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层次凝聚聚类算法:基于 Ruby 的 agglomerative_clustering

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简介:
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。

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客服
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  • Ruby 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代码().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。
  • Python中实例分析
    优质
    本篇文章详细介绍了如何在Python中实现凝聚层次聚类算法,并通过具体实例进行分析。适合数据分析和机器学习初学者参考。 本段落主要介绍了Python聚类算法中的凝聚层次聚类原理及其使用技巧,具有一定的参考价值。需要了解相关内容的朋友可以参考这篇文章。
  • MATLAB中代码
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    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中代码
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    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
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    BIRCH层次聚类算法是一种高效的数据聚类方法,特别适用于大规模数据集。通过构建一个能够容纳大量信息的树状结构,它能够在一次或多次扫描数据后生成高质量的簇摘要,从而有效减少计算复杂度和空间需求。 **BIRCH聚类算法详解** BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies)是一种高效且可伸缩的层次聚类方法,特别适用于大规模数据集处理。该算法的主要特点在于其分层构建过程和对局部特征的有效表示,这使得它在处理大数据时具有较高的时间和空间效率。 ### 一、BIRCH算法的基本概念 1. **局部特征直方图(CLUSTER FEATURE)**:BIRCH的核心是使用CLUSTER FEATURE (CF)。这是一种紧凑的数据结构,用于存储子样本集的信息。每个CF包含两个主要部分:样本数量(N)和中心化及规范化累积向量(CS),通过不断合并子样本集,CF可以逐步表示更大的聚类。 2. **层次结构的构建**:BIRCH算法在迭代过程中逐渐建立层级结构。每次新数据点到来时,会与现有的CF进行比较,并根据相似性来决定是将该数据点加入到一个已存在的CF中还是创建一个新的CF。这一过程确保了每个节点的数据分布较为平衡,从而避免了一个单独的节点过于庞大导致内存消耗过多的问题。 3. **存储效率**:BIRCH使用固定大小的CF结构来存储数据信息,即使面对庞大的数据集也能有效控制内存占用情况,这使得它在大数据场景下具有优异的表现能力。 ### 二、BIRCH算法流程 1. **初始化阶段**: 开始时每个样本作为一个独立的CLUSTER FEATURE (CF)。 2. **合并过程**:当新来的样本到达时,会与现有的CF进行对比。如果该样本和某个已存在的CF之间的距离小于预设阈值,则将此样本添加到对应的CF中;反之则创建一个新的CF并加入这个新的数据点。 3. **更新CLUSTER FEATURE**: 每次合并操作后都需要对相应的N(数量)以及CS(累积向量)进行修正以反映最新的信息状态。 4. **层次构建**:重复上述的步骤直到所有样本都被处理完毕,最终会形成一棵由CF节点构成的树状结构即为所求得的层级体系。 5. **生成最终聚类结果**: 通常需要借助其他类型的聚类算法(例如谱聚类或DBSCAN)来对生成出来的层次化模型进行剪枝操作以获得最佳效果。这是因为BIRCH本身并不能直接确定最合适的簇数。 ### 三、BIRCH的优点与缺点 **优点**: 1. **高效性**: BIRCH无需全局扫描数据,只需顺序读取即可完成处理任务,大大降低了计算成本。 2. **可扩展性强**: 固定大小的CF使得它能够轻松应对大规模的数据集挑战。 3. **内存友好型**: 通过避免一次加载所有原始数据的方式减少了对系统资源的需求。 **缺点**: 1. **聚类质量较低**: 相比于其他算法(如K-Means或谱聚类),BIRCH生成的最终结果可能不够理想。 2. **依赖后续剪枝策略**: BIRCH构建出来的层次结构需要通过额外的方法来完成最后一步优化,这就增加了复杂性和不确定性。 ### 四、应用与扩展 BIRCH算法在数据挖掘、推荐系统及图像分析等多个领域都有广泛的应用。由于其高效的特性,它常常被用作预处理步骤为后续的深入分析提供初步聚类结果。此外,也有研究人员对BIRCH进行了改进和优化(如调整CF结构或合并策略),以期进一步提高聚类准确性和效率。 总结来说,凭借独特的数据表示方式与层次构建方法,BIRCH成为了一种有效工具来处理大规模的数据集问题;尽管其在某些方面的表现可能不如同类算法优秀,但它的高效性以及对内存管理的优势使其成为一个值得考虑的选择。
  • 优质
    层次式聚类是一种通过构建分层树状结构(称为 dendrogram)对数据对象进行分类的方法,依据相似性逐步合并或分割数据集。 关于层次聚类的一些算法的介绍,如果能够理解的话可以进一步探讨。不过目前提供的内容有些混乱,建议明确表达想要讨论的具体算法或者问题点。
  • BIRCH
    优质
    BIRCH层次聚类算法是一种高效的 clustering 方法,特别适用于处理大规模数据集。它通过构建集群特征树来识别数据中的密集区域,并形成簇结构。 Zhang T, Ramakrishnan R, Livny M. BIRCH: A new data clustering algorithm and its applications[J]. Data Mining and Knowledge Discovery, 1997, 1(2): 141-182. 这是一篇不错的英文文献。
  • MATLAB_Hierarchical.zip_MATLAB
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    该资源包提供了利用MATLAB进行层次聚类分析的代码和示例数据。适用于数据分析、机器学习等领域,帮助用户理解和应用层次聚类算法。 层次聚类算法的MATLAB实现,不使用内置函数。
  • AGNES.zip
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    AGNES层次聚类算法是一种自底向上的聚类方法,通过不断合并相近的数据点或数据点组形成层级结构,适用于数据分析和模式识别。此压缩包包含相关代码及文档。 我用C++实现了一个AGNES凝聚层次聚类算法,并提供了一个完整的VS2010工程文件。代码包含测试数据、良好的编程风格以及详细的注释,可以运行并得到正确结果。