聚类算法分析函数第21页

【分析函数】一文遍识开窗函数

引言数据库中的窗口函数也叫分析函数，顾名思义，窗口函数可用于一些复杂的统计分析计算，另外，窗口函数还具有优越的性能表现，可以节约时间和资源，因此窗口函数经常用于数据仓库和大型报表应用中。

Axlsss·2023-03-23 18:41

oracle开窗函数有哪些,Oracle常用函数--over()开窗函数

什么是分析函数(partitionby)：分析函数是Oracle专门用于解决复杂报表统计需求的函数，它可以在数据中进行分组，然后计算基于组的某种统计值，并且每一组的每一行都可以返回一个统计值。

Adn无解·2023-03-23 18:37

oracle开窗函数是什么,ORACLE数据库(六)-----开窗函数

ORACLE数据库(六)-----开窗函数开窗函数又名分析函数、窗口函数、OLAP(数据分析)函数聚合函数：将数据按照一定的规则分组，统一分析各组的某项情况，每个分组返回一行结果开窗函数：将数据按照一定的规则分组

玏璃·2023-03-23 18:35

oracle开窗函数windowing,oracle的分析函数和开窗函数over( )

一什么是分析函数1概念分析函数是Oracle专门用于解决复杂报表统计需求的功能强大的函数，它可以在数据中进行分组然后计算基于组的某种统计值，并且每一组的每一行都可以返回一个统计值。

自动抬杠机·2023-03-23 18:04

Oracle开窗函数(分析函数)以及滑动窗口

Oracle窗口函数也叫分析函数，是系统自带的一种函数。可以对数据的结果集进行分组操作，然后对分组的数据进行分析统计，可以在每个分组的每一行中返回统计值。

向上攀爬！·2023-03-23 18:15

ORACLE数据库开窗函数

开窗函数2.1开窗函数的定义及语法开窗函数（又名：分析函数，窗口函数，OLAP函数）聚合函数：将数据按照一定的规则分组，统一分析各组的某项情况，每个分组返回一行结果开窗函数：将数据按照一定的规则分组，统一分析各组的某项情况

lichuanjai·2023-03-23 17:47

聚类算法

聚类这一模块我只停留在表面上的认识，我也没有真正的去敲过代码，理论知识还算行，主要的笔记也就是理论以及做法的一个理解。K-means聚类：最常被搞数据的人挂在嘴边，也是比较常用的一种聚类方法，具体做法是：1：原始数据想要聚成N类，那么选择N个类的重心（一般选择认为必然属于此类的点作为此类初始中心，当然重心表现越好，聚类结果也会越好）2：计算样本点到N个中心的距离，将样本点归入离它最近的重心所属的类

夜木兮·2023-03-23 08:52

每日sql-累计求和与插入数据到新表

目录1sum()voer()累计求和2select*into将数据插入到新表1、sum（）over（）累计求和sum(列名)over(partitionbyorderby)over不能单独使用，要和分析函数

粉红狐狸_dhf·2023-03-22 09:12

ClickHouse WindowFunnel 函数修改建议

背景ClickHouse作为性能卓越的OLAP引擎，有丰富的数据分析函数。公司增长分析侧使用ClickHouse的windowFunnel函数进行自定义漏斗和路径分析。

hongyuzhou·2023-03-21 07:40

机器学习 - DBSCAN聚类算法

1.DBSCAN简介密度聚类（亦称基于密度的聚类算法，density-basedclustering）算法假设聚类结构能通过样本分布的紧密程度确定。

nlpming·2023-03-21 05:16

k-modes聚类算法

引言之前介绍的K-means和k-medoids算法都是针对数据为数值型的聚类算法，计算样本间的距离采用的是欧式距离，所以如果数据变量是类别型的采用这两种算法，就需要先进行one-hot编码或者dummycoding

学习者的旅途·2023-03-20 10:28

聚类算法评价指标python实现_[ML] 聚类评价指标

本文将介绍几个常见的聚类评价指标:Purity,NMI,RI,Precision(查准率),Recall(查全率),F,ARI,Accuracy(正确率).好的聚类算法,一般要求类簇具有：高的类内(intra-cluster

weixin_39681724·2023-03-20 07:36

聚类模型ari_几种常见的聚类评估指标

在前面两篇文章中，笔者已经介绍了两种聚类算法，同时还通过sklearn完成相应的示例。但是，到目前为止笔者还没有介绍如何来聚类的经过进行评估。

卖糕郎·2023-03-20 07:04

【聚类指标】如何评估聚类算法：外部指标和内部指标、指标详解

【聚类指标】如何评估聚类算法：外部指标和内部指标、指标详解文章目录【聚类指标】如何评估聚类算法：外部指标和内部指标、指标详解1.前言2.外部指标2.1P（Purity）2.1.1例子2.2NMI（NormalizedMutualInformation

笃℃·2023-03-20 07:33

无监督聚类评价指标，RI、ARI、MI、NMI等

**RI（RandIndex）**是比较两个聚类结果的参数，也可以比较一个聚类算法的结果和真实分类情况。他是将所有情况进行枚举，来看看有所有pair在聚类算法1和聚类算法2中的情况一致。

踮踮脚尖看远方·2023-03-20 07:32

数据算法之kmeans聚类

一、聚类算法聚类属于无监督学习，是数据挖掘十大经典算法之一。

JUNjianshuZHU·2023-03-19 03:13

知识分享之Python——sklearn中K-means聚类算法输出各个簇中包含的样本数据

知识分享之Python——sklearn中K-means聚类算法输出各个簇中包含的样本数据背景日常我们开发时，我们会遇到各种各样的奇奇怪怪的问题（踩坑o(╯□╰)o），这个常见问题系列就是我日常遇到的一些问题的记录文章系列

cn華少·2023-03-17 05:00

使用K均值聚类算法进行产品划分

在理解聚类算法原理之后，通过实际案例去操作，既可以巩固对算法的理解，也有助于尽快把知识转化为生产力。下面将通过一个案例展示K均值聚类建模的流程和思路。

PM见闻·2023-03-16 01:52

基于密度的聚类方法

与基于距离的聚类算法不同的是，基于距离的聚类算法的聚类结果是球状的簇，而基于密度的聚类算法可以发现任意形状的簇。基于密度的聚类方法是从数据对象分布区域的密度着手的。

皮皮杂谈·2023-03-15 18:48

ML 无监督学习聚类 K-Means

聚类(clustering)聚类算法的目标是将数据集合分成若干簇，使得同一簇内的数据点相似度尽可能大，而不同簇间的数据点相似度尽可能小。

XinY_VV·2023-03-15 12:54

声纹识别 | 快速概览 + 了解N：N聚类算法是如何应用的

关于声纹识别的N：N聚类算法本文将从如下方面为你一一解读：什么是声纹？

rachol__xuedi·2023-03-15 08:31

KNN vs K-Means

KNNK-Means1.KNN是分类算法1.K-Means是聚类算法2.监督学习2.非监督学习3.喂给它的数据集是带label的数据，已经是完全正确的数据3.喂给它的数据集是无label的数据，是杂乱无章的

北小卡·2023-03-14 23:53

数据结构与算法----课后总结（B站黑马数据结构与算法）

目录一、数据结构和算法概述1.1什么是数据结构1.2数据结构的分类1.3什么是算法二、算法分析1.1算法的时间复杂度分析函数渐进增长算法时间复杂度1.2算法的空间复杂度分析三、java中数据结构总结工具类

摆正思想·2023-03-14 21:40

聚类算法优化

importrandomimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#计算欧拉距离defcalcDis(dataSet,centroids,k):clalist=[]fordataindataSet:diff=np.tile(data,(k,1))-centroids#相减(np.tile(a,(2,1))就是把a先沿x轴复

优化大师傅·2023-03-14 04:51

SQL_窗口函数

1.窗口函数与分析函数看到一篇写的很好的总结了，就把链接附上把，我们主要是结合一些题目看一下具体的用法（https://blog.csdn.net/scgaliguodong123_/article/details

曹小何·2023-03-11 01:12

matplotlib一维散点分布图的实现

目录引言方法测试结果参考引言本次的目标是绘制数据的一维散点分布图，应用场景是数据一维标签的聚类可视化，假定我们拥有原始的带标签数据(X,y)(X,y)(X,y)其中XXX为样本特征矩阵，yyy为对应样本的标签（连续值），通过聚类算法得到了

·2023-03-11 00:06

K均值算法介绍

在非监督学习中，通过算法来定义一些数据的结构，将数据分别聚合到这些子集中，这种算法称之为聚类算法。K均值(K-means)算法是最常用的一种聚类算法。

爱吃鱼的夏侯莲子·2023-03-10 15:55

机器学习经典算法 - 聚类算法

K-MeansClustering作为非监督学习的典型代表，K-Means可以通过对于数据点的聚类来完成分类，其计算过程如下：按照设定的K值随机初始化K个聚类的中心点将所有的数据点根据离这K个中心点的距离进行分类计算每一个分类中的数据点的均值，并将这K个均值点作为新的中心点，重新进行聚类上述聚类过程循环多次，算法最终会按照设定的收敛条件收敛到指定的K个中心点以完成聚类在计算机相关应用中，可以利用K

拓季·2023-03-10 10:44

【SQL开发实战技巧】系列（二十二）：数仓报表场景☞ 从分析函数效率一定快吗聊一聊结果集分页和隔行抽样实现方式

系列文章目录【SQL开发实战技巧】系列（一）:关于SQL不得不说的那些事【SQL开发实战技巧】系列（二）：简单单表查询【SQL开发实战技巧】系列（三）：SQL排序的那些事【SQL开发实战技巧】系列（四）：从执行计划讨论UNIONALL与空字符串&UNION与OR的使用注意事项【SQL开发实战技巧】系列（五）：从执行计划看IN、EXISTS和INNERJOIN效率，我们要分场景不要死记网上结论【SQ

赵延东的一亩三分地·2023-03-01 07:06

Oracle中分析函数over()的用法及说明

目录1over()分析函数1.1rank()/dense_rank()1.2min()/max()1.3lead()/lag()1.4FIRST_VALUE/LAST_VALUE()1.5ROW_NUMBER

·2023-02-28 15:31

Lesson 7.1 无监督学习算法与 K-Means 快速聚类

文章目录一、聚类算法与无监督学习二、K-Means快速聚类的算法原理1.K-Means快速聚类的基本执行流程2.K-Means快速聚类的背后的数学意义三、K-Means快速聚类的sklearn实现方法1

虚心求知的熊·2023-02-25 07:37

k-means聚类算法的验证

importnumpyasnp#导入numpy包，且起名为np'''numpy是Python中科学计算的基础包，它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象，如掩码数组和矩阵以及用于数组快速操作的各种例程。'''importmatplotlib.pyplotasplt#导入matplotlib库中的pyplot包，并起名为plt'''（matplotlib.pyplot是命令行风格的函数

是胖胖吖·2023-02-24 07:28

【机器学习】聚类知识：无监督学习聚类、相似度指标、K-Mediods、K-Means算法、K-Means++、Canopy聚类算法、聚类算法评估指标、轮廓系数、层次聚类、密度聚类、谱和谱聚类

1、无监督学习聚类：按照相似度对数据进行聚簇（cluster）划分，N个样本映射到K个簇中，每个簇至少有一个样本，一个样本只能属于一个簇，先给定一个初始划分，迭代改变样本和簇的关系，聚类的副产品可以做异常值检测2、相似度指标有：多维空间向量点之间的距离（闵可夫斯基距离公式）：当p为2时即欧式距离（二维空间距离公式）：当p为1时即曼哈顿距离（BlockDistance）三维空间距离公式：当p趋近于无

Performer_Cherry·2023-02-24 07:27

【Python代码】K-means聚类模型

一、简介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，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。

王八变成汤·2023-02-24 07:52

机器学习笔记－－聚类算法 k-means－－31省市消费水平聚类

参考文章：https://blog.csdn.net/rankiy/article/details/998433631.数据集数据介绍：现有1999年全国31个省份城镇居民家庭平均每月全年消费性支出的八个主要变量数据，这八个变量分别是食品、衣着、家庭设备用品、服务、医疗保健、交通、通讯、娱乐教育文化服务、居住以及杂项商品和服务。利用已有数据，对31个省份进行聚类。北京,2959.19,730.79

syntacticsugars·2023-02-22 07:45

机器学习笔记之谱聚类(一)k-Means聚类算法介绍

机器学习笔记之谱聚类——K-Means聚类算法介绍引言回顾：高斯混合模型聚类任务基本介绍距离计算k-Means\text{k-Means}k-Means算法介绍k-Means\text{k-Means}

静静的喝酒·2023-02-22 07:08

MySQL入门篇-MySQL高级窗口函数简介

我们来聊聊MySQL高级窗口函数窗口函数在复杂查询以及数据仓库中应用得比较频繁与sql打交道比较多的技术人员都需要掌握如需要scott用户下建表及录入数据语句，可参考:scott建表及录入数据sql脚本分析函数有

顶尖高手养成计划·2023-02-19 20:57

笔记 | 计算机系统基础：04-函数调用时发生了什么？

知道细节之后我们才能更好的分析函数调用过程中有没有出错，开销大不大，有什么要注意的地方。

KPlayer·2023-02-18 20:32

11- 聚类算法 (KMeans/DBSCAN/agg) (算法)

聚类算法聚类算法和降维算法那都属于无监督算法。KMeans是以一个值为中心,然后所有其他点到该点距离最小值的累积和。

处女座_三月·2023-02-17 18:35

Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化|附代码数据

（一种新的基于质心的聚类算法，可保留时间序列的形状）划分成每个簇的方法和一般的kmeans一样，但是在计算距离尺度和重心的时候使用上面

·2023-02-17 00:15

【目标检测】K-means和K-means++计算anchors结果比较（附完整代码，全网最详细的手把手教程）

一、介绍YOLO系列目标检测算法中基于anchor的模型还是比较多的，例如YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等，我们可以随机初始化anchor，也可以通过聚类算法获取anchor，常用的聚类算法有

机器不学习我学习·2023-02-16 20:54

【C#】基于OpenGL的STL模型机加工路径生成器

通过聚类算法对模型的三角网格进行分组和简化，通过选择网格组生成路径点，也可以通过选择边上的点创建路径点。

十年一梦实验室·2023-02-07 08:35

电子科技大学本科机器学习期末考试指南

○K均值聚类算法○K均值聚类基于EM实

敲代码的小提琴手·2023-02-07 07:19

paper总结（7）Twin Contrastive Learning for Online Clustering

Introduction逻辑（论文动机&现有工作存在的问题）聚类——其他聚类算法聚焦于设计不同的相似性尺度以及聚类策略——虽然有理论依据，但是模型效果受限于浅层模型——早期的深度聚类算法，需要把整个数据集一起输入

miss9785·2023-02-06 08:40

碎石图R语言实现

输出标准化后的数据和属性信息，把标准化的数据拷贝到剪贴板备用>d=read.table(“clipboard”,header=T)#从剪贴板读取标准化数据>pca=princomp(d,cor=T)#主成分分析函数

£•€•×·2023-02-06 07:20

k-means算法

k-means聚类算法步骤如下：1.随即选择k个样本作为初始的簇类均值向量；2.把每个样本划分到距离最近的簇类；3.计算每个簇类中所有样本的向量的均值，更新簇类均值向量；4.重复步骤2和3，知道达到设定的迭代次数或者均值向量不再改变为止

Johann_Liang·2023-02-05 21:09

dbscan和谱聚类_常用的聚类算法及聚类算法评价指标

作者|荔枝boy引用|基于图的聚类分析研究—张涛【磐创AI导读】：本文介绍了常用的聚类算法及聚类算法评价指标。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。

辻嬄·2023-02-05 14:59

浅谈DBSCAN

一、DBCSAN简介DBSCAN是一个基于密度的聚类算法.(他聚类方法大都是基于对象之间的距离进行聚类，聚类结果是球状的簇)。基于密度的聚类是寻找被低密度区域分离的高密度区域。

xieruopeng·2023-02-05 14:59

dbscan算法_DBSCAN聚类算法简介

DBSCAN（Density—BasedSpatialClusteringofApplicationwithNoise）算法是一种典型的基于密度的聚类方法。它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够密度的区域划分为簇，并可以在有噪音的空间数据集中发现任意形状的簇。1.基本概念DBSCAN算法中有两个重要参数：Eps和MmPtS。Eps是定义密度时的邻域半径，MmPts为定义核心点时的阈值。

weixin_39970994·2023-02-05 14:29

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