聚类分析无监督学习数据挖掘

学习笔记：机器学习

文章目录一、机器学习概述二、机器学习活跃领域（一）数据分析与数据挖掘（二）人工智能——图像和语音识别三、经典机器学习算法（一）线性回归（二）逻辑回归（三）决策树（四）随机森林（五）k-近邻（KNN）（六
howard2005·2024-01-01 11:19

我用Python爬取美食网站3032个菜谱并分析，真香！

点击上方“Python爬虫与数据挖掘”，进行关注回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书今日鸡汤江雨霏霏江草齐，六朝如梦鸟空啼。这是巨变的中国，人和食物，比任何时候走的更快。
Python进阶者·2024-01-01 09:48

计算机毕业设计 基于html5的图书管理系统的设计与实现 Java实战项目 附源码+文档+视频讲解

博主介绍：✌从事软件开发10年之余，专注于Java技术领域、Python人工智能及数据挖掘、小程序项目开发和Android项目开发等。
IT学长编程·2024-01-01 09:03

数据挖掘中的数据属性特点、描述性统计度量与相似度计算

目录1.引言2.数据挖掘中的数据属性2.1数值属性2.2标称属性2.3有序属性2.4无序属性3.描述性统计度量3.1中心趋势度量3.2离散程度度量3.3分布形状度量4.相似度计算4.1欧氏距离4.2余弦相似度
轩Scott·2024-01-01 07:51

数据挖掘 模糊聚类

格式化之前的代码：importmatplotlib.pyplotasplt#绘图importpandasaspd#读取数据集fromsklearn.preprocessingimportscalefromsklearn.clusterimportDBSCAN#聚类fromsklearnimportpreprocessing#数据预处理的功能，包括缩放、标准化、正则化等plt.rcParams["f
亖嘁·2024-01-01 07:51

数据挖掘与知识发现：解析关键概念

目录1.引言1.1背景1.2意义与应用2.数据挖掘的基本概念2.1定义与范畴2.1.1数据挖掘的定义2.1.2数据挖掘的范畴2.2数据挖掘过程2.2.1问题定义2.2.2数据采集与清洗2.2.3特征选择
轩Scott·2024-01-01 07:49

无监督学习(下)

1.高斯混合模型(GMM)(1)简单概念高斯混合模型是一种概率模型，它假定实例是由多个参数未知的高斯分布的混合生成的。从单个高斯分布生成的所有实例都形成一个集群，通常看起来像一个椭圆。每个集群都可以由不同的椭圆形状，大小，密度和方向。高斯模型的均值代表集群的中心，方差代表方向这个模型假定一个数据集是从K个高斯分布的集合中产生，但是每个集合都有一个权重，代表产生一个实例到数据集的可能性或者贡献(我暂
歌者文明·2024-01-01 07:15

一文弄懂自编码器 -- Autoencoders

自动编码器于1980年推出，是一种用于神经网络的无监督学习技术，可以从未被标注的训练集中学习。本文重点介绍自编码器的概念、相关变体及其应用，闲话少说，我们直接开始吧！
赵卓不凡·2024-01-01 05:14

原来STATA也可以做机器学习或深度学习的内容，真的是学习了

数据挖掘任务主要有关联分析、分类分析、异常分析和演变分析等。在大数据时代背景下，数据挖掘是重要的工作内容。对于大数据的挖掘是从海量的大型数据库中挖掘数据中存在的潜在价值和有效的信息，
SMILE_9025·2024-01-01 05:27

数学建模算法总结

目录一.数据预处理模型1.对于缺失值的补全处理：插值拟合1.插值2.拟合总结：拟合得到的是一条曲线，拟合得到的函数不一定过所有点2.数据降维主成分分析3.数据异常值处查找与删除聚类分析4.数据整体描述性分析二
今日说"法"·2024-01-01 02:31

医学信息应用技术（1）急救知识点（90+）必背基础42题

C诊断相关组是美国以住院病人编码的一般步骤：确定分类设计目的、遵从分类依据、分类、分类排序、编码医学数据挖掘的特点：医学数据的异质性、隐私性、冗余性、多样性、不完整性，伦理的、法律的和社会问题。
【赢在起跑线~】·2024-01-01 02:31

【小沐学NLP】Python实现TF-IDF算法（nltk、sklearn、jieba）

nltk)2.3TF-IDF(Jieba)2.4TF-IDF(python)结语1、简介TF-IDF（termfrequency–inversedocumentfrequency）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术
爱看书的小沐·2024-01-01 00:26

解密垃圾邮件分类：基于SVM的数据挖掘项目

垃圾邮件（Spam）的泛滥成灾一直是电子邮件系统中的一个严峻问题。随着垃圾邮件技术的不断演变，传统的过滤方法逐渐显得力不从心。因此，本项目旨在利用支持向量机（SVM）这一强大的机器学习工具，实现对垃圾邮件的高效分类，为用户提供更清爽、高效的电子邮件体验。一、项目目标本项目的主要目标是构建一个基于SVM的垃圾邮件分类系统。通过对两个不同来源的数据集（trec和enron）进行综合分析和处理，我将展示
袁既望·2023-12-31 21:24

30个最受欢迎的数据挖掘面试问题答案-第1部分

本文将给大家介绍30个热门数据挖掘面试问题答案。这些问题在数据科学访谈中经常被问到。此外，这个热门面试问题数据挖掘答案包含的问题的答案，以帮助您破解数据科学家工作的面试。
栀子花_ef39·2023-12-31 18:54

【亚马逊云科技】使用Amazon Lightsail快速建站

本人的技术路线从Java全栈工程师一路奔向大数据开发、数据挖掘领域，如今终有小成，愿将昔日所获与大家交流一二，希望对学习路上的你有所助益。
一头小山猪·2023-12-31 17:57

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IT学长编程·2023-12-31 16:15

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IT学长编程·2023-12-31 16:15

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IT学长编程·2023-12-31 16:11

Coursera上10个值得去学习的机器学习课程（有字幕）

本课程为你提供有关机器学习、数据挖掘和统计模式识别的广泛介绍。本课程详细讨论了机器学习所需的所有数学知识。本课程使用开源编程语言Octave。Octave提供了一种理解机器学习基础
加百力·2023-12-31 15:24

【2023最新】Scrapy框架教程一-Scrapy的创建与启动及Scrapy基础命令

它可以被使用用途广泛，从数据挖掘到监控和自动化测试。scrapy官网学习网址：https://docs.scrapy.org/e
大聪明_花·2023-12-31 14:32

机器学习之聚类算法Kmeans

K-means算法（无监督算法，聚类算法）1、基本概念聚类算法：是一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。
zhw864680355·2023-12-31 12:03

讨论k值以及初始聚类中心对聚类结果的影响_K均值聚类需要标准化数据吗

摘要：进入二十一世纪以来，科学技术的不断发展，使得数据挖掘技术得到了学者越来越多的关注。数据挖掘是指从数据库中发现隐含在大量数据中的新颖的、潜在的有用信息和规则的过程，是一种处理数据库数据的知识发现。
是空空呀·2023-12-31 12:33

【12月比赛合集】22场可报名的数据挖掘大奖赛，任君挑选！

CompHub[1]实时聚合多平台的数据类(Kaggle、天池…)和OJ类(Leetcode、牛客…）比赛。本账号会推送最新的比赛消息，欢迎关注！以下信息仅供参考，以比赛官网为准目录Kaggle（5场比赛）阿里天池（3场比赛）ZINDI（2场比赛）和鲸(Heywhale)（1场比赛）BaiduAIStudio（3场比赛）DataCastle（3场比赛）华为云（1场比赛）AIcrowd（2场比赛）C
CompHub·2023-12-31 10:30

九-1.聚类分析

聚类通常作为其他数据挖掘或建模的前奏一.特征认知1.有监督无监督分类:有监督学习（有标签学习）数据特征聚类:无监督学习（没有标签）数据特征2.聚类概念聚类是把各不相同的个体分割为有更多相似性子集合的工作
唐-import-某人·2023-12-31 08:46

SEER数据库系列|SEER数据挖掘文章有哪些研究模式

SEER数据的大规模数据优势是无可比拟的。大规模的病例数还可以减轻病理学诊断的少数或随机错误分类的影响。SEER依靠实验室的质量规范来最大程度地减少此类错误肿瘤发病率的研究SEER能发现一些无法通过简单的估计病例数和频数分布得出的结论。率（rates）告诉我们的是某个地区个体的发病率。而百分比（Percentages）只是告诉我们特定时间点上特定癌症的数量占所有癌症的比例。即使在从人群中收集每种癌
医科研·2023-12-31 06:48

【机器学习合集】深度生成模型 -＞（个人学习记录笔记）

深度生成模型深度生成模型基础1.监督学习与无监督学习1.1监督学习定义在真值标签Y的指导下，学习一个映射函数F，使得F(X)=Y判别模型DiscriminativeModel，即判别式模型，又称为条件模型
slience_me·2023-12-31 06:41

大数据应用发展史：从搜索引擎时代到机器学习时代

文章目录搜索引擎时代数据仓库时代数据挖掘时代机器学习时代小结大数据技术的使用经历了一个发展过程从最开始的Google在搜索引擎中开始使用大数据技术，到现在无处不在的各种人工智能应用，伴随着大数据技术的发展
善守的大龙猫·2023-12-31 05:11

我体验了《怪物猎人：崛起》五月新版本后，发现新主线boss蛮有趣

值得一提的是：博士在四月末和大家分享了文章《在的后续游戏更新中，这五只魔物可能会出现》，其中玩家们通过数据挖掘的方式“预测”的新怪物已经全部应验！
爱游戏的萌博士·2023-12-31 01:28

CDA level1 学习笔记（已通过考试）

数据挖掘：是一个跨学科的计算机科学分支，它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在
Sunshinetongtong856·2023-12-31 00:15

TensorFlow 2.0 深度学习实战 —— 详细介绍损失函数、优化器、激活函数、多层感知机的实现原理

AI人工智能包含了机器学习与深度学习，在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识，包括了监督学习和无监督学习，有兴趣的朋友可以阅读《[Python机器学习实战]》。
AI小白龙*·2023-12-30 21:55

你为什么需要考研

比如，数据挖掘的知识，研究生懂很多，本科生基
Lio5n·2023-12-30 21:09

基于数据挖掘的会务管理系统-计算机毕业设计源码84883

摘要随着计算机技术的发展，特别是计算机网络技术与数据库技术的发展，使用人们的生活与工作方式发生了很大的改观。本课题研究的会务管理系统，主要功能模块包括用户管理，会议信息，会议签到，请假管理，评分记录，听会感受，意见箱等，采取面对对象的开发模式进行软件的开发和硬体的架设，能很好的满足实际使用的需求，完善了对应的软体架设以及程序编码的工作，采取MySQL作为后台数据的主要存储单元，采用SpringBo
vx_bysj1330·2023-12-30 20:22

学计算机必参加的含金量赛事！但凡参加一个面试都要简单一倍

文章目录一、ACM国际大学生程序设计竞赛二、GPLT团队程序设计天梯赛三、蓝桥杯四、百度之星五、中国大学生计算机设计大赛六、数据挖掘及AI比赛七、结语一、ACM国际大学生程序设计竞赛ACM是美国计算机协会的简称
程序员刘皇叔·2023-12-30 20:48

Python数据挖掘与机器学习实践技术应用

近年来，Python编程语言受到越来越多科研人员的喜爱，在多个编程语言排行榜中持续夺冠。同时，伴随着深度学习的快速发展，人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。机器学习是人工智能的基础，因此，掌握常用机器学习算法的工作原理，并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型，是开展人工智能相关研究的前提和基础。掌握Python编程的基础知识与技巧、特征工程（数据清洗、变量降维、特征选择、群优化算法
思考的小猴子·2023-12-30 19:34

【Lidar】Open3D点云K-Means聚类算法：基于距离的点云聚类（单木分割）附Python代码

1K-Means算法介绍K-means聚类算法是一种无监督学习算法，主要用于数据聚类。
RS迷途小书童·2023-12-30 19:03

熵值法确定权重，主成分分析，聚类分析

选自《战略性新兴产业集群梯度差异与协同发展——基于江苏的数据分析》采用主成分分析法对江苏省战略新兴产业集群发展竞争力进行综合评价。（1）数据的标准化Zij=（x－u）/σZij为标准化后的变量值;x为实际变量值;μ为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差。（2）计算第j项指标下第i产业指标值比重pij:（3）计算第j项指标的熵值：（4）计算第j项指标的差异系数：（5）计算评价指标权重。利用熵
Joy19·2023-12-30 17:24

完成一个预测建模项目一般需要多长时间？

为了回答这个问题，我们先来了解一下建模的流程，通常一个完整的数据挖掘项目包含以下流程（1）业务理解、（2）数据理解、（3）数据准备、（4）数据预处理和建模、（5）模型评估、（6）模型部署应用。
小黄鸭呀·2023-12-30 15:48

数据分析流程

数据分析的流程可以分为以下几个步骤：问题定义--数据挖掘--数据准备--模型化--数据认证--实施跟踪模型部分：探索--建立--评估--调优--应用理解业务问题：首先明确数据分析的目标和业务问题，确定需要解决的具体问题
Oo_Amy_oO·2023-12-30 09:12

读书笔记--构建数据湖仓阅读有感

我们知道数据因业务运行而产生，后续数据收集汇总后，数据需要用来分析和使用，进而形成分析服务，用于支持企业的战略决策和价值挖掘，用于商业战略决策，而分析数据需要不同类型数据的融合关联，以及提供数据挖掘的分析基础设施环境
一马平川的大草原·2023-12-30 07:38

【数据挖掘】模型融合

模型融合是指将多个不同的机器学习模型组合起来，通过综合多个模型的预测结果来得到更准确的预测结果。模型融合可以提高模型的鲁棒性，减小模型的方差，提高模型的泛化能力。常见的模型融合方法包括平均法、投票法和堆叠法。平均法(Averaging)：将多个模型的预测结果进行平均，可以是简单的算术平均或加权平均。平均法适用于模型预测结果的方差较小的情况。投票法(Voting)：根据多个模型的预测结果，统计出现频
Oo_Amy_oO·2023-12-30 07:28

利用clusterProfiler进行富集分析

前言:微博参与话题#给你四年时间你也学不会生信#主要参考：GEO数据挖掘小尝试：（三）利用clusterProfiler进行富集分析Y叔开发的R包clusterProfiler的确是最好用的，没有之一,
谢俊飞·2023-12-30 07:33

机器学习之K-means聚类

概念K-means是一种常用的机器学习算法，用于聚类分析。聚类是一种无监督学习方法，它试图将数据集中的样本划分为具有相似特征的组（簇）。
贾斯汀玛尔斯·2023-12-30 05:34

数据分析概述

从本质上看，要理解数据分析应从三个方面去把握：一是目标，数据分析的关键在于设立目标，专业上叫作“有针对性”，其实就是对业务需求的把握；二是方法，数据分析的方法包括描述性分析、统计分析、数据挖掘和大数据分析四种
大帅_1061·2023-12-30 02:30

优惠券app哪个好?好用的优惠券app大全-手机优惠券

创始人员基于在这个行业里多年的经验和认识，基于第三方电商平台海量数据挖掘与分析，“高
一起高省·2023-12-30 00:14

An Overview:Maritime Spatial-Temporal Trajectory Mining 论文阅读笔记

1引言在轨迹数据挖掘研究中，大多数研究都是集中在城市轨迹上，这些研究有更多的数据来源，如交通监控系统，手机和GPS等。然而，随着海上目标数量的增加，海洋空间-时空轨迹挖掘逐渐变的重要起来。
m0_59167578·2023-12-29 22:26

数据挖掘、机器学习、自然语言处理Python工具包(持续更新)

数据挖掘、机器学习、自然语言处理Python工具包(持续更新)科学计算Python包NumpyNumpy中文学习文档Numpy官方文档Numpy是一个功能强大的Python库，主要用于对多维数组执行计算
fpzRobert·2023-12-29 14:10

用Python和Scrapy来构建强大的网络爬虫

网络爬虫可以用于各种目的，如数据挖掘、搜索引擎优化等。它可以
小文没烦恼·2023-12-29 13:22

数据挖掘 聚类度量

格式化之前的代码：importnumpyasnp#计算importpandasaspd#处理结构化表格importmatplotlib.pyplotasplt#绘制图表和可视化数据的函数，通常与numpy和pandas一起使用。fromsklearnimportmetrics#聚类算法的评估指标。fromsklearn.clusterimportKMeans#K均值聚类算法fromhopkins_
亖嘁·2023-12-29 09:01

数据挖掘 分类模型选择

选择的模型有：决策树、朴素贝叶斯、K近邻、感知机调用的头文件有：importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportPerceptronfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.neighborsimport
亖嘁·2023-12-29 09:31

数据挖掘 K-Means聚类

未格式化之前的代码：importpandasaspd#数据处理frommatplotlibimportpyplotasplt#绘图fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler#归一化fromsklearn.clusterimportKMeans#聚类importos#处理文件os.environ["OMP_NUM_THREADS"]='4'df=pd.re
亖嘁·2023-12-29 09:55
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