聚类

啥都鼓捣的小yao

课程10. 聚类问题上一讲我们开始学习无监督学习问题，并讨论了降维问题。今天我们将继续学习无监督学习问题，并讨论聚类问题。

（六）机器学习---聚类与K-means到本篇文章，我们先对前几篇所学习的算法进行一个回顾：而本篇文章我们将会介绍聚类以及K-means算法。

【EDA】EDA中聚类（Clustering）和划分（Partitioning）的应用场景在VLSI物理设计自动化中，聚类（Clustering）和划分（Partitioning）是两个互补但目标和应用场景截然不同的关键步骤，其核心区别如下：

清华团队提出时序聚类数据库内高效方案，已被SIGMOD 2025接收时间序列聚类是挖掘物联网等场景下频繁模式的关键技术，但现有SOTA方法（如K-Shape）面临两大瓶颈：1）传统数据库因LSM-Tree存储导致时间戳无序，难以直接支持高效聚类；2）跨时间范围查询需重复计算，效率低下。

SKLearn - Biclustering关于双聚类技术的示例。谱双聚类的演示谱双聚类的演示使用谱协同聚类算法对文档进行双聚类使用谱协同聚类算法对文档进行双聚类

CLIMB自举框架：基于语义聚类的迭代数据混合优化及其在LLM预训练中的应用尽管优化预训练数据混合对大型语言模型(LLM)的性能有显著影响，但确定最优数据配比仍然是一个亟待解决的挑战。为应对这一问题，英伟达提出了一种名为CLIMB(CLustering-based Iterative data Mixture Bootstrapping)的自动化框架，该框架能够在预训练环境中系统地发现、评估并优化数据混合策略。CLIMB通过在语义空间中嵌入并聚类大规模数据集，并结合小型代理模型与性能预测器，迭代搜索最优数据混合比例。

基于 Google Earth Engine 的南京江宁区土地利用分类（K-Means 聚类）其实利用GEE可以做的内容太多了，很多内容换一个区域，换一个时间段就是一篇本科毕业论文（设计），甚至拓展一下硕士也不是不行。本文将详细介绍如何使用 GEE 对南京江宁区的 Landsat 8 地表反射率数据进行 K-Means 聚类分析，实现土地利用分类，并将结果可视化和导出。（后续有机会再给大家详细说一下如何完整的进行毕业论文的大纲和设计，甚至完成一篇十分简单的毕业论文。）

【EDA】EDA中聚类（Clustering）和划分（Partitioning）在VLSI物理设计自动化中，聚类（Clustering）和划分（Partitioning）是两个不同的关键步骤，主要区别如下：

四. 以Annoy算法建树的方式聚类清洗图像数据集，一次建树，无限次聚类搜索，提升聚类搜索效率。(附完整代码)文章内容结构：一. 先介绍什么是Annoy算法。二. 用Annoy算法建树的完整代码。三. 用Annoy建树后的树特征匹配聚类归类图像。

机器学习（7）——K均值聚类K均值（K-means）聚类算法是一种广泛使用的无监督学习算法，用于将数据集分成多个簇（clusters）。每个簇代表数据集中的一种内在结构，其中簇内的数据点相似度较高，而簇与簇之间的相似度较低。K均值算法的目标是最小化簇内数据点的平方误差（即簇内的方差）

聚类算法(K-means、DBSCAN)K-means 是一种基于类内距离最小化的划分式聚类算法，其核心思想是通过迭代优化将数据划分为 K 个簇。目标函数为最小化平方误差（SSE）： S S E = ∑ i = 1 K ∑ x ∈ C i ∣ ∣ x − μ i ∣ ∣ 2 SSE = \sum_{i=1}^{K} \sum_{x \in C_i} ||x - \mu_i||^2 SSE=i=1∑Kx∈Ci∑∣∣x−μi∣∣2 其中 μ i \mu_i μi 是第 i i i 个簇的质心。

五. 以聚类和搜图方式清洗图像数据集，采用Pickle和Faiss(百万数据集，ms级响应)快速搜图（附完整代码）一. 总结Faiss 和 Pickle 优缺点和适用场景。二. 将图像特征打包成 pickle 文件（Python 的序列化格式），匹配搜图（附完整代码）。三. 将图像特征打包成faiss的index索引文件，匹配搜图（附完整代码）。四. 先用Pickle保存图像特征，再用Faiss构建索引（更灵活）(附示例代码）。

Matlab FCM模糊聚类1、内容简介Matlab 211-FCM模糊聚类可以交流、咨询、答疑2、内容说明略3、仿真分析略4、参考论文

PCL八叉树聚类//聚类结果分类渲染

基于python的机器学习（六）—— 数据可视化和数据预处理目录一、数据可视化1.1 单一图表1.1.1 直方图1.1.2 密度图1.1.3 箱线图1.2 多重图表

基于python的机器学习（五）—— 聚类（二）k-medoids是一种聚类算法，它是基于k-means聚类算法的一种改进。k-medoids算法也是一种迭代算法，但是它将中心点限定为数据集中的实际样本点，而不是任意的点。

缺的不是资料，是学习的心

轮廓系数做聚类，枚举from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score import numpy as np

聚类算法 ap 聚类谱聚类AP聚类（Affinity Propagation Clustering）是一种基于消息传递的聚类算法，由Brendan J. Frey和Delbert Dueck于2007年提出。与传统的聚类算法（如K-Means）不同，AP聚类不需要预先指定聚类数量，而是通过数据点之间的相似度自动确定聚类中心和聚类数量。

说话人分离中的聚类方法：深入解析Agglomerative聚类、KMeans聚类和Oracle聚类说话人分离（Speaker Diarization）是将音频流根据说话人身份划分为同质片段的过程。这一过程中的关键步骤是聚类，即将说话人嵌入（embeddings）分组为不同的簇，每个簇代表一个独特的说话人。在pyannote.audio`管道中使用的三种聚类方法：层次聚类（Agglomerative Clustering）、KMeans聚类（KMeans Clustering）和Oracle聚类（Oracle Clustering）。

聚类（Clustering）基础知识2知识回顾问题描述给定 N N N个样本点 X = { x i } i = 1 N X = \{x_i\}_{i=1}^N X={xi}i=1N进行聚类。输入