聚类通过把目标数据放入少数相对同源的组或“类”(cluster)里。分析表达数据,(1)通过一系列的检测将待测的一组基因的变异标准化,然后成对比较线性协方差。(2)通过把用最紧密关联的谱来放基因进行样本聚类,例如用简单的层级聚类(hierarchical clustering)方法。这种聚类亦可扩展到每个实验样本,利用一组基因总的线性相关进行聚类。(3)多维等级分析(multidimensional scaling analysis,MDS)是一种在二维Euclidean “距离”中显示实验样本相关的大约程度。(4)K-means方法聚类,通过重复再分配类成员来使“类”内分散度最小化的方法。
聚类方法有两个显著的局限:首先,要聚类结果要明确就需分离度很好(well-separated)的数据。几乎所有现存的算法都是从互相区别的不重叠的类数据中产生同样的聚类。但是,如果类是扩散且互相渗透,那么每种算法的的结果将有点不同。结果,每种算法界定的边界不清,每种聚类算法得到各自的最适结果,每个数据部分将产生单一的信息。为解释因不同算法使同样数据产生不同结果,必须注意判断不同的方式。对遗传学家来说,正确解释来自任一算法的聚类内容的实际结果是困难的(特别是边界)。最终,将需要经验可信度通过序列比较来指导聚类解释。
第二个局限由线性相关产生。上述的所有聚类方法分析的仅是简单的一对一的关系。因为只是成对的线性比较,大大减少发现表达类型关系的计算量,但忽视了生物系统多因素和非线性的特点。
从统计学的观点看,聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中,如SPSS、SAS等。
从机器学习的角度讲,簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同,无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例,需要由聚类学习算法自动确定标记,而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习,而不是示例式的学习。
从实际应用的角度看,聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。就数据挖掘功能而言,聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况,观察每一簇数据的特征,集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。
聚类分析还可以作为其他数据挖掘任务(如分类、关联规则)的预处理步骤。
数据挖掘领域主要研究面向大型数据库、数据仓库的高效实用的聚类分析算法。
聚类分析是数据挖掘中的一个很活跃的研究领域,并提出了许多聚类算法。
这些算法可以被分为划分方法、层次方法、基于密度方法、基于网格方法和
基于模型方法。
1 划分方法(PAM:PArtitioning method) 首先创建k个划分,k为要创建的划分个数;然后利用一个循环
定位技术通过将对象从一个划分移到另一个划分来帮助改善划分质量。典型的划分方法包括:
k-means,k-medoids,CLARA(Clustering LARge Application),
CLARANS(Clustering Large Application based upon RANdomized Search).
FCM
2 层次方法(hierarchical method) 创建一个层次以分解给定的数据集。该方法可以分为自上
而下(分解)和自下而上(合并)两种操作方式。为弥补分解与合并的不足,层次合
并经常要与其它聚类方法相结合,如循环定位。典型的这类方法包括:
第一个是;BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies) 方法,它首先利用树的结构对对象集进行划分;然后再利
用其它聚类方法对这些聚类进行优化。
第二个是CURE(Clustering Using REprisentatives) 方法,它利用固定数目代表对象来表示相应聚类;然后对各聚类按照指定
量(向聚类中心)进行收缩。
第三个是ROCK方法,它利用聚类间的连接进行聚类合并。
最后一个CHEMALOEN,它则是在层次聚类时构造动态模型。
3 基于密度方法,根据密度完成对象的聚类。它根据对象周围的密度(如
DBSCAN)不断增长聚类。典型的基于密度方法包括:
DBSCAN(Densit-based Spatial Clustering of Application with Noise):该算法通过不断生长足够高密
度区域来进行聚类;它能从含有噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。此方法将一个聚类定义
为一组“密度连接”的点集。
OPTICS(Ordering Points To Identify the Clustering Structure):并不明确产生一
个聚类,而是为自动交互的聚类分析计算出一个增强聚类顺序。。
4 基于网格方法,首先将对象空间划分为有限个单元以构成网格结构;然后利
用网格结构完成聚类。
STING(STatistical INformation Grid) 就是一个利用网格单元保存的统计信息进行基
于网格聚类的方法。
CLIQUE(Clustering In QUEst)和Wave-Cluster 则是一个将基于网格与基于密度相结合的方
法。
5 基于模型方法,它假设每个聚类的模型并发现适合相应模型的数据。典型的
基于模型方法包括:
统计方法COBWEB:是一个常用的且简单的增量式概念聚类方法。它的输入对象是采
用符号量(属性-值)对来加以描述的。采用分类树的形式来创建
一个层次聚类。
CLASSIT是COBWEB的另一个版本.。它可以对连续取值属性进行增量式聚
类。它为每个结点中的每个属性保存相应的连续正态分布(均值与方差);并利
用一个改进的分类能力描述方法,即不象COBWEB那样计算离散属性(取值)
和而是对连续属性求积分。但是CLASSIT方法也存在与COBWEB类似的问题。
因此它们都不适合对大数据库进行聚类处理.
学习数据挖掘需要那些基础知识?
入门推荐你看《机器学习实战》,不需要你跑去学习算法和数据结构,不需要解析几何的知识,但是数理统计的基础你必须要有,期望、方差、常用的几种概率分布,尤其注意一下条件概率,因为朴素贝叶斯模型你一定要懂,线性代数至少你要明白矩阵乘法、行列式计算,再就是微积分知识,不然你看不懂所有基于梯度下降法的文献,行业内用的比较多的是c++,java和python,推荐你用python,很多模型不需要你造轮子,python有相关的第三方模块,很方便。
数据挖掘涉及的内容比较泛,机器学习、数据挖掘、人工智能,但实际上这些知识大多是相通的,机器学习实战这本书是我看的启蒙书里很好的一本了,该有的都有,难度较小,有理论有实践,可以较快的对各种知识有个大概的了解,但是想要长期在这个行业发展,还需要学习更多的知识,比如说提到回归模型,你不仅仅要知道最小二乘法,你还要想到怎么进行数据清洗、哪些数据需要清洗,怎么规范数据,数据是否过多,要不要进行归约和降维,采用哪种回归模型,精确度大致要达到什么水平,要不要考虑过拟合和欠拟合,要不要进行交叉验证,几折交叉验证效果好,如果回归模型不适用,有哪些备选方案。比如说决策树模型,书上简单的讲了个if-then就完了,按照什么规则生成树,怎么分层,要不要剪枝,最终的效果怎么样,造成误差的原因是模型太复杂还是太简单,怎么综合其他模型对决策树进行改进,数据的聚类方法用k均值还是DBSCAN,需要对数据进行分类的时候要考虑数据量大不大,SVM还是神经网络,数据量计算机吃不吃得消,一次吃不消该怎么做,等你对这些有了大致的了解之后,好好看看《统计学习方法》这本书,深入地了解一下理论部分,看一看核心部分的数学模型,看一看如何算法实现,着重理解一下拉格朗日微分法和拉格朗日对偶,解决等式约束和不等式约束很有用,这个也是使用智能算法尝试解决NP完全问题的一个结合点。
除了看书以外,其他时间全部用在学习编程上,python常用的numpy、matplotlib、scipy、sklearn、nltk这些包你都要大致了解怎么用,推荐你看看图灵程序设计丛书里的《python学习手册》《python自然语言处理》《python科学计算》,至少要知道怎么定义类、方法、属性,常用模块里有哪些好用的方法,常见的异常怎么排除,其他的在有时间的时候随用随学,至于算法和数据结构,有时间的话看看《算法导论》,肯定有所收获。
至于说书单就上豆瓣搜一搜,评分高的一般都比较靠谱,英文版的也比较靠谱
DMTK,两套开源机器学习系统各有哪些特点
1. Scikit-learnScikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块,他的特色就是多样化的分类,回归和聚类的算法包括支持向量机,逻辑回归,朴素贝叶斯分类器,随机森林,Gradient Boosting,聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy2.Pylearn2Pylearn是一个让机器学习研究简单化的基于Theano的库程序。3.NuPICNuPIC是一个以HTM学习算法为工具的机器智能平台。HTM是皮层的精确计算方法。HTM的核心是基于时间的持续学习算法和储存和撤销的时空模式。NuPIC适合于各种各样的问题,尤其是检测异常和预测的流数据来源。4. NilearnNilearn 是一个能够快速统计学习神经影像数据的Python模块。它利用Python语言中的scikit-learn 工具箱和一些进行预测建模,分类,解码,连通性分析的应用程序来进行多元的统计。5.PyBrainPybrain是基于Python语言强化学习,人工智能,神经网络库的简称。 它的目标是提供灵活、容易使用并且强大的机器学习算法和进行各种各样的预定义的环境中测试来比较你的算法。6.PatternPattern 是Python语言下的一个网络挖掘模块。它为数据挖掘,自然语言处理,网络分析和机器学习提供工具。它支持向量空间模型、聚类、支持向量机和感知机并且用KNN分类法进行分类。7.FuelFuel为你的机器学习模型提供数据。他有一个共享如MNIST, CIFAR-10 (图片数据集), Google’s One Billion Words (文字)这类数据集的接口。你使用他来通过很多种的方式来替代自己的数据。8.BobBob是一个免费的信号处理和机器学习的工具。它的工具箱是用Python和C++语言共同编写的,它的设计目的是变得更加高效并且减少开发时间,它是由处理图像工具,音频和视频处理、机器学习和模式识别的大量软件包构成的。9.SkdataSkdata是机器学习和统计的数据集的库程序。这个模块对于玩具问题,流行的计算机视觉和自然语言的数据集提供标准的Python语言的使用。10.MILKMILK是Python语言下的机器学习工具包。它主要是在很多可得到的分类比如SVMS,K-NN,随机森林,决策树中使用监督分类法。 它还执行特征选择。 这些分类器在许多方面相结合,可以形成不同的例如无监督学习、密切关系金传播和由MILK支持的K-means聚类等分类系统。11.IEPYIEPY是一个专注于关系抽取的开源性信息抽取工具。它主要针对的是需要对大型数据集进行信息提取的用户和想要尝试新的算法的科学家。12.QuepyQuepy是通过改变自然语言问题从而在数据库查询语言中进行查询的一个Python框架。他可以简单的被定义为在自然语言和数据库查询中不同类型的问题。所以,你不用编码就可以建立你自己的一个用自然语言进入你的数据库的系统。现在Quepy提供对于Sparql和MQL查询语言的支持。并且计划将它延伸到其他的数据库查询语言。13.HebelHebel是在Python语言中对于神经网络的深度学习的一个库程序,它使用的是通过PyCUDA来进行GPU和CUDA的加速。它是最重要的神经网络模型的类型的工具而且能提供一些不同的活动函数的激活功能,例如动力,涅斯捷罗夫动力,信号丢失和停止法。14.mlxtend它是一个由有用的工具和日常数据科学任务的扩展组成的一个库程序。15.nolearn这个程序包容纳了大量能对你完成机器学习任务有帮助的实用程序模块。其中大量的模块和scikit-learn一起工作,其它的通常更有用。16.RampRamp是一个在Python语言下制定机器学习中加快原型设计的解决方案的库程序。他是一个轻型的pandas-based机器学习中可插入的框架,它现存的Python语言下的机器学习和统计工具(比如scikit-learn,rpy2等)Ramp提供了一个简单的声明性语法探索功能从而能够快速有效地实施算法和转换。17.Feature Forge这一系列工具通过与scikit-learn兼容的API,来创建和测试机器学习功能。这个库程序提供了一组工具,它会让你在许多机器学习程序使用中很受用。当你使用scikit-learn这个工具时,你会感觉到受到了很大的帮助。(虽然这只能在你有不同的算法时起作用。)18.REPREP是以一种和谐、可再生的方式为指挥数据移动驱动所提供的一种环境。它有一个统一的分类器包装来提供各种各样的操作,例如TMVA, Sklearn, XGBoost, uBoost等等。并且它可以在一个群体以平行的方式训练分类器。同时它也提供了一个交互式的情节。19.Python 学习机器样品用亚马逊的机器学习建造的简单软件收集。20.Python-ELM这是一个在Python语言下基于scikit-learn的极端学习机器的实现。
python机器学习使用sklearn模块出错,求解答
1 首先需要安装Cython,网上下载后进行本地安装 Python setup.py install
2 下载Sklearn包 ,进行本地安装(使用pip或easy_install总是出错,如can not import murmurhash3_32,最终本地安装成功)
3 安装后可用nosetests -v sklearn来进行测试
什么叫层次聚类分析
聚类通过把目标数据放入少数相对同源的组或“类”(cluster)里。分析表达数据,(1)通过一系列的检测将待测的一组基因的变异标准化,然后成对比较线性协方差。(2)通过把用最紧密关联的谱来放基因进行样本聚类,例如用简单的层级聚类(hierarchical clustering)方法。这种聚类亦可扩展到每个实验样本,利用一组基因总的线性相关进行聚类。(3)多维等级分析(multidimensional scaling analysis,MDS)是一种在二维Euclidean “距离”中显示实验样本相关的大约程度。(4)K-means方法聚类,通过重复再分配类成员来使“类”内分散度最小化的方法。
聚类方法有两个显著的局限:首先,要聚类结果要明确就需分离度很好(well-separated)的数据。几乎所有现存的算法都是从互相区别的不重叠的类数据中产生同样的聚类。但是,如果类是扩散且互相渗透,那么每种算法的的结果将有点不同。结果,每种算法界定的边界不清,每种聚类算法得到各自的最适结果,每个数据部分将产生单一的信息。为解释因不同算法使同样数据产生不同结果,必须注意判断不同的方式。对遗传学家来说,正确解释来自任一算法的聚类内容的实际结果是困难的(特别是边界)。最终,将需要经验可信度通过序列比较来指导聚类解释。
第二个局限由线性相关产生。上述的所有聚类方法分析的仅是简单的一对一的关系。因为只是成对的线性比较,大大减少发现表达类型关系的计算量,但忽视了生物系统多因素和非线性的特点。
从统计学的观点看,聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中,如SPSS、SAS等。
从机器学习的角度讲,簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同,无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例,需要由聚类学习算法自动确定标记,而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习,而不是示例式的学习。
从实际应用的角度看,聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。就数据挖掘功能而言,聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况,观察每一簇数据的特征,集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。
聚类分析还可以作为其他数据挖掘任务(如分类、关联规则)的预处理步骤。
数据挖掘领域主要研究面向大型数据库、数据仓库的高效实用的聚类分析算法。
聚类分析是数据挖掘中的一个很活跃的研究领域,并提出了许多聚类算法。
这些算法可以被分为划分方法、层次方法、基于密度方法、基于网格方法和
基于模型方法。
1 划分方法(PAM:PArtitioning method) 首先创建k个划分,k为要创建的划分个数;然后利用一个循环
定位技术通过将对象从一个划分移到另一个划分来帮助改善划分质量。典型的划分方法包括:
k-means,k-medoids,CLARA(Clustering LARge Application),
CLARANS(Clustering Large Application based upon RANdomized Search).
FCM
2 层次方法(hierarchical method) 创建一个层次以分解给定的数据集。该方法可以分为自上
而下(分解)和自下而上(合并)两种操作方式。为弥补分解与合并的不足,层次合
并经常要与其它聚类方法相结合,如循环定位。典型的这类方法包括:
第一个是;BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies) 方法,它首先利用树的结构对对象集进行划分;然后再利
用其它聚类方法对这些聚类进行优化。
第二个是CURE(Clustering Using REprisentatives) 方法,它利用固定数目代表对象来表示相应聚类;然后对各聚类按照指定
量(向聚类中心)进行收缩。
第三个是ROCK方法,它利用聚类间的连接进行聚类合并。
最后一个CHEMALOEN,它则是在层次聚类时构造动态模型。
3 基于密度方法,根据密度完成对象的聚类。它根据对象周围的密度(如
DBSCAN)不断增长聚类。典型的基于密度方法包括:
DBSCAN(Densit-based Spatial Clustering of Application with Noise):该算法通过不断生长足够高密
度区域来进行聚类;它能从含有噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。此方法将一个聚类定义
为一组“密度连接”的点集。
OPTICS(Ordering Points To Identify the Clustering Structure):并不明确产生一
个聚类,而是为自动交互的聚类分析计算出一个增强聚类顺序。。
4 基于网格方法,首先将对象空间划分为有限个单元以构成网格结构;然后利
用网格结构完成聚类。
STING(STatistical INformation Grid) 就是一个利用网格单元保存的统计信息进行基
于网格聚类的方法。
CLIQUE(Clustering In QUEst)和Wave-Cluster 则是一个将基于网格与基于密度相结合的方
法。
5 基于模型方法,它假设每个聚类的模型并发现适合相应模型的数据。典型的
基于模型方法包括:
统计方法COBWEB:是一个常用的且简单的增量式概念聚类方法。它的输入对象是采
用符号量(属性-值)对来加以描述的。采用分类树的形式来创建
一个层次聚类。
CLASSIT是COBWEB的另一个版本.。它可以对连续取值属性进行增量式聚
类。它为每个结点中的每个属性保存相应的连续正态分布(均值与方差);并利
用一个改进的分类能力描述方法,即不象COBWEB那样计算离散属性(取值)
和而是对连续属性求积分。但是CLASSIT方法也存在与COBWEB类似的问题。
因此它们都不适合对大数据库进行聚类处理.
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