聚类

【大数据技术07】分类和聚类算法分类分析的基本思想是先将大量数据分为若干个类别，再分别分析每个类别的统计特征，通过每个类别的统计特征反映数据总体的特征

AppLovin MAX 瀑布流竞价的核心逻辑AppLovin MAX 采用的是一种混合模式，它同时包含了传统的“瀑布流”和现代的“实时竞价”。其终极目标是在每次广告请求时，都能找到并展示出价最高的广告。

【论文阅读笔记】FL+HC（联邦学习+层次聚类）在联邦学习（FL）中引入层次聚类（HC）形成 FL+HC 方法，通过客户端局部模型更新的相似度聚类，为不同聚类训练专属模型。同时给出了适用于未知非IID数据的默认超参数配置。论文贡献

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模拟退火算法求解聚类问题python代码示例模拟退火算法属于智能优化算法（Intelligent Optimization Algorithms）的一种，智能优化算法也被称为进化计算（Evolutionary Computation, EC）、群体智能算法（Swarm Intelligence Algorithms），属于优化算法大类，但不同于数学优化中的梯度下降、牛顿法，不是精确解法，不追求理论的严谨，而是模拟自然界的过程来寻找较优解。

生信大表哥

贝叶斯共识聚类（BCC）共识聚类被广泛用于整合多种聚类算法或多源数据集。贝叶斯共识聚类提出了一种数据驱动的共识聚类方法，通过扩展有限狄利克雷混合模型以适配多数据源，同时对源特定特征和整体聚类进行建模。该方法为每个数据源生成独立的聚类结果，但这些结果均与所有数据源的整体聚类松散关联。贝叶斯共识聚类能够同步完成特定数据源聚类与共识聚类，且共识聚类的形成基于一种概率分布，该分布对在特定区域频繁出现的簇赋予更高概率。

AAAI 2026 Oral 之江实验室等提出MoEGCL：在6大基准数据集上刷新SOTA，聚类准确率最高提升超8%！在数字时代，我们常常从不同角度或来源获取关于同一个事物的数据，比如一个新闻事件的文字报道、图片和视频。如何整合这些不同来源（即“多视图”）的数据，并自动地将相似的事物归为一类，是多视图聚类 (Multi-View Clustering) 要解决的核心问题。当前的研究方法在融合这些多视图信息时，通常采用一种较为粗糙的策略，即为每个视图的整体信息分配一个固定的权重再进行融合，这忽略了不同样本之间存在的差异性，导致聚类效果受限。

K-means 聚类K-means 聚类是一种无监督机器学习算法，核心是将数据集自动划分为 K 个互不重叠的簇，使每个簇内数据相似度高、簇间相似度低。

k均值，密度聚类，层次聚类三种聚类底层逻辑的区别这是一个非常经典且重要的问题！密度聚类（如 DBSCAN）、层次聚类（Hierarchical Clustering）和 K 均值（K-Means）是三种主流的聚类方法，它们在原理、适用场景、对数据形状的假设、参数需求等方面有本质区别。下面用通俗语言 + 技术要点对比说明：

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Clustering vs Classification｜聚类vs分类-----------------------------------------------------------------------------------------------

聚类算法入门：像魔法一样把数据自动归类想象一下：答案只有一个：聚类（Clustering）。你可能没听过这个词，但你一定在生活里见过它的影子。

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回归、分类、聚类我们来仔细拆解一下机器学习中最常见的三个任务：回归（Regression）、分类（Classification）和聚类（Clustering）。

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感知机：乳腺癌分类实现 & K 均值聚类：从零实现感知机是二分类的线性判别模型，是神经网络和支持向量机的基础，核心思想是 “通过误分类样本驱动权重更新，找到能分离两类数据的超平面”。

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2022年第十二届MathorCup高校数学建模挑战赛-D题移动通信网络站址规划和区域聚类问题随着通信网络的复杂化程度不断增加，基站的选址问题在实际作业中显得愈发重要。本文通过对新建基站如何选址和对弱覆盖点区域聚类进行研究，综合考虑基站建设的成本、覆盖率等限制条件，构建免疫-遗传算法优化模型，为弱覆盖点的聚类问题提供可行性的基础。

微算法科技（NASDAQ MLGO）采用动态层次管理和位置聚类技术，修改pBFT算法以提高私有区块链网络运行效率在数字化转型加速的背景下，私有区块链网络面临着效率与扩展性的双重挑战。传统实用拜占庭容错算法（pBFT）在节点规模扩大时，通信复杂度呈指数级增长，导致共识时延增加和资源消耗加剧。与此同时，静态网络架构无法动态适应节点性能波动与地理位置差异，进一步制约了系统吞吐量。微算法科技（NASDAQ MLGO）针对这一痛点，提出了基于动态层次管理与位置聚类技术的pBFT优化方案，通过重构网络拓扑与共识逻辑，显著提升了私有区块链的运行效率。

数学建模算法案例精讲500篇-【数学建模】DBSCAN聚类算法目录前言算法原理相关术语DBSCAN的主要特点DBSCAN算法动态示意图样本点组成DBSCAN算法思想

聚类（Clustering）详解：让机器自己发现数据结构在数据科学和机器学习的众多任务中，聚类（Clustering）是最具探索性的一类。与分类不同，聚类不依赖人工标注的数据，而是让算法自主地从数据中发现规律和分组。本文将系统介绍聚类的核心思想、常见算法、优缺点及应用场景。

【机器学习12】无监督学习：K-均值聚类与异常检测视频链接吴恩达机器学习p102-p111到目前为止，我们课程的大部分内容都聚焦于监督学习（Supervised Learning）。然而，机器学习的领域远不止于此。

机器学习核心概念详解（回归、分类和聚类）机器学习中有三个最核心、最基础的概念：回归、分类和聚类。它们代表了三种不同的任务类型和思维方式。首先，我们可以通过一个表格快速把握三者的核心区别：

浣熊-论文指导

聚类与Transformer融合的六大创新方向1. 自监督表征学习架构构建Cluster-Former框架，实现基于原型学习的无监督预训练；提出Proto-MAE方法，通过原型引导的掩码自编码机制增强特征表示质量。