聚类分析

《Python数据分析实战终极指南》

学了对比、细分、聚类分析，也会用PEST、波特五力这类分析法，为啥

xjt921122·2024-09-16 08:11

9.单细胞 RNA-seq：聚类分析

学习目标：利用多种方法来评估聚类选择的PC基于重要的PC执行单细胞聚类单细胞RNA-seq聚类分析现在我们已经整合了高质量的细胞，我们想知道我们的细胞群中存在的不同细胞类型。

denghb001·2024-09-15 02:52

聚类分析 | Python密度聚类（DBSCAN）

本文中，演示如何使用密度聚类算法，具体是DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）来对一个实际的数据集进行聚类分析。

天天酷科研·2024-09-13 08:52

三国演义python分析系统_Python之三国演义(上)

1.2设计思路详细描述数据准备、数据预处理、分词等全书各个章节的字数、词数、段落等相关方面的关系整体词频和词云的展示全书各个章节进行聚类分析并可视化，主要进行了根据IF-IDF的系统聚类和根据词频的L

weixin_40002692·2024-09-08 18:15

工信教考 | AI智能体应用工程师（模拟试题）

（单选）A.回归分析B.聚类分析C.分类预测D.序列预测答案：B解析：无监督学习常用于聚类、降维、异常检测等任务，如市场分割、数据可视化等。以下哪种激活函数常用于分类问题的输出

人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

【车辆轨迹处理】python实现轨迹点的聚类（一）——DBSCAN算法

空间聚类分析是一种无监督形式的机器学习。通过空间聚类可以从空间数据集中发现隐含的信息。

空之箱大战春日影·2024-09-06 20:28

模糊C-means算法原理及Python实践

FCM算法通过为每个数据点分配模糊隶属度，将数据点划分到不同的聚类中心，从而实现对数据集的聚类分析。以下是模糊C-me

doublexiao79·2024-08-30 11:32

每天一个数据分析题（四百八十七）- 非监督学习

关于非监督学习，在K-means聚类分析使用的距离是（）A.欧式距离B.绝对距离C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-24 23:13

每天一个数据分析题（四百八十八）- 非监督学习

关于非监督学习，在K-means聚类分析使用的距离是（）A.欧式距离B.绝对距离C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-24 23:13

ArcGIS热点分析 (Getis-Ord Gi*)——基于地级市尺度的七普人口普查数据的热点与冷点分析

热点分析(Getis-OrdGi*)和高/低聚类分析

杨超越luckly·2024-08-24 07:00

“利用电子医院记录，针对急性护理环境中的老年人，开发并验证了一项医院脆弱风险评分：一项观察性研究“

首先，我们进行了聚类分析，以识别住院的75岁及以上年龄段的老年人群，其资源利用率高，并且诊断与脆弱有关。第二，我们根据ICD

ericliu2017·2024-02-20 01:52

SPSSAU【文本分析】|文本聚类

按词聚类是指将需要分析的关键词进行聚类分析，并且进行可视化展示，即针对关键词进行聚类，此处关键词可以自由选择。

spssau·2024-02-19 23:44

MATLAB | 绘图复刻(十五) | 环形聚类树状图

本期复刻效果：感觉出的聚类分析树状图绘制工具也不少了，未来可能会统一整理为一个工具包？

slandarer·2024-02-19 20:48

聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类

文章标题：聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类简介聚类分析是机器学习中的一个重要任务，它涉及将数据集中的样本分成多个类别或簇，使得同一簇内的样本相似度较高，不同簇之间的样本相似度较低

Evaporator Core·2024-02-19 19:01

多元统计分析课程论文-聚类效果评价

K-Means-DBSCAN-Hierarchical||Kaggle基于特征合成降维和主成分分析法降维的国家数据集聚类效果评价目录1.特征合成降维2.PCA降维3.K-Means聚类3.1对特征合成降维的数据聚类分析

talle2021·2024-02-19 11:45

数据分析方法论和分析法

水调歌头_f072·2024-02-15 05:06

10.单细胞 RNA-seq：聚类分析

学习目标：评估是否存在聚类过程产生的技术误差使用PCA和UMAP图确定聚类质量，并了解何时重新聚类评估已知的细胞类型标记与假设簇的细胞类型同一性单细胞RNA-seq聚类分析现在我们已经进行了整合，我们想知道我们的细胞群中存在哪些不同细胞类型

denghb001·2024-02-13 01:02

机器学习原理到Python代码实现之K-Means

神仙盼盼·2024-02-12 18:15

《统计学简易速速上手小册》第6章：多变量数据分析（2024 最新版）

文章目录6.1主成分分析（PCA）6.1.1基础知识6.1.2主要案例：客户细分6.1.3拓展案例1：面部识别6.1.4拓展案例2：基因数据分析6.2聚类分析6.2.1基础知识6.2.2主要案例：市场细分

江帅帅·2024-02-12 11:56

聚类分析-R语言

1，原始数据，是矩阵，有行头和列名：data2，amap包的聚类分析：library(amap)clu<-hclusterpar(matx)plot(clu,sub="",hang=-1,xlab=NA

育种数据分析之放飞自我·2024-02-12 00:39

聚类分析实验报告

聚类分析在市场细分中的目的是构建细分市场，基本思想是“物以类聚”，辨别事物在某些特征上的相似性或相异性，并按照这些特性将事物划分为几个类别，是在同一类别中的事物有较大的相似性，不同类别中的事物有较大的差异

平凡女生的创作·2024-02-10 08:39

【机器学习】Kmeans如何选择k值

确定K值是K-means聚类分析的一个重要步骤。不同的K值可能会产生不同的聚类结果，因此选择合适的K值非常重要。

TwcatL_tree·2024-02-09 15:29

非约束排序1—概述（数量生态学：R语言的应用第五章）

非约束排序1—概述（数量生态学：R语言的应用第五章）在这之前我们已经学习了聚类分析，聚类分析的目的在于寻找数据的间断性，排序的目的就在于寻找数据的连续性（通过连续的排序轴展示数据的主要趋势）。

fafu生信小蘑菇·2024-02-08 07:20

挖掘建模概述

1、概述1.1数据挖掘的基本任务基本任务包括分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，通过完成这些任务，发现数据的价值，指导商业抉择，带来商业新价值。

三块给你买麻糬_31c3·2024-02-05 07:02

机器学习——分级聚类法介绍及其Python实现

目录聚类分析概念1.1为什么聚类1.2聚类到底是什么1.3聚类与分类区别1.4相似性与距离聚类1.5相似性的测度特征相似度测度与聚类准则2.1特征相似度测度2.2聚类准则分级聚类法聚类分析概念1.1为什么聚类之所以要聚类

AI小小白·2024-02-04 22:29

新媒体与传媒行业数据分析实践：从网络爬虫到文本挖掘的综合应用，以“中国文化“为主题

大家好，我是八块腹肌的小胖，下面将围绕微博“中国文化”以数据分析、数据处理、建模及可视化等操作目录1、数据获取2、数据处理3、词频统计及词云展示4、文本聚类分析5、文本情感倾向性分析6、情感倾向演化分析

八块腹肌的小胖·2024-02-02 07:12

【机器学习】AAAI 会议论文聚类分析

实验五：AAAI会议论文聚类分析本次实验以AAAI2014会议论文数据为基础，要求实现或调用无监督聚类算法，了解聚类方法。1任务介绍每年国际上召开的大大小小学术会议不计其数，发表了非常多的论文。

住在天上的云·2024-02-02 07:38

聚类算法理论

目录原理与用途常见的聚类方式聚类中需要注意的问题：常见算法以及应用k-均值聚类k-均值聚类过程该算法的特点算法参数介绍聚类分析的应用案例层次聚类层次聚类的过程算法特点参数介绍层次聚类的应用小案例特征聚类原理与用途聚类是一种无监督学习算法

是鱼儿啊～·2024-02-01 13:15

Merry_hj·2024-02-01 13:44

python.实战-聚类建模分析

#######################################二维及数据标准化展示###############################################34.1聚类分析导入库

chfing·2024-01-31 18:48

基于聚类分析和因子分析的空气质量研究

摘要如今雾霾天气已经成为困扰我国的严重的环境问题，同时也是公众高度关注的问题之一。工业生产和人类生活排放出大量污染物，导致大气环境被污染，空气质量下降，因此空气质量成为被社会关注和研究的焦点。本文选取PM2.5P{M_{2.5}}PM2.5、PM10P{M_{10}}PM10、SO2S{O_2}SO2、COCOCO、NO2N{O_2}NO2、O3{O_3}O3六项指标浓度和城市常住人口、地区生产总

极客阿宝·2024-01-31 11:27

数据挖掘之聚类

聚类一、聚类综述聚类分析提供由个别数据对象到数据对象所指派到簇的抽象。此外，一些聚类技术使用簇原型（即代表簇中其他对象的数据对象）来刻画簇的特征。聚类分析是研究发现最具有代表性的簇原型的技术。

风雪夜归子·2024-01-30 22:54

算法之K-均值法简介

K-均值算法（K-Means）是一种无监督学习的聚类分析方法，用于将数据集中的样本划分成预设数量（K）的簇（cluster），使得每个簇内的数据点彼此相似度较高，而不同簇之间的数据点差异较大。

skyshandianxia·2024-01-28 00:19

Java聚类分析

聚类聚类1解决什么问题KMean聚类Kmedoids聚类2java实现计算二维点的聚类案例KMean实现输出K-medoids实现输出聚类1解决什么问题假设二维坐标轴上有一些点，现在让你把这些点分个类。于是对我们来说，这个分类似乎就是把距离相近的点画到一类中去。KMean聚类假设要划分N类，坐标点M个从M个坐标点随机选取N个点，作为每个分类的中心点，这N个点的列表记录为centerPointLis

怎么就重名了·2024-01-27 22:32

聚类分析 | 最优K-means聚类算法（Python）

无监督机器学习，特别是聚类(clustering)对各种实际业务分析项目至关重要。但是，部分聚类算法需要设置聚类的数量，这是聚类算法的重要挑战之一。通常，在处理数据时，使用迭代方法来决定最优簇群的数量。这意味着我们要多次进行聚类，每次使用不同数量的集群，并评估相应的结果。虽然这种技术很有用，但它也有局限性。yellowbrick是一个常用的工具，可以轻松识别最优集群的数量。然而，它也有一些缺点。一

天天酷科研·2024-01-27 07:21

看书标记【数据科学：R语言实战 1】

看书标记——R语言Chapter1模式的数据挖掘1.1聚类分析1.1.1k-means聚类用法示例1.1.2k-medoids聚类用法示例1.1.3分层聚类用法示例1.1.4期望最大化（EM）用法示例1.1.5

小胡涂记·2024-01-27 07:50

基于python豆瓣电影评论的情感分析和聚类分析，聚类分析有手肘法进行检验，情感分析用snownlp

基于Python的豆瓣电影评论的情感分析和聚类分析是一种用于探索电影评论数据的方法。情感分析情感分析旨在从文本中提取情感信息，并对其进行分类，如正面、负面或中性。

叫我：松哥·2024-01-24 21:17

K-means聚类分析（Python）

原理解决将空间中一些点分成K类的问题，K代表样本类别数Kind先假设K=2，即要分为两类：在空间中随机选定两个样本作为分类基准，计算比较其他样本与其距离，离谁近就归为哪一类。迭代，找到两个样本中中心，计算中心点与其他点的距离，按照距离远近再分类。重复迭代直到某次迭代结果与上次完全相同。推广到K就是：K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，

Sanchez·J·2024-01-24 18:43

数学建模——经典美赛O奖论文65123研读

65123论文解读一、原题目概述二、论文处理三、论文写作三.数学模型方法部分Ⅰ.K-Means聚类分析Ⅱ.主成分分析PCA方法步骤：Ⅲ.模糊评价Ⅳ.熵权法一、原题目概述这是美赛2017E题优秀论文。

清上尘·2024-01-21 17:25

机器学习--K-means算法优化

目前,聚类问题的研究不仅仅局限于上述的硬聚类（即每一个数据只能被归为一类，数据集中每一个样本都是被100%确定得分到某一个类别中），模糊聚类也是聚类分析中研究较为广泛的一个分支。

YCzhao·2024-01-21 08:36

机器学习第二十六周周报 ARIMA & Clustering model

3.1ARIMA模型3.2K-means聚类3.3评估标准4.文献解读4.1Introduction4.2创新点4.3实验过程4.3.1数据来源4.3.2使用ARIMA模型预测4.3.3K-means聚类分析和相关性分析

沽漓酒江·2024-01-21 06:48

机器学习之聚类-2D数据类别划分

方式一：站着或坐着方式二：全身或半身方式三：蓝眼球或不是蓝眼球没有对与错寻找数据的共同点优点：算法不受监督信息（偏见）的约束，可能考虑到新的信息不需要标签数据，极大程度扩大数据样本主要应用：聚类分析、关联规则

小旺不正经·2024-01-21 06:08

机器学习实验||分类机器学习建模分析

实验目的掌握机器学习建模分析掌握回归分析、分类分析、聚类分析、降维等了解各分类器之间的差异实验环境操作系统：作系统：Windows11应用软件：JupyterNotebook实验内容与结果（题目、源程序

小嘤嘤怪学·2024-01-20 16:23

数学建模学习笔记||绪论

目录比赛时间比赛结果公布时间题目分类奖项设置数学建模论文内容比赛流程建模过程数据处理插值拟合小波分析，聚类分析（高斯混合聚类，K-均值聚类）主成分分析，线性判别分析，保留局部投影等均值，方差分析，协方差分析等统计方法关联与分析灰色关联分析

展信佳：）·2024-01-20 00:41

2018年认证杯SPSSPRO杯数学建模A题(第二阶段)海豚与沙丁鱼全过程文档及程序

2018年认证杯SPSSPRO杯数学建模基于聚类分析的海豚捕食合作策略A题海豚与沙丁鱼原题再现：沙丁鱼以聚成大群的方式来对抗海豚的捕食。

数模竞赛Paid answer·2024-01-19 18:11

13.时间序列数据分析

www.jianshu.com/p/94520ce07c95转录组时间序列数据处理（软件中利用的一些模型和计算差异基因的方法）https://www.jianshu.com/p/468a8ff9c2eaMfuzz进行时序表达聚类分析

夏大希·2024-01-14 21:17

机器学习---流形学习

1.流形学习作为机器学习研究的热点问题之一，流形学习是要从高维数据集中发现内在的低维流形，并基于低维流形来实现随后的各种机器学习任务，如模式识别，聚类分析。

三月七꧁ ꧂·2024-01-13 18:52

KMeans clustering如何验证K点最佳 - silhouette analysis

、TheElbowMethod二、DistortionScoreElbowforKMeansClustering三、silhouetteanalysis介绍：Silhouetteanalysis是一种聚类分析的方法

取名真难.·2024-01-13 18:42

模糊控制：MATLAB实现

基于模糊理论的广西城市的分类利用MATLAB的模糊聚类分析实现城市分类的智能计算文章简介：利用MATLAB的模糊聚类分析实现城市分类的智能计算，使用到了模糊控制算法，有兴趣的友友可以看看。

竹字头虫字底·2024-01-13 02:53

基于K-Means聚类算法与随机森林模型评估信贷风险客户【500010101】

项目背景本数据集来自一家德国银行，由加州大学霍夫曼教授于2016年收集整理，每条记录代表了一个接受银行信贷的客户，这也就说明了，这些客户都是通过了贷款申请的，通过可视化分析对数据进行初步探索，并利用聚类分析将客户分为不同的风险群体

神仙别闹·2024-01-12 15:47

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