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96SEO 2026-02-20 03:49 14
假设您有一个数据集其中各个样本之间存在关系您的目标是识别数据集中的相关样本组。
聚类是无监督机器学习算法的一部分可能是要走的路。
但是当您并不真正知道聚类的数量时应该应用哪种聚类算法呢
Propagation这是一种八卦风格的算法它通过传递有关单个样本的受欢迎程度的信息来推断集群的数量例如他们是否属于某个群体甚至他们是否是一个群体的领导者。
此算法可以估计数据集本身中的集群/组数量是今天博客文章的主题。
群体形成类比是如何运作的它如何更详细地工作即数学上发送了哪些类型的消息这些受欢迎程度指标是如何确定的算法是如何收敛的我们先来看这些问题。
示例实现。
我们一步一步地解释我们的模型代码以便您可以逐个了解发生了什么。
对于那些已经有一些经验并希望立即玩的人也可以使用完整的模型代码。
因此今天的博客文章既是理论上的也是实践的——我最喜欢的博客类型
你还记得高中时那里的学生团体聚集在一起——只有当某个团体的领导认为你很酷时你才能成为该团体的成员吗
虽然这个类比可能有点牵强但我认为这就是用通俗易懂的英语解释聚类的
”过程其中每个样本都与其他样本竞争以获得组成员资格。
具有最多组大写的组长被称为
不同您不必提前配置集群的数量。
主要缺点是复杂性就所需的计算资源而言它不是最便宜的机器学习算法之一
Propagation是时候更详细地了解一下了。
我们将看看几件事
时您可以配置要完成的迭代次数。
之后该算法假设收敛并将返回结果集群
n.d.。
在高中的情况下假设你想加入一个半酷的小组一些空闲而你更愿意加入真正酷的小组。
对于真正酷的那个你的可用性要高得多。
该责任告诉你需要接受谁才能加入小组即最有可能的小组负责人或榜样。
现在让我们更仔细地了解一下责任和可用性的概念。
现在我们知道了它们在高层次上代表什么是时候详细研究它们了
现在让我们把这个公式分解成简单的英语。
我们从左边开始。
这里rik
的示例的几率非常高。
然而这并不是全部因为我们不能只看相似性——因为其他样本也会试图说服它们是更适合
的“最大竞争对手”的相似性和意愿以作为示例来显示它的相对强度。
k。
因此就组形成而言如果样本本身认为它非常重要那么它就会更容易被潜在的样本所利用。
现在我们已经了解了责任和可用性的公式让我们看看每次迭代后分数是如何更新的
lambda也称为“阻尼值”是确保平滑过渡的平滑因子;它避免了优化过程中的大振荡。
确定样本的吸引力回答问题“这可以是我想属于的小组的领导者吗”和样本本身“有什么证据证明我是小组领导者
AffinityPropagation然后我们添加一些配置选项我们生成的样本总数、集群的中心以及我们将为其生成样本的类的数量。
这些都将在
X。
这两行代码对于您的模型运行不是必需的但如果您想跨设置进行比较您可能不希望每次都随机生成样本。
通过保存一次然后注释掉
您将一次又一次地从文件中加载它们:)savemake_blobs
np.load(./clusters.npy)然后我们在加载数据后将数据拟合到
算法中这只需要两行代码。
在另外两行中我们得出了示例等特征因此得出了聚类的数量
AffinityPropagation(max_iter250)
afprop.cluster_centers_indices_
len(cluster_centers_indices)最后通过使用我们拟合的算法我们预测所有样本属于哪个集群
AffinityPropagation(max_iter250)
afprop.cluster_centers_indices_
是一种强大的聚类算法已在各个领域得到应用。
它能够自动确定集群数量使其在集群数量未知或难以确定的情况下特别有用。
以下是
已成功应用于图像和视频分析任务例如对象识别、图像分割和视频摘要。
通过将图像或视频中的相似区域或对象聚集起来它可以帮助识别和分类不同的对象或场景。
已用于自然语言处理任务例如文档聚类、主题建模和情感分析。
它可以根据内容将类似的文档分组在一起从而更轻松地组织和分析大型文本数据集。
算法已应用于生物信息学中用于基因表达分析、蛋白质结构预测和蛋白质相互作用网络聚类等任务。
它可以帮助识别生物数据中的模式和关系从而在基因组学和蛋白质组学领域获得见解和发现。
已用于社交网络分析以识别网络中的社区或组。
通过根据个人的社交关系或互动对个人进行聚类它可以帮助理解社交网络的结构和动态。
已用于市场细分研究根据客户的偏好、行为或人口统计数据对客户进行分组。
这可以帮助企业针对特定的客户群并相应地定制他们的营销策略。
来聚类他们的数据集。
类似于高中时的小组组建方式小组领导决定谁进入谁必须选择另一个拉动游戏也由算法玩。
通过查看传播的消息、与这些消息一起发送的责任和可用性指标以及它们如何迭代收敛我们首先了解了
Propagation。
对于那些感兴趣的人上面也可以找到整个模型。
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