聚类

dist( )函数

x1=c(1,2,3,4,5)
x2=c(3,2,1,4,6)
x3=c(5,3,5,6,2)
x=data.frame(x1,x2,x3)

各种类与类之间距离计算的方法

薛毅书P476
最短距离法
最长距离法
中间距离法
类平均法
重心法
离差平方和法

动态聚类：K-means方法

算法：
1 选择K个点作为初始质心
2 将每个点指派到最近的质心，形成K个簇（聚类）
3 重新计算每个簇的质心
4 重复2-3直至质心不发生变化

kmeans( )函数

K-means算法的优缺点

有效率，而且不容易受初始值选择的影响
不能处理非球形的簇
不能处理不同尺寸，不同密度的簇
离群值可能有较大干扰（因此要先剔除）

基于有代表性的点的技术：K中心聚类法

K中心法的实现：PAM

cluster包的pam( )函数

基于密度的方法: DBSCAN

若干概念

DBSCAN

算法基本思想

DBSCAN算法描述
输入: 包含n个对象的数据库，半径e，最少数目MinPts;
输出:所有生成的簇，达到密度要求。
(1)Repeat
(2)从数据库中抽出一个未处理的点；
(3)IF抽出的点是核心点 THEN 找出所有从该点密度可达的对象，形成一个簇；
(4)ELSE 抽出的点是边缘点(非核心对象)，跳出本次循环，寻找下一个点；
(5)UNTIL 所有的点都被处理。
DBSCAN对用户定义的参数很敏感，细微的不同都可能导致差别很大的结果，而参数的选择无规律可循，只能靠经验确定。

孤立点检测

统计方法

多元正态分布的离群值

基于邻近度的孤立点检测

基于聚类的孤立点检测

聚类，k-mean方法，基于密度的方法：DBSCAN，孤立点检测——数据分析与R语言 Lecture 10相关推荐

1. 主成分分析，充分图，聚类，主成分回归——数据分析与R语言 Lecture 11

   主成分分析,充分图,聚类,主成分回归--数据分析与R语言 Lecture 11 主成分分析 例子:求相关矩阵特征值 例子:求主成分载荷 例子:画碎石图确定主成分 例子:主成分得分-相当于predict ...

2. 【数据挖掘】聚类算法 简介 ( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法 | 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 )

   文章目录 I . 聚类主要算法 II . 基于划分的聚类方法 III . 基于层次的聚类方法 IV . 聚合层次聚类 图示 V . 划分层次聚类 图示 VI . 基于层次的聚类方法 切割点选取 VII ...

3. 机器学习算法-10贝叶斯信念网络、聚类算法、基于密度的方法DBSCAN

   贝叶斯信念神经网络 bayes belief network (BNN), 朴素贝叶斯分类器需要特征之间相互独立的强条件,制约了模型的适用, 用有向无环图表达变量之间的依赖关系,变量用节点表示,依赖关 ...

4. 聚类（四）—— 基于密度的聚类

   主要内容 聚类分析概述 K-Means聚类 层次聚类 基于密度的聚类 其他聚类方法 聚类评估 小结 四.基于密度的聚类 算法原理 基于密度的聚类算法的主要思想是:只要邻近区域的密度(对象或数据点的数目 ...

5. 基于像素聚类的分割方法基于slic的方法_博士论文摘要 | 张荣春：数码影像与TLS点云数据融合提取地质结构面方法研究...

   <测绘学报> 构建与学术的桥梁 拉近与权威的距离 数码影像与TLS点云数据融合提取地质结构面方法研究 张荣春1,2 1.南京邮电大学地理与生物信息学院, 江苏 南京 210023;2.河海 ...

6. 聚类算法小记(part1)--基于密度峰快速搜索的聚类算法

   学习笔记,仅供参考,有错必纠 文章目录 引言 DPC算法概述 例子 缺点 引言 2014 年 6 月 Science 发表了自动确定类簇数和类簇中心的新聚类算法 DPC (clustering by ...

7. 机器学习--聚类分析（划分方法，层次方法、密度方法）

   本节学习聚类分析,聚类属于无监督学习,其中聚类的方法有很多种常见的有K-means.层次聚类(Hierarchical clustering).谱聚类(Spectral Clustering)等,在这 ...

8. 【数据挖掘】基于密度的聚类方法 - DBSCAN 方法 ( K-Means 方法缺陷 | 基于密度聚类原理及概念 | ε-邻域 | 核心对象 | 直接密度可达 | 密度可达 | 密度连接 )

   文章目录 I . K-Means 算法在实际应用中的缺陷 II . K-Means 初始中心点选择不恰当 III . K-Means 优点 与 弊端 IV . 基于密度的聚类方法 V . 基于密度的聚 ...

9. 基于密度的停留点识别方法

   基于密度的停留点识别方法 李毓瑞, 陈红梅, 王丽珍, 肖清 云南大学信息学院,云南 昆明 650091    摘要:从GPS轨迹点序列中识别停留点,是轨迹分析的重要预处理步骤,是用户行为分析.个性化 ...

最新文章

1. 【转】结合ashx来在DataGrid中显示从数据库中读出的图片
2. 介绍一下Seekafile Server
3. AI+5G：2019.03.31第11届中国(深圳)IT领袖峰会【IT新未来: 5G与人工智能】内容概要
4. DIY人脸跟踪电风扇送女朋友(2)
5. Genymotion模拟器拖入文件报An error occured while deploying the file的错误
6. 向量表示，投影，协方差矩阵，PCA
7. FTP下载多个文件打包成一个压缩包
8. Windows 10快速连接蓝牙设备
9. 隐藏十年的 Sudo 漏洞 (CVE-2021-3156) 还影响 macOS 和 IBM IAX
10. 人脸方向学习（十五）：Face Detection-RetinaFace解读
11. C#_基础_部分类partial（十八）
12. Linux命令:修改文件权限命令chmod、chgrp、chown详解
13. Android中删除照片操作
14. android 快捷方式代码片段随记
15. linux之curl命令
16. 用C#打造QQ对战平台挤房器
17. C++哈利波特代码（下）
18. rsync来实现文件同步
19. VisualNet地税管道综合资源管理系统
20. PAT B1033旧键盘打字

热门文章

1. 使用vagrant搭建三台虚拟机环境
2. rqt_publisher报错/publisher_widget.py“, line 105, in _update_thread_run
3. cs61a笔记-2020fall
4. 线上java程序CPU占用过高问题排查
5. 怎么预防远程控制计算机,电脑被远程控制怎么办_怎么禁止别人远程控制计算机...
6. 白苹果了怎么办_ios13更新遭遇白苹果了怎么办？
7. 【locust】通过ip访问失败
8. Can not lock the registry cache file C:\Users\username.dubbo\dubbo-registry-1*.2*.2*.1*.cache
9. 魔兽世界linux客户端,使用Wine在Linux下玩魔兽世界
10. 如何通过omnipeek抓取sniffer log