Advertisement

基于MATLAB的凝聚聚类算法代码与apcluster R包：实现亲和传播聚类及其工具

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文章提供了一种利用MATLAB实现凝聚层次聚类算法，并结合R语言中的apcluster包进行亲和传播聚类，为数据分析人员提供了有效的聚类分析工具。 凝聚算法的MATLAB代码APCluster是一个R包，实现了Frey和Dueck（2007年）引入的亲和传播聚类方法。这些算法在很大程度上类似于Frey和Dueck发布的Matlab代码。该包进一步提供了杠杆亲和力传播以及基于示例的凝聚聚类算法，并且可以用来连接从亲和力传播获得的簇。各种绘图功能可用于分析聚类结果。 此软件包由Ulrich Bodenhofer维护，多年来得到了多名学生的贡献：Johannes Palme、Chrats Melkonian、Andreas Kothmeier 和 Nikola Kostic。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于MATLAB的凝聚聚类算法代码与apcluster R包：实现亲和传播聚类及其工具
    优质
    本文章提供了一种利用MATLAB实现凝聚层次聚类算法，并结合R语言中的apcluster包进行亲和传播聚类，为数据分析人员提供了有效的聚类分析工具。 凝聚算法的MATLAB代码APCluster是一个R包，实现了Frey和Dueck（2007年）引入的亲和传播聚类方法。这些算法在很大程度上类似于Frey和Dueck发布的Matlab代码。该包进一步提供了杠杆亲和力传播以及基于示例的凝聚聚类算法，并且可以用来连接从亲和力传播获得的簇。各种绘图功能可用于分析聚类结果。 此软件包由Ulrich Bodenhofer维护，多年来得到了多名学生的贡献：Johannes Palme、Chrats Melkonian、Andreas Kothmeier 和 Nikola Kostic。
     
  • 亲和力传播聚类算法解析
    优质
    《亲和力传播聚类算法解析》一文深入浅出地介绍了亲和力传播（Affinity Propagation）这一先进的无参聚类技术原理及其应用实践，旨在帮助读者理解并运用该方法解决实际问题。 本段落详细解释了亲和力传播聚类算法的步骤，并提供了与这些步骤一一对应的Matlab代码示例。
     
  • MATLAB聚类代码-PSO聚类：基于粒子群优化的聚类算法[Matlab实现]
    优质
    本项目提供了一个使用MATLAB编写的基于粒子群优化（PSO）的聚类算法。通过智能搜索策略，该算法能有效提高数据分类的质量和效率。 MATLAB聚类代码实现了PSO（粒子群优化）的聚类算法。作者为Augusto Luis Ballardini。 分发该库是希望它会有用，但没有任何担保；甚至没有对适销性或特定用途适用性的暗示保证。根据GNU自由文档许可版本1.3或自由软件基金会发布的任何更高版本的规定，授予复制、分发和/或修改本段落档的权限；没有不变的部分，也没有前封面文字和后封面文字。 此代码受以下论文启发：Van Der Merwe, DW; AP Engelbrecht，“使用粒子群优化的数据聚类”，《进化计算》，2003年。CEC03会议，第1卷，第215-220页，doi: 10.1109/CEC.2003.1299577。 与该实现相关的简短教程可以找到相关资料获取。
     
  • 层次聚类的Matlab代码（凝聚层次聚类）.zip
    优质
    本资源提供了一套用于执行凝聚层次聚类分析的MATLAB代码。通过该工具，用户能够便捷地对数据集进行分层聚类以探索其内在结构，并生成树状图展示结果。 聚类就是单纯的聚类算法。别的我也不知道。
     
  • 层次凝聚聚类算法：基于 Ruby 的 agglomerative_clustering
    优质
    层次凝聚聚类算法是使用Ruby语言实现的一种数据分析方法，通过递归地将单个数据对象合并到更大的群集，形成层级结构的数据分类系统。 凝聚聚类分层算法可以处理三维点集，并根据欧几里德距离将这些点分为最近的 k 个集群。这种算法支持四种不同的链接方式：单链（基于两个簇间最近两点的距离）、全链（基于最远两点的距离）、平均链（基于所有点之间的平均距离）和中心链（以各簇中心为基准）。为了使用此功能，首先需要在 Gemfile 中添加以下行： ```ruby gem agglomerative_clustering ``` 然后执行 `bundle install` 命令。或者直接通过命令安装： ```shell $ gem install agglomerative_clustering ``` 有关如何使用的示例，请参阅 cluster.rb 文件，待我有空时会在此处添加更多说明。要为项目贡献代码，请创建一个新分支（例如 `git checkout -b my-new-feature`），提交您的更改，并进行推送。
     
  • MATLAB中的凝聚型层次聚类代码
    优质
    本段介绍了一种基于MATLAB实现的凝聚型层次聚类算法代码。该代码能够有效地进行数据分组和模式识别，在数据分析中具有广泛应用价值。 代码仅供学习研究使用，请勿擅自商用。输入文件格式为N行两列的形式，分别对应数据点的X轴和Y轴坐标。 示例如下： ``` 0.821794 -0.0462153 1.03929 0.060835 1.12046 0.0745568 1.02233 0.0514739 ``` 代码支持的凝聚层次聚类算法包括： - 单连接算法（默认，最近邻聚类算法，最短距离法，最小生成树算法） - 全连接算法（最远邻聚类算法，最长距离法） - 未加权平均距离法 - 加权平均法 - 质心距离法 - 加权质心距离法 - 内平方距离法（最小方差算法） 代码支持的距离或相似度度量公式包括： - 欧氏距离（默认） - 标准化欧氏距离 - 马氏距离 - 布洛克距离（曼哈顿距离，城市街区距离） - 闵可夫斯基（明可夫斯基）距离 - 余弦相似度 - 相关性相似度 - 汉明距离 - Jaccard相似度 - 切比雪夫距离
     
  • MATLAB中的凝聚型层次聚类代码
    优质
    本段落提供了一种使用MATLAB进行凝聚型层次聚类的代码示例。通过该代码，用户可以对数据集执行层次聚类分析，并可视化树状图以理解不同群组间的层级关系。 代码仅供学习研究使用，请勿未经许可用于商业用途。 1. 输入文件格式：输入的文件需要包含N行两列的数据，其中每行的第一列表示数据点在X轴上的坐标值，第二列表示Y轴上的坐标值。例如： ``` 0.821794 -0.046215 3.103929 0.060835 1.12046 0.074556 ... ``` 2. 支持的凝聚层次聚类算法：通过调整代码中函数参数，可以支持多种不同的凝聚方法。默认设置为单连接法（最近邻、最短距离），其他可选的方法包括全连接法（最远邻、最长距离）、未加权平均距离法、加权平均法、质心距离法、加权质心距离法和内平方距离法（最小方差算法）。 3. 支持的距离或相似度计算公式：代码可以使用不同的方法来衡量两个数据点之间的差异，支持的选项包括欧氏距离（默认）、标准化欧氏距离、马氏距离、布洛克距离（曼哈顿/城市街区），闵可夫斯基（明可夫斯基）距离、余弦相似度、相关性相似度、汉明距离以及Jaccard相似度和切比雪夫距离。
     
  • BIRCH聚类R代码：这是一个用于BIRCH聚类的R包
    优质
    该R包提供了一套实现BIRCH（Clustering Using Representative Points）算法的工具，适用于大规模数据集的高效聚类分析。 BIRCH聚类R代码介绍了一个用于执行BIRCH集群的ar包。此程序包返回一个data.tree结构，并基于数据框进行聚类分析。关于如何使用功能，请注意，您需要为BIRCH集群函数提供4个输入： 数据（要进行分类的数据框），BranchingFactor（非叶节点允许的最大子级数量），LeafEntries（叶子节点允许的最大条目数或CF值）以及阈值（CF半径的上限）。值得注意的是，此BIRCH函数不具备规范化功能，如果需要，请在使用包之前对数据进行预处理。此外，该算法是顺序敏感性的，意味着相同的输入顺序会导致相同的结果输出。 返回的数据结构中包含10个定制字段：中心表示节点或集群的中心位置；CF代表树中的聚类特征（Cluster Feature）值；LN则指示此树中有多少叶节点，仅适用于顶级节点。
     
  • 实验二 聚类算法及聚类分析的Matlab实现
    优质
    本实验旨在通过MATLAB平台，探索并实践多种聚类算法及其应用，涵盖K均值、层次聚类等方法，并进行数据分析与可视化。 K-means和DBSCAN的聚类算法在MATLAB中的实现方法可以被探讨和分享。这两种算法各自适用于不同的数据集特点，选择合适的算法对于提高数据分析效率至关重要。K-means是一种基于划分的聚类技术，而DBSCAN则是基于密度的方法，在处理具有不同大小、形状及噪声的数据集时表现出色。
     
  • 聚类算法及其实现代码（含MATLAB和Python版本）
    优质
    本书深入浅出地介绍了各类聚类算法原理及其应用，并提供了详细的MATLAB与Python实现代码，适合数据挖掘、机器学习初学者参考。 K-Means聚类算法步骤如下： 1. 首先选择一些类别，并随机初始化每个类别的中心点。这些中心点的位置与数据点的向量长度相同。这一步需要我们预先确定类的数量（即中心点的数量）。 2. 计算所有数据点到各个中心点的距离，然后将每个数据点分配给距离最近的那个中心所属的类别中。 3. 更新每一类别的新中心位置，计算该类别内所有数据点的平均值作为新的中心点。 4. 重复上述步骤直到每次迭代后各组的中心变化不大为止。也可以通过多次随机初始化不同的初始中心来寻找最优的结果。