聚类分析

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

2021-09-08 批次TCGA（1）

样本过滤完后，质控先：样本过滤基因过滤过滤完后，做质控，有下面三个图箱线图，密度图PCA图层次聚类分析现在做完后，究竟是先标准化还是先去去除批次差异需要做批次矫正因为在不同样本中，有一些基因的表达量是恒定的
多去看看·2024-01-11 06:20

数模学习day11-系统聚类法

本文参考辽宁石油化工大学于晶贤教授的演示文档聚类分析之系统聚类法及其SPSS实现。
WenJGo·2024-01-10 23:50

R语言学习入门（一）

R语言是基于S语言的一种方言，它提供了广泛的统计和图形技术，包括线性和非线性建模、时间序列分析、分类和聚类分析、数据可视化等。R语言的特点包括易于使用、开源免费、拥有强大的图形能力和扩展性。
亦旧sea·2024-01-10 05:44

聚类分析模型

聚类面向的是未知的类别，是按照“距离”对已知数据直接分类。优缺点分析优点：算法简单，快捷。处理大数据集的效率较高。缺点必须先确定要生成的类别的数量。对选择的初值较为敏感。容易被噪声干扰。
爱静的龙猫·2024-01-08 11:30

使用DBscan算法进行密度聚类分析

使用DBscan算法进行密度聚类分析使用DBscan算法进行密度聚类分析算法原理Python实现算法特点应用案例结论使用DBscan算法进行密度聚类分析DBscan（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise
OverlordDuke·2024-01-08 06:14

深度解析基于模糊数学的C均值聚类算法

深度解析基于模糊数学的C均值聚类算法模糊C均值聚类(FCM)聚类步骤：FCMPython代码：模糊C均值聚类(FCM)在数据挖掘和聚类分析领域，C均值聚类是一种广泛应用的方法。
OverlordDuke·2024-01-08 06:13

机器学习系列 - 9. 主成分分析法 PCA

也可以用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目。1.2为什么要做主成分分析在很多场景中需要对多变量数据进行观测，在一定程度上
小蘑菇1962·2024-01-07 07:20

聚类分析 | Matlab实现基于RIME-DBSCAN的数据聚类可视化

聚类分析|Matlab实现基于RIME-DBSCAN的数据聚类可视化目录聚类分析|Matlab实现基于RIME-DBSCAN的数据聚类可视化效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.聚类分析|
机器学习之心·2024-01-06 19:52

聚类分析--基本原理、方法(Kmeans,层次聚类)

文章目录聚类分析的定义基本原理商业应用场景聚类分析步骤聚类分析方法层次分析法/系统聚类法（小样本）提问：如何选择合适的分类结果K-means疑问：聚类分析的定义聚类分析就是将研究对象根据一些特征指标，把比较相似的研究对象
universe_1207·2024-01-05 18:38

【数据挖掘】聚类趋势估计、簇数确定、质量测定等评估方法详解（图文解释 超详细）

聚类评估主要包括以下任务估计聚类趋势对于给定的数据集聚类趋势估计用于评估该数据集是否存在非随机结构，如果盲目地在数据集上使用聚类方法返回一些簇所挖掘的簇可能是误导因为数据集上的聚类分析仅当数据中存在非随机结构时才有意义确定数据集中的划分簇数一些聚类算法需要数据集划分的簇
showswoller·2024-01-05 18:37

聚类分析-K-means、层次聚类、DBSCAN、簇评估

聚类分析基本概念聚类分析定义聚类分析是一种数据分析技术，对大量未知标注的数据集，通过将具有相似数据特性的数据对象分组到一起，使得类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小，以便对这些数据对象进行更好的理解和分析
norah2·2024-01-05 18:06

GEE土地分类：土地分类精度评定和分类后影像进行（Kmeans，Gmeans，SNIC (Simple Non-Iterative Clustering）聚类分析和滤波（focal_mode）分析

简介使用聚类分析和滤波分析来进一步处理土地分类后的影像数据。聚类分析可以帮助您识别影像中的相似区域。您可以使用聚类算法，如K均值聚类或层次聚类，将像素分组到具有相似像素值的群集中。
此星光明·2024-01-05 18:07

k-means算法的中文名字是什么，是用来干什么的呢。

这是一种常用于聚类分析的算法，通过将数据分成k个簇，使得每个数据点都属于离其最近的簇的中心。算法的目标是最小化数据点与其所属簇中心之间的平方距离之和。
神笔馬良·2024-01-05 12:26

数量生态学：R语言的应用—第四章聚类分析2-解读和比较层次聚类结果

数量生态学：R语言的应用—第四章聚类分析2今天来给大家介绍一下如何解读和比较层次聚类结果由于今天内容比较多，所以我们先来看看思维导图，看看大致有什么解读和比较层次聚类结果这里强调一下，聚类分析是一种探索性分析
fafu生信小蘑菇·2024-01-04 23:53

聚类分析8—顺序聚类和模糊聚类（数量生态学：R语言的应用 第四章）

数量生态学：R语言的应用第四章聚类分析8—顺序聚类和模糊聚类今天是数量生态学：R语言的应用第四章聚类分析最后一部分内容了，不知不觉已经过了一周了，内容还是很多的，不知道你掌握了多少，不会的话的好好理理，
fafu生信小蘑菇·2024-01-04 02:50

R语言：一致性聚类 ConsensusClusterPlus

顺手策个文章套路：比较常用到聚类分析的就是肿瘤亚型识别的文章吧。
生信频道·2024-01-03 20:47

How to understand Data Mining

什么是数据挖掘为何使用数据挖掘数据挖掘有哪些类型流程挖掘文本挖掘预测挖掘数据挖掘如何运作业务了解数据了解数据准备数据筛选数据变量转换缺失值处理坏数据处理数据标准化主成分分析属性选择数据规约数据建模评估模型部署模型数据挖掘的方法有哪些异常检测（Anomalydetection）聚类分析
qwfys200·2024-01-03 08:13

聚类分析6—指示物种（数量生态学：R语言的应用 第四章）

数量生态学：R语言的应用第四章聚类分析6—指示物种今天我们来学习第四章聚类分析中指示物种的内容，本部分内容主要有两个部分：IndVal:指示物种值相关类型的指数1.概念首先我们来大致了解一下：在应用生态学中
fafu生信小蘑菇·2024-01-02 23:00

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

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。聚类生成的子集合称为簇3.聚类要求生成的簇内部的任意两个对象之间具有较高的相似度属于不同簇的两个对象间具有较高的相异度二.相似度衡量度量关键:距离1.变量分类1.定量变量：连续变量2.定性变量:性
唐-import-某人·2023-12-31 08:46

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

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

多元正态分析(3):聚类分析

3.1简介3.1.1聚类分析概念将分类对象（样本、指标）分成若干类，相似的归为一类定量的指标之间相似性的度量：统计距离统计距离包括：注意：欧氏距离、绝对值距离、明考斯基距离、切比雪夫距离受量纲的影响！！
Oasis of the World·2023-12-29 08:17

数据挖掘--聚类

2.聚类分析应用将相关的文档分组便于浏览将具有相似功能的基因和蛋白质分组将具有相似价格波动的股票分组3.聚类的类型划分聚类（非嵌套层次聚类（嵌套4.聚类算法4.1划分式聚类算
全是头发的羊羊羊·2023-12-28 12:10

Python遥感影像深度学习指南(4)-利用层次聚类方法实现高分辨率影像分类（水体识别）

聚类分析是一种非监督技方法，用于识别多维数据空间中的相似样本。在遥感数据中，它主要用于像素分类。
gis收藏家·2023-12-28 11:05

Python手撕kmeans源码

参考了两篇文章K-Means及K-Means++算法Python源码实现-CSDN博客使用K-means算法进行聚类分析_kmeans聚类分析结果怎么看-CSDN博客#定义kmeans类fromcopyimportdeepcopyfromsklearn.datasetsimportmake_blobsimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassk
cuier520·2023-12-26 19:40

聚类分析

"""scipy.cluster是scipy下的一个做聚类的package,共包含了两类聚类方法:1.矢量量化(scipy.cluster.vq):支持vectorquantization和k-means聚类方法2.层次聚类(scipy.cluster.hierarchy):支持hierarchicalclustering和agglomerativeclustering(凝聚聚类)聚类方法实现:k
护国寺小学生·2023-12-25 10:39

航空客户分类（附带操作实例）

完成从数据的获取、数据预处理、数据分析到数据可视化几个阶段的工作，运用聚类分析的方法对航空客户进行分类，注意其分析模型的建立和分析的步骤，并对数据分析结果给出解释。
xixixi77777·2023-12-23 14:11

关于numpy库的数学和统计方法

这里，我们用一个正态分布的随机矩阵，统计出它的基本统计量（原文的翻译是聚类分析，但是好像不是那么一回事）：In[
samoyer·2023-12-22 17:28

案例系列：营销模型_客户细分_无监督聚类

pd.read_csv）/kaggle/input/customer-personality-analysis/marketing_campaign.csv在这个项目中，我将对来自一家杂货公司数据库的客户记录进行无监督聚类分析
愤斗的橘子·2023-12-22 11:13

关联规则+聚类分析+分类算法(数据挖掘)

3.关联规则经典案例:尿布与啤酒的故事；基本概念:设I={i1,i2,....im}是项(Item)的集合。D是事务(transaction)的集合(事务数据库)。事务T是项的集合，且对每个事务具有唯一的标识:事务号，记作TID;设A是I中的一个项集，如果A属于T,那么事务T包含A;关联规则:关联规则是形如A->B的逻辑蕴含式，其中A,B都不为空，且A⸦I，B⸦I，并且AandB=NUll。支持度
ros275229·2023-12-21 23:58

《数量生态学：R语言的应用》—第四章聚类分析1 概述

数量生态学：R语言的应用—第四章聚类分析之前我们了解了关联测度与矩阵，主要是Q模式与R模式。从今天开始给大家带来《数量生态学：R语言的应用》—第四章聚类分析。
fafu生信小蘑菇·2023-12-19 10:09

聚类算法之K-均值聚类

于是，镇长决定采用聚类分析的方法来解决这个问题。他首先收集了每个商店的位置信息、营业额和经营类型等数据，然后运用K-均值聚类算法对商店进行聚类。
Uingll·2023-12-19 04:41

聚类分析实例

K-MEANS算法基本概念工作流程K-Means算法实例K值对结果的影响DBSCAN算法算法步骤基本步骤工作流程参数选择层次聚类概述层次聚类（HierarchicalClustering）是一种无监督学习的聚类分析方法
llovew.·2023-12-17 06:45

我的数据仓库与数据挖掘期末大作业重置版

JupyterNotebook的预设定调整MatPlotLib和Pandas的输出设置任务1：预测问题数据的保存和读取数据的分析和预处理模型的选择和构建线性回归一元多项式回归拟合预测拟合优度的评估任务2：聚类分析问题数据的保存和读取数据的分析和预处理聚类的实现聚类结果有效性评估任务
BOXonline1396529·2023-12-16 17:05

[源码和文档分享]python数据分析（6）——挖掘建模（1）分类与预测

经过数据探索与数据预处理，得到了可以直接建模的数据.根据挖掘目标与数据形式可以建立分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式和偏差检测等模型。
ggdd5151·2023-12-16 09:29

【数学建模】《实战数学建模：例题与讲解》第十三讲-相关分析（含Matlab代码）

【数学建模】《实战数学建模：例题与讲解》第十三讲-相关分析（含Matlab代码）基本概念典型相关分析综合评价模型对应分析因子分析聚类分析习题10.41.题目要求2.解题过程3.程序习题10.51.题目要求
zhushatong·2023-12-16 05:53

【数学建模】《实战数学建模：例题与讲解》第十二讲-因子分析、判别分析（含Matlab代码）

程序4.结果习题10.6（1）1.题目要求2.解题过程——对应分析3.程序4.结果习题10.6（2）1.题目要求2.解题过程——R型因子分析3.程序4.结果习题10.6（3）1.题目要求2.解题过程——聚类分析
zhushatong·2023-12-15 03:00

【数学建模】《实战数学建模：例题与讲解》第十一讲-因子分析、聚类与主成分（含Matlab代码）

【数学建模】《实战数学建模：例题与讲解》第十一讲-因子分析、聚类与主成分（含Matlab代码）基本概念聚类分析Q型聚类分析R型聚类分析主成分分析因子分析习题10.11.题目要求2.解题过程3.程序4.结果习题
zhushatong·2023-12-15 03:59

数学建模算法

算法部分1.评价类模型2.TOPSIS3.线性规划4.聚类分析5.预测模型6.拉伊达准则(对异常值进行剔除)7.数据拟合8.图论代码练习1.模拟圆周率2.斐波那契数列3.四只鸭子落在一个圆中概率4.方程
`流年づ·2023-12-14 23:02

机器学习---微博聚类案例

1、微博聚类分析要实现广告的精准投放，需要使用聚类找出兴趣一致的用户群体，这样就需要对用户进行聚类找出行为一致的用户，当对所有用户完成聚类之后，再使用关键词分析找出每个聚类群体中的用户的讨论主题，如果主题符合广告内容或者和广告内容相关
30岁老阿姨·2023-12-14 22:40

AGNES层次聚类

AGNES（AgglomerativeNesting）算法是一种层次聚类算法，它属于聚类分析中的一种。该算法通过不断地将最相似的数据
微笑伴你而行·2023-12-06 19:17

python基因差异分析_差异表达基因的分析（2）

专题一给出了聚类分析的示例，本专题主要谈在表达谱芯片分析中如何利用Bioconductor鉴定差异表达基因。鉴定差异表达基因是表达谱芯片分析pipeline中必须的分析步骤。
weixin_39633113·2023-12-05 10:45

k中心点聚类算法伪代码_第十三篇：K-Means 聚类算法原理分析与代码实现

现实中的聚类分析问题-总统大选假设M国又开始全民选举总统了，目前Mr
杨姓美少年·2023-12-05 05:03

2018-11-09

能量泵满的时刻1.针对老师讲述的聚类分析能够比较快的理解并且联想到具体的应用。2.讨论问题的时候能够追根溯源，有意识的回答根本性的问题。
窝边的豆豆·2023-12-03 02:50

SAS聚类分析介绍

1聚类分析介绍1.1基本概念聚类就是一种寻找数据之间一种内在结构的技术。聚类把全体数据实例组织成一些相似组，而这些相似组被称作聚类。处于相同聚类中的数据实例彼此相同，处于不同聚类中的实例彼此不同。
TwcatL_tree·2023-12-02 21:23

KDE指导聚类分析（一）噪声问题

作者在看文献[1]盛魁,马健.基于核密度估计的物联网聚类分析模型[J].控制工程,2018,25(06):1098-1102.DOI:10.14107/j.cnki.kzgc.170739.时发现了这句话
Joy T·2023-12-02 12:27

FlowJo软件的简单介绍 掌控流式细胞分析的科技巨匠 FlowJo10

数据分析：FlowJo10提供了多种强大的数据分析工具，如聚类分析、差异分析、细胞周期分析等，可以帮助用户深入挖掘流式细胞数据中的信息。可视化与图形生成：FlowJo10具有强大的可视
Someone_sky·2023-12-02 11:11
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