genie+聚类算法
genieclust的Python项目详细描述
genieclust python包（正在开发中）
genie+聚类算法
应用层次聚类算法所需的时间最多 通常由成对相异的计算次数支配 测量。对于较大的数据集，这样的约束将处于不利地位 所有经典连锁标准的使用，除了单一连锁标准。 然而，众所周知，单连杆聚类算法是非常 对异常值敏感，产生高度倾斜的树状图，因此 通常不反映真正的底层数据结构- 除非星团被很好地分开。
为了克服其局限性，我们提出了一种新的层次聚类链接 标准叫做精灵。也就是说，我们的算法在 一种选择的经济不平等衡量方法（这里是基尼指数） 簇的大小不会在给定阈值以上急剧增加。
基准表明采用的方法具有很高的实用价值： 它通常优于病房或平均连锁，k-means， 光谱聚类、dbscan、birch等 质量，同时保持单连杆速度。算法简单 可并行化，因此可以在多个线程上运行以加快 继续执行。它的内存开销很小：不需要 预先计算完整的距离矩阵以执行计算 以获得所需的群集。
见：Gagolewski M.，Bartoszuk M.，Cena A.， genie：一种新的、快速的、抗离群点的分层聚类算法， 信息科学363，2016年，第8-23页。 doi:10.1016/j.ins.2016.05.003
这是一个新的、更快的、甚至更健壮的实现
在克兰的原始算法中，
见R包^{
套餐功能
- genie+算法（使用类似于
scikit-learn的接口） 加上一个健壮的hdbscan版本* - 分离集数据结构（带扩展）
- 各种不平等措施（基尼指数、邦费罗尼指数等）
- 计算分区相似性度量的函数 （兰特、调整兰特、福克斯马洛和调整福克斯马洛指数）
- 最小生成树prim算法的实现 （@todo@并行化，需要o（n**2）时间和o（n）内存）
- 各种绘图功能
安装
这个包需要python 3.6+和
sklearn、numpy、scipy、matplotlib和cython。
通过pip：
# @TODO@ - not yet on PyPI最新开发版本：
git clone https://github.com/gagolews/genieclust.git
cd genieclust
python setup.py build_ext --inplace
python setup.py install --user
示例
许可证
此软件包根据BSD 3条款“新”或“修订”许可证获得许可。
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