accuracy）: (C11+C22) / (C11 + C12 + C21 + C22)

• 精度（Precision）: C11 / (C11 + C21 )

• 召回（Recall）: C11 / (C11 + C12 )

• F值（F-measure）：

β表示對精度P的重視程度，越大越重視，默認設置為1，即變成了F值，F(xiàn)較高時則能說明聚類效果較好。

四、 有哪些聚類算法

主要分為 層次化聚類算法 ， 劃分式聚類算法 ， 基于密度的聚類算法 ， 基于網(wǎng)格的聚類算法 ， 基于模型的聚類算法等 。

4.1 層次化聚類算法

又稱樹聚類算法，透過一種層次架構方式，反復將數(shù)據(jù)進行分裂或聚合。典型的有BIRCH算法，CURE算法，CHAMELEON算法，Sequence data rough clustering算法,Between groups average算法,Furthest neighbor算法,Neares neighbor算法等。

凝聚型層次聚類 ：

先將每個對象作為一個簇，然后合并這些原子簇為越來越大的簇，直到所有對象都在一個簇中，或者某個終結條件被滿足。

算法流程：

1. 將每個對象看作一類，計算兩兩之間的最小距離；

2. 將距離最小的兩個類合并成一個新類；

3. 重新計算新類與所有類之間的距離；

4. 重復2、3，直到所有類最后合并成一類。

特點：

1. 算法簡單

2. 層次用于概念聚類（生成概念、文檔層次樹）

3. 聚類對象的兩種表示法都適用

4. 處理大小不同的簇

5. 簇選取步驟在樹狀圖生成之后

4.2 劃分式聚類算法

預先指定聚類數(shù)目或聚類中心，反復迭代逐步降低目標函數(shù)誤差值直至收斂，得到最終結果。K-means,K-modes-Huang,K-means-CP,MDS_CLUSTER, Feature weighted fuzzy clustering，CLARANS等

經(jīng)典K-means：

算法流程：

1. 隨機地選擇k個對象，每個對象初始地代表了一個簇的中心；

2. 對剩余的每個對象，根據(jù)其與各簇中心的距離，將它賦給最近的簇；

3. 重新計算每個簇的平均值，更新為新的簇中心；

4. 不斷重復2、3，直到準則函數(shù)收斂。

特點：

1.K的選擇

2.中心點的選擇

– 隨機

– 多輪隨機：選擇最小的WCSS

3.優(yōu)點

– 算法簡單、有效

– 時間復雜度：O(nkt)

4.缺點

– 不適于處理球面數(shù)據(jù)

– 密度、大小不同的聚類，受K的限制，難于發(fā)現(xiàn)自然的聚類

4.3 基于模型的聚類算法

為每簇假定了一個模型，尋找數(shù)據(jù)對給定模型的最佳擬合，同一”類“的數(shù)據(jù)屬于同一種概率分布，即假設數(shù)據(jù)是根據(jù)潛在的概率分布生成的。主要有基于統(tǒng)計學模型的方法和基于神經(jīng)網(wǎng)絡模型的方法，尤其以基于概率模型的方法居多。一個基于模型的算法可能通過構建反應數(shù)據(jù)點空間分布的密度函數(shù)來定位聚類?；谀Ｐ偷木垲愒噲D優(yōu)化給定的數(shù)據(jù)和某些數(shù)據(jù)模型之間的適應性。

SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡算法 ：

該算法假設在輸入對象中存在一些拓撲結構或順序，可以實現(xiàn)從輸入空間(n維)到輸出平面(2維)的降維映射，其映射具有拓撲特征保持性質(zhì),與實際的大腦處理有很強的理論聯(lián)系。

SOM網(wǎng)絡包含輸入層和輸出層。輸入層對應一個高維的輸入向量，輸出層由一系列組織在2維網(wǎng)格上的有序節(jié)點構成，輸入節(jié)點與輸出節(jié)點通過權重向量連接。學習過程中，找到與之距離最短的輸出層單元，即獲勝單元，對其更新。同時，將鄰近區(qū)域的權值更新，使輸出節(jié)點保持輸入向量的拓撲特征。

算法流程：

1. 網(wǎng)絡初始化，對輸出層每個節(jié)點權重賦初值；

2. 將輸入樣本中隨機選取輸入向量，找到與輸入向量距離最小的權重向量；

3. 定義獲勝單元，在獲勝單元的鄰近區(qū)域調(diào)整權重使其向輸入向量靠攏；

4. 提供新樣本、進行訓練；

5. 收縮鄰域半徑、減小學習率、重復，直到小于允許值，輸出聚類結果。

4.4 基于密度聚類算法

只要鄰近區(qū)域的密度（對象或數(shù)據(jù)點的數(shù)目）超過某個閾值，就繼續(xù)聚類，擅于解決不規(guī)則形狀的聚類問題，廣泛應用于空間信息處理,SGC,GCHL，DBSCAN算法、OPTICS算法、DENCLUE算法。

DBSCAN：

對于集中區(qū)域效果較好，為了發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇，這類方法將簇看做是數(shù)據(jù)空間中被低密度區(qū)域分割開的稠密對象區(qū)域；一種基于高密度連通區(qū)域的基于密度的聚類方法，該算法將具有足夠高密度的區(qū)域劃分為簇，并在具有噪聲的空間數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇。

4.5 基于網(wǎng)格的聚類算法

基于網(wǎng)格的方法把對象空間量化為有限數(shù)目的單元，形成一個網(wǎng)格結構。所有的聚類操作都在這個網(wǎng)格結構（即量化空間）上進行。這種方法的主要優(yōu)點是它的處理速度很快，其處理速度獨立于數(shù)據(jù)對象的數(shù)目，只與量化空間中每一維的單元數(shù)目有關。但這種算法效率的提高是以聚類結果的精確性為代價的。經(jīng)常與基于密度的算法結合使用。代表算法有STING算法、CLIQUE算法、WAVE-CLUSTER算法等。

以上就是關于分類算法和聚類算法相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。