分类与聚类

几种数据挖掘算法的区别，真的是多人一开始搞不太清楚。分类和聚类，听着像亲戚，其实做的事不一样。前者是“你早知道你有几个篮子”，比如给客户打标签；后者是“我也不知道你们该归哪，先看相似的抱一块”。预测和回归也一样，都是预测未来数据，差别是一个关注“它属于哪类”，一个关心“它是多少”。蛮适合你在做用户行为或销售预估时用，模型选得对，结果真的能帮你省不少功夫。 WEKA 的分类与回归那篇教程讲得还挺细，从怎么喂数据到模型评估都有，适合刚上手的朋友；点这看详细。 另外逻辑回归也挺好用，尤其是你做一些二分类的问题，比如是否购买、是否流失，逻辑回归够快，解释性也不错；这篇也可以看看，讲得蛮清楚。 如果你刚

介绍了一种新的软聚类算法，名为基于贝叶斯分类的聚类。该算法不需要随机初始化，而是利用本地度量来选择最佳的聚类数。通过最小化可以从软聚类分配中推导出的对数贝叶斯风险来执行聚类，这被视为聚类过程的优化目标函数。算法类似于期望最大化，最小化所提出的聚类功能。此外，该算法已实现CPU和GPU版本。

Apache Spark在大数据分析领域因其高效和并行计算能力备受关注。本篇文章将深入讲解如何在Spark框架下实现K-means聚类和随机森林（Random Forest）分类算法。两种算法分别解决无监督学习和监督学习中的常见问题。K-means聚类通过将数据集分成K个不同的簇，使得每个数据点到所属簇中心的距离最小；而随机森林作为一种集成学习方法，通过构建多个决策树并取其平均结果来提高预测准确性。以下是两种算法的实现示例代码。 K-means聚类的Spark实现 K-means是一种无监督学习算法。我们在Spark Mllib中可以使用KMeans类来实现此算法。以下代码展示了如何在Spar

分类器的入门代码，还是得看这些经典的 MATLAB 实现。最小错误率 Bayes 分类器的设计，适合刚接触模式识别的朋友，逻辑清晰，公式推导也贴得比较全。窗函数法估计高斯分布和近邻法这俩方法挺直观，调起来也简单，适合做点小实验试试效果。 Fisher 线性变换的部分，嗯，做特征降维还蛮实用的，是你数据维度比较高的时候，用它来压压维，效率还不错。的最近邻优先的知识聚类算法，比较适合做无监督学习的初步尝试，代码虽然老点，但逻辑挺清楚。 想细看细节的话，这几个链接可以顺着看下去： 高斯和近邻均值分类器评估其分类错误率的 MATLAB 开发，里面的代码可直接复用。 快速近邻法分类程序的 Ma

宝贝，含泪分享，上述代码主要包括了线性分类器设计，贝叶斯分类器设计，动态聚类。还有最优化的代码，包括拟牛顿法，共轭梯度法，黄金分割等等， share with you!

二维坐标的聚类效果直观清晰，鸢尾花数据的特征也挺适合用来练手。用 k-means 算法搞分类，一方面思路简单，另一方面结果还蛮能看出门道。k-means.py 是算法核心，data_preprocess.py 则负责清洗数据、做标准化。用起来不复杂，输出结果也容易验证，蛮适合入门和教学场景。 分类逻辑简单——初始化中心点，不断计算距离、重新分配簇、更新中心，直到收敛。虽然是无监督的算法，但你要是拿它搞有标签的数据（比如鸢尾花），还能顺手做个精度对比。 比较建议你先试二维坐标的聚类，肉眼可见的效果直观，再撸一遍鸢尾花数据集，体验下不同维度和特征缩放带来的影响。记得注意几个点：k 值怎么选（可以试

USqueezer 算法挺适合不确定分类数据的聚类问题。它是基于 Squeezer 算法提出的，核心思想是通过计算不确定数据与每个簇的相似度概率，并比较这些概率值与预设的阈值。如果相似度超过阈值，就把数据划分到那个簇里，不然就会创建一个新簇。这个算法不仅能有效不确定数据的聚类，还能减少内存占用和提高执行效率，适合大数据量时使用。嗯，想要不确定数据的聚类问题的话，USqueezer 还挺不错的，操作也简单。可以尝试一下。USqueezer 算法用起来比较直接，是在像模糊分类数据时，它的性能优势。如果你是做数据聚类的，碰到不确定数据时，可以考虑一下这个方法。不过，还是得注意，如果数据的噪声太多，还

在进行数据挖掘和机器学习的过程中，聚类是一种常见的无监督学习方法，其主要目标是将相似的数据点分组在一起形成簇。聚类算法的效果很大程度上取决于所采用的距离度量方式，因为距离度量决定了数据点之间的相似程度。MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了多种距离计算方法来支持不同的聚类需求。详细介绍了MATLAB中几种常用的聚类算法距离计算方法，包括欧氏距离、标准欧氏距离、马氏距离、绝对值距离和闵科夫斯基距离。

非监督分类与监督分类流程对比 | 流程步骤 | 监督分类 | 非监督分类 | 备注 ||---|---|---|---|| 1. 初步分类 | √ | √ | || 2. 选择训练样本 | √ | | 仅监督分类需要 || 3. 确定分类器 | √ | | 仅监督分类需要 || 4. 分类合并专题判断 | | √ | 仅非监督分类需要 || 5. 分类后处理 | √ | √ | || 6. 检验分类结果 | √ | √ | || 7. 统计分析、输出结果 | √ | √ | |

分类和回归皆可预测，但分类输出类别标签（离散属性），回归输出连续属性值。举例：预测客户流失（分类），预测商场营业额（回归）。