聚类分析

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用于聚类分析的无监督学习算法。其基本思想是将数据集分成K个不同的簇，使得同一个簇内的数据点之间的距离尽可能小，不同簇之间的距离尽可能大。
小筱在线·2023-12-02 03:22

基于聚类模型的异常值仿真——MathorcupD题航空QAR数据分析实践

思考再三，笔者在本题中所使用的方法为聚类分析筛选异常值点。计算软件为Python。感觉做法还是存在很多问题，模型还是有很多漏洞。望读者大佬们提出建议，共同进步。
Dave-Yang·2023-12-02 02:02

聚类分析例题 （多元统计分析期末复习）

例一动态聚类，K-means法，随机选取凝聚点（题目直接给出）已知5个样品的观测值为：1，4，5，7，11。试用K均值法分为两类(凝聚点分别取1，4与1，11)解：以1，4为例STEP1确定凝聚点：X1和X5STEP2确定初始分类，G1(0){G_1^{(0)}}G1(0)={x1，x2，x3}，G2(0){G_2^{(0)}}G2(0)={x4，x5}STEP3重新计算各类的重心，以其作为新的凝
倒杯Whisky·2023-12-01 11:34

python TF-IDF，LDA ，DBSCAN算法观影用户的电影推荐聚类分析

项目源码：https://download.csdn.net/download/qq_38735017/874252571.1语料库的建立进行语料处理时我们会遇到的主要问题之一就是如何将大的数据集读入内存当中然后进行相应的处理。(图中所示的数据集是豆瓣网上5000部电影描述信息的分词结果，每一行的数据是一部电影的所有信息。不过从数据大小上看，该数据集属于小的数据集，大的数据集从容量上讲就是以GB甚
一枚爱吃大蒜的程序员·2023-12-01 01:08

聚类分析5—物种集合-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5—物种集合在这之前我们学习了聚类分析的基本概念、几种计算层次聚类的方法、进一步解读和比较层次聚类结果以及非层次聚类，也学习了基于环境数据来进行聚类分析。
fafu生信小蘑菇·2023-11-30 11:50

跟着Cell学单细胞转录组分析(三):单细胞转录组数据质控（QC）及合并去除批次效应

构建完Seurat对象之后，我们还需对数据进行一些列的质控，参能进行降维聚类分析，QC对于后续的分析影响还是比较大的，所以要重视。
KS科研分享与服务·2023-11-30 02:34

2021-05-16 scRNA基础分析：差异基因富集分析

此前的分析我们按转录特征把细胞分成了很多类别，例如seurat聚类分析得到的按cluster分类，singleR分析得到的按细胞类型分类，monocle分析得到的按拟时状态（state）分类。
学习生信的小兔子·2023-11-28 18:03

R语言中确定最佳聚类簇数的方法及聚类优化技术

在聚类分析中，确定最佳聚类簇数是一个重要的问题。R语言提供了多种方法来解决这个问题，并且还有一些聚类优化技术可用于提高聚类的效果。本文将介绍一些常用的方法和技术，并提供相应的源代码示例。
FollowMeCode·2023-11-26 21:09

【社会网络分析第6期】Ucient实操

一、导入数据处理二、核心——边缘分析三、聚类分析四、网络密度一、导入数据处理将数据导入Ucinet首先需要对数据进行处理。
温欣2030·2023-11-26 20:11

机器学习｜数学建模｜数据挖掘｜Data Mining｜无监督分类算法｜聚类分析

2022-12-2014:43:58什么是聚类分析？
alwaysuzybaiyy·2023-11-26 20:07

python实现K-Means聚类算法

常用的聚类分析算法有：K-Means：K-均值聚类也称为快速聚类法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K。
afansdie·2023-11-24 21:23

4个步骤：聚类分析如何分析用户？

来源：阿萨姆谈AI聚类分析（clusteranalysis）是常见的数据挖掘手段，其主要假设是数据间存在相似性。而相似性是有价值的，因此可以被用于探索数据中的特性以产生价值。
数智物语·2023-11-24 19:02

K-Means

划分一般是基于业务需求或建模需求，也可以是探索数据的分布和自然结构，比如在商业中，如果我们手头有大量的当前和潜在客户的信息，我们可以使用聚类将客户划分为若干组，以便进一步分析和开展营销活动，最有名的客户价值判断模型RFM，就常常和聚类分析共同使用
诗云HSY·2023-11-24 10:31

TensorFlow实战教程（三十五）-VS Code配置Python编程和Keras环境及手写数字识别（基础篇）

前一篇文章利用Keras构建无监督学习Autoencoder模型并实现聚类分析。
张志翔的博客·2023-11-24 04:34

分享-Spss下载含spss25.spss26.spss27等版本

统计分析：SPSS27支持多种统计方法，包括描述性统计、方差分析、回归分析、聚类分析、因子分析等。数据可视化：SPSS27可以生成多种图表，如条形图、饼图、散点图、箱线图等，
榕先生·2023-11-23 10:46

vmware两台服务器虚拟成一台,VMware使两台windows虚拟机能够互相ping通

K-means聚类算法聚类分析(英语:Clusteranalysis,亦称为群集分析)K-means也是聚类算法中最简单的一种了,但是里面包含的思想却是不一般.最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中
指尖流逝先森·2023-11-23 09:26

基于情感分析+聚类分析+LDA主题分析对服装产品类的消费者评论分析

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍3.技术工具4.实验过程4.1加载数据4.2数据预处理4.3数据可视化4.4情感分析4.5相关性分析4.6特征重要性分析4.7聚类分析
艾派森·2023-11-23 01:31

spss分析方法-聚类分析

聚类分析是根据研究对象的特征，按照一定标准对研究对象进行分类的一种分析方法。下面我们主要从下面四个方面来解说：[if!
一剑破九州·2023-11-21 12:45

精准测试之过程与实践 | 京东云技术团队

精准测试的核心组件包含的软件测试示波器、用例和代码的双向追溯、智能回归测试用例选取、覆盖率分析、缺陷定位、测试用例聚类分析、测试用例自动生成系统，这些功能完整的构成了精准测试技术体系。
京东云技术团队·2023-11-21 10:30

SPASS-聚类和判别分析

聚类与判别分析概述基本概念聚类分析聚类分析的基本思想是找出一些能够度量样本或指标之间相似程度的统计量，以这些统计量为划分类型的依据，把一些相似程度较大的样本（或指标）聚合为一类，把另外一些彼此之间相似程度较大的样本又聚合为一类
世润·2023-11-21 07:00

python实现KMeans算法聚类分析

一，KMeans概述KMeans算法将数据集中的数据点随机生成k组,把每组的均值作为中心点。计算每个数据点与各组的中心点的相似性,根据数据点相似性的度量准则,把每个数据点重新分组,计算每组新的均值作为中心点。不断重复上述过程,直到中心点的均值收敛,停止迭代过程。二，代码fromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpimportpandasaspdimport
whqyh·2023-11-20 04:00

python 三维数组聚类分析_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
嘉丽丽·2023-11-20 04:29

python 对图像进行聚类分析

importcv2importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansimporttime#中文路径读取defcv_imread(filePath,cv2_falg=cv2.COLOR_BGR2RGB):cv_img=cv2.imdecode(np.fromfile(filePath,dtype=np.uint8),cv2_falg)returncv_img
小文大数据·2023-11-20 04:27

SPASS-距离分析

这些相似性或距离测度可以用于其他分析过程，例如因子分析、聚类分析或多维定标分析，有助于分析复杂的数据集。
世润·2023-11-19 17:50

富集分析原理和clusterProfiler包进行GO、KEGG富集分析详细说明

概念：基因富集分析是指对于给定一组基因根据基因组注释信息（GO、KEGG）对基因进行聚类分析，即给定的基因是不是GO中的一个功能（或KEGG中的一个通路）。
Tian問·2023-11-19 15:49

国科大数据挖掘期末复习——聚类分析

聚类分析将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。
终成大师·2023-11-19 14:56

数据挖掘 基础知识 收集

聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于分类学，在古老的分类学中，人们主要依靠经验和专业知识来实现分类，很少利用数学工具进行定量的分类。
SHANDINGQUAN·2023-11-15 23:31

R语言-聚类分析

第一步：对数据集进行初步统计分析检查数据的维度>dim(iris)[1]1505显示数据集中的列名>names(iris)[1]"Sepal.Length""Sepal.Width""Petal.Length""Petal.Width""Species"显示数据集的内部结构>str(iris)'data.frame':150obs.of5variables:$Sepal.Length:num5.1
小丁丁_ddxdd·2023-11-13 09:44

SPSS距离分析

距离分析的目的是为了衡量这些对象在多维空间中的相对位置，通常用于聚类分析、分类、维度缩减等多种应用场景。
抱抱宝·2023-11-11 07:10

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

可用于数据预处理和聚类分析。缺点：初始质心的选取随机性较大，可能会影响最终聚类效果。对初始值的敏感度较高，可能会得到不同的聚类
weixin_45098537·2023-11-10 19:41

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，常用于对数据进行聚类分析。其主要步骤如下：首先随机选择K个中心点（质心）作为初始聚类中心。
m0_黎明·2023-11-10 19:36

python数据分析与基础实战_《python数据分析与挖掘实战》基础概念

数据建模.png数据挖掘的基本任务:利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业竞争力。
weixin_39800387·2023-11-07 05:10

聚类分析

一、概念1、DTW(1)引入【DTW部分转载自https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9140207】在大部分的学科中，时间序列是数据的一种常见表示形式。对于时间序列处理来说，一个普遍的任务就是比较两个序列的相似性。在时间序列中，我们通常需要比较两端音频的差异。而这两段音频的长度大部分是不相等的。在语音处理领域上表现为不同人的语速不同。即时同一个
Not found·2023-11-05 18:16

时间序列数据的python处理--可视化、数据分析、聚类分析

数据使用数据集courses.txt读取数据importpandasaspd#导入文本文件，原数据集是使用逗号分割的,第一行为列名courses_ori=pd.read_csv('courses.txt',sep=',',header=0)#预览DataFrame前5行courses_ori.head()数据中有时间列，做时间序列分析。将时间列变为索引列#时间数据变为DatetimeIndex格式
海星？海欣！·2023-11-05 18:14

python机器学习——实现Kmeans算法

K-means算法比较适合用来做聚类分析，而不是用来预测，换句话来说，K-means算法不擅长预测K-means算法的主要思想是通过迭代优化来找到最佳簇中心，使得簇内的数据点相似度最大化，而不同簇之间的相似度最小化
EchoToMe·2023-11-04 14:40

非约束排序3 主成分分析（PCA）-基于Hellinger转化的数据以及其他内容

上次我们讲了主成分分析的概念，如何提取、解读和绘制vegan包输出的PCA结果，如何将新变量和新对象投影到PCA双序图中以及如何组合聚类分析结果和排序结果。不知道你们都消化了吗？
fafu生信小蘑菇·2023-11-02 01:57

《数据科学实战之网络爬取》读书笔记

BeautifulSoup爬取使用api爬取爬取书籍信息爬取GitHub上项目被收藏的次数爬取和分析网络论坛的互动爬取网络论坛的互动信息分析网络论坛的互动信息收集和聚类时尚数据集获取图片素材对图片进行聚类分析
每天看一遍，防止恋爱&&堕落·2023-11-02 00:00

【火炉炼AI】机器学习021-使用K-means进行图片的矢量量化操作

库和版本号:Python3.5,Numpy1.14,scikit-learn0.19,matplotlib2.2)前一篇文章我们讲解了K-means算法的定义方法，并用K-means对数据集进行了简单的聚类分析
科技老丁哥·2023-11-01 12:35

K-means（K-均值）算法

K-means（k-均值，也记为kmeans）是聚类算法中的一种，由于其原理简单，可解释强，实现方便，收敛速度快，在数据挖掘、聚类分析、数据聚类、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用
北辰Charih·2023-11-01 05:32

数据分析、大数据分析和人工智能之间的区别

数据分析可以针对不同的数据来源和类型，包括但不限于数据库、Excel、SPSS等，分析方法包括描述性统计、因子分析、聚类分析等。
白牛DATA·2023-11-01 05:01

聚类分析7—多元回归树（MRT）：约束聚类（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7—多元回归树（MRT）：约束聚类聚类分析的内容是不是很多，不要慌，马上就快结束了，这次讲的是多元回归树（MRT）：约束聚类。
fafu生信小蘑菇·2023-10-29 22:29

客户价值分析之RFM模型

RFM模型介绍RFM模型的Excel/Python实现首先计算出用户的在投时长（月），取数日：2016/7/20R:最近一次投资距取数日天数F：月均投资次数M-月均投资金额Python实现RFM及聚类分析
碧萝·2023-10-29 13:22

客户细分那点事_实践1

因为最近的多元统计讲到了聚类分析，课上同学也分别同Ｒ、SPSS、python展示了简单的聚类。
weixin_30624825·2023-10-29 13:51

第五天：聚类分析与判别分析

聚类分析、判别分析聚类分析和判别分析有相似的作用，都是起到分类的作用。
ICY小姐·2023-10-29 03:33

7.2 球类水平聚类分析 3D绘图

1.聚类分析2.聚类的基本使用2.1思路1.生成有2个特征，分布有3个中心的假数据2.用散点图展示3.训练预测并展示2.2实现2.2.1导包importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries
蓝天下悠闲的云朵·2023-10-27 04:17

Tableau自学四部曲_Part3：基础图表制作

【聚类分析】3.直方图4.地图一、对比分析：比大小1.柱状图各个分行/门店/广告计划的成交额使用场景较少变量之间的对比分析
毛媛媛·2023-10-26 17:26

单细胞转录组基础分析七：差异基因富集分析

此前的分析我们按转录特征把细胞分成了很多类别，例如seurat聚类分析得到的按cluster分类，singleR分析得到的按细胞类型分类，monocle分析得到的按拟时状态（state）分类。
Seurat_Satija·2023-10-26 16:07

K-Means和KNN

K-Means：无监督学习，事先不知道数据有几类，通过聚类分析将数据聚合成几个群体。聚类不需要对数据进行训练和学习。
Quinn-ntmy·2023-10-25 11:35

Kmeans算法实现目标客户聚类分析

文章目录一、Kmeans简介二、数据集描述三、实现方法一、Kmeans简介Kmeans是聚类算法中较为简单的一种，简单但实用，有如下优势和缺点：优势算法简单，便于使用（算法仅需要考虑一个分类数量K即可）适合常规数据集（最好是线性可分的数据集）适合不适合缺点K值难以确定（因为是无监督训练，没有标签，
什么都干的派森·2023-10-25 07:36

Python文本聚类分析

本文将会从数据预处理、特征提取、聚类算法选择等多个方面详细介绍Python文本聚类分析的步骤和方法。
api_ok·2023-10-24 19:07
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