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数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据

数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据

2022找工作是学历、能力和运气的超强结合体，遇到寒冬，大厂不招人，可能很多算法学生都得去找开发，测开
测开的话，你就得学数据库，sql，oracle，尤其sql要学，当然，像很多金融企业、安全机构啥的，他们必须要用oracle数据库
这oracle比sql安全，强大多了，所以你需要学习，最重要的，你要是考网络警察公务员，这玩意你不会就别去报名了，耽误时间！
与此同时，既然要考网警之数据分析应用岗，那必然要考数据挖掘基础知识，今天开始咱们就对数据挖掘方面的东西好生讲讲
数据挖掘知识系列文章
【1】数据挖掘与分析应用：理解业务和数据，准备数据，数据清洗，标准化，缺失值处理，构建数据集
【2】数据挖掘与分析应用：算法模型选择与训练、评估模型、上线部署，回到准备数据阶段
【3】数据挖掘与分析应用：分类算法：k近邻KNN，决策树CART，贝叶斯，支持向量机SVM，深度学习DNN，xgboost分类

文章目录

  • 数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据
    • @[TOC](文章目录)
  • 数据挖掘聚类算法k-means聚类
  • DBSCAN聚类：打破形状，使用密度
  • 实战
  • 关联规则
  • 关联规则的序列规则
  • 总结

数据挖掘聚类算法k-means聚类

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没有标签
分开就行
但是类别不清楚

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核心成员跟谁联系？聚一堆

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k不能太大，太大就gg
数据量也不能太大

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只看一小批

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DBSCAN聚类：打破形状，使用密度

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kmeans是基于划分的
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文字和草原分开
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算半径
内部的样本量足够密集
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归类
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你拉我，我拉你
连成一篇
每个区域就是一个聚类结果
游离点就没法玩

不需要划分k
自动分k
噪声点立群OOK

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r和量难顶
数据量大也不行
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实战

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关联规则

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生鲜蔬菜要放在超市最里面
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固定项目的集合，数量多
啤酒和尿布
共同超过了k个人
啤酒和尿布就是频繁项目集合

支持度：就是项集xy在总集中的概率k/n
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买x的情况下，买y的概率
置信度

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买x的情况下买y
提升度高，说明两者关联关系，提升的作用
豆浆油条的提升度高
这就是关联规则
懂？？？？

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支持度阈值s_th
频繁项集
数字是个数
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网上找

关联规则的序列规则

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在这里插入图片描述
这个课程垃圾，不学了，换一个课程

总结

提示：重要经验：

1）
2）学好oracle，即使经济寒冬，整个测开offer绝对不是问题！同时也是你考公网络警察的必经之路。
3）笔试求AC，可以不考虑空间复杂度，但是面试既要考虑时间复杂度最优，也要考虑空间复杂度最优。

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