python数据分析聚类第7页

信息检索与数据挖掘 | （十二）聚类

文章目录聚类KMeans层次聚类层次聚类概述dendrogram-树状图linkages-衡量两个类之间的距离Lance-Williams算法K-meansVS层次聚类DBSCAN聚类定义：聚类是一种无监督学习

啦啦右一·2024-01-30 22:52

西瓜书学习笔记——层次聚类（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍层次聚类是一种将数据集划分为层次结构的聚类方法。它主要有两种策略：自底向上和自顶向下。其中AGNES算法是一种自底向上聚类算法，用于将数据集划分为层次结构的聚类。

Nie同学·2024-01-30 16:25

python数据分析——业务指标分析

业务指标分析前言一、业务指标分析的定义二、业务问题构建问题构建的要求三、业务问题的识别在识别问题的阶段对于企业内部收益者的补充：四、竞争者分析标题竞争者分析的内容：标题竞争者分析目的：案例：黑莓公司为什么会消亡？五、市场机会识别好的市场机会必须满足的条件案例：施乐公司在复印机的竞争中失去行业老大的原因六、风险控制数据分析师常用的四种方法来掌握企业风险控制七、营销诊断营销诊断的流程：八、市场营销市场

鲜于言悠905·2024-01-30 15:50

《Python数据分析与挖掘实战》第12章——电子商务网站用户行为分析及服务推荐（协同推荐）数据探索分析篇①1 背景与目标分析2.数据探索分析

文章目录1背景与目标分析2.数据探索分析2.1网页类型分析2.1.1统计各个网页类型所占的比例2.1.2网页107类型中的内部统计2.1.3统计带"?"问号网址类型统计2.1.4统计199类型中的具体类型占比2.1.5统计瞎逛用户中各个类型占比2.2点击次数分析2.2.1统计点击次数2.2.2点击次数与用户数量关系2.2.3统计1~7次数及7次以上的点击数2.2.4浏览一次的用户行为分析2.3网页

marraybug·2024-01-30 15:20

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

机器学习中的K-均值聚类算法及其优缺点K-均值聚类（K-meansclustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不相交的簇。

数据科学与艺术的贺公子·2024-01-30 11:42

西瓜书学习笔记——密度聚类（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍密度聚类是一种无监督学习的聚类方法，其目标是根据数据点的密度分布将它们分组成不同的簇。

Nie同学·2024-01-30 07:33

【PostGIS】POSTGIS实现聚类统计提取外轮廓

项目需求根据某些条件进行聚类统计，然后返回聚类的外轮廓，这里主要用到POSTGIS的两个算法，一个是聚类统计功能，一个是提取外轮廓的功能。

AI柱子哥·2024-01-30 07:19

5、主成分分析（Principal Component Analysis）

文章目录1、简介2、主成分分析3、PCA用于特征工程4、示例-1985年的汽车1、简介在上一课中，我们研究了我们的第一个基于模型的特征工程方法：聚类。

AI算法蒋同学·2024-01-30 07:15

4、K- 均值聚类（Clustering With K-Means）

用聚类标签解开复杂的空间关系。文章目录1、简介2、聚类标签作为特征3、k-均值聚类4、示例-加利福尼亚住房1、简介这节课和下一节课将使用所谓的无监督学习算法。

AI算法蒋同学·2024-01-30 07:40

Python数据分析中备受欢迎的库和工具

随着Python生态系统的不断发展和创新，我们可以期待更多功能强大、易于使用的库和工具在未来的数据分析中应用。在当今大数据时代，数据分析已成为各个行业中至关重要的环节。Python作为一种功能强大、易于学习和使用的编程语言，拥有丰富的数据分析库和工具。Pandas是Python中最受欢迎的数据分析库之一。它提供了高效的数据结构和数据操作工具，使得数据清洗、转换和分析变得更加简单和高效。Pandas

雾岛听风来·2024-01-30 07:34

第一周文献阅读报告

《基于空间聚类的FMCW雷达双人行为识别方法》4.《太赫兹应用分析和展望》5.《车载毫米波雷达应用研究》6.《基于压力传感器的跌倒检测系统研究》7.

半个轮子工·2024-01-29 12:03

欧氏、曼哈顿、马氏距离

马氏距离（MahalanobisDistance）、欧氏距离（EuclideanDistance）、曼哈顿距离（ManhattanDistance）是常用的距离度量方式，它们在数据分析、模式识别、聚类等领域中经常被使用

yzZ_here·2024-01-29 12:06

【Python数据分析 - 2】：多个坐标系的绘制

文章目录多个坐标系绘制的代码绘图结果多个坐标系绘制的代码本文无过多讲解，大部分为代码，提供了解。importmatplotlib.pyplotaspltimportrandom#设置字体plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#创建fig和axes对象，nrow是行，ncol是列，这里表示设置一行二列的坐标系fig,axes=plt.subplots(n

街三仔·2024-01-29 11:18

1.23聚类算法（kmeans(初始随机选k，迭代收敛）,DBSCAN（dij选点），MEANSHIFT（质心收敛），AGENS(最小生成树）），蚁群算法（参数理解、过程理解、伪代码、代码）

聚类算法聚类结果不变K-meansK值是事先确定好的，是要划分的聚类的数量；初始时随机选择k个点，然后逐渐选择离他最近的点，不断锁定最近的，最后计算方差和；这个是轮流的这个就类似于模拟退火的思想当前聚类下的方差和

CQU_JIAKE·2024-01-29 11:16

【数据分析】numpy基础第五天

我们不可能完全靠肉眼来分析数据，总会有用到各种算法模型的时候，例如使用聚类、回归分析。如果原来的数据非常“肮脏”，不规整，我们将会得到一个不可靠的糟糕结果，此时我们需要用两种十分常用的数据预处理手段

扣柚·2024-01-29 10:24

QT+VS实现Kmeans++

1、Kmeans++的原理如下：（1）首先选取样本中任一数据点作为第一个聚类中心；（2）计算样本每一个数据点至现所有聚类中心的最近距离，并记录下来；（3）逐一挑选所有数据点最近距离之中的最大值，即最远距离

create_right·2024-01-29 09:41

模糊数学计算机智能,《常用算法之智能计算 (五) 》：模糊计算

原标题：《常用算法之智能计算(五)》：模糊计算人们常用“模糊计算”(FuzzyComputing)笼统地代表诸如模糊系统、模糊语言、模糊推理、模糊逻辑、模糊控制、模糊遗传和模糊聚类等模糊应用领域中所用到的诸多算法及其理论

慕容隽·2024-01-29 06:53

【转】评估分类模型的指标：ROC/AUC

原文：【机器学习笔记】：一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：python数据分析师ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要

悦光阴·2024-01-29 05:47

极简pandas库Time Series

Pandas是一个强大的Python数据分析工具库，它内置了用于处理和分析时间序列数据的模块pandas.tseries。

吉小雨·2024-01-28 18:42

极简pandas库Series

Pandas是一个强大的Python数据分析库，它提供了快速、灵活、直观的数据结构，旨在使“关系”或“标签”数据的操作既简单又直观。

吉小雨·2024-01-28 18:12

极简pandas库dtype

Pandas是一个强大的Python数据分析库，它提供了多种数据类型（dtypes）来处理不同种类的数据。以下是对Pandas中一些常见数据类型的简要介绍，包括它们的架构、内容和相关代码案例。

吉小雨·2024-01-28 18:12

算法模型之分类模型(无监督学习K-means)

2.无监督学习包含算法1.聚类算法：K-means(K均值聚类)2.降维：PCA3.K-means的原理（K-means的算法步骤）1.首先，随机寻找K个点（这里的K是想要分成的份数）2.第二步，把所有点

rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:56

python数据分析数据探索

数据质量分析：缺失值、异常值、一致性。缺失值：原因：1.信息暂时无法获取，或获取的代价太大。2.信息遗漏3.属性值不存在影响：1.数据挖掘建模将丢失大量有用的信息。2.数据挖掘模型表现出大量的不确定性，模型蕴含的规律难以把握。3.含有空值的数据会是建模过程陷入混乱，导致不可靠的输出。分析：统计分析对缺失值的处理：删除、插补和不处理3种异常值：异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离其他观测值。异常

简单编程王子·2024-01-28 16:42

R语言--23

聚类实例step1：计算距离dist(x,method="euclidean")step2:聚类hclust(d,method="complete")step3:cutree函数进行分支>df1#注意输入的数据框的结构

白猫警长ic·2024-01-28 14:22

TNNLS'23 | 简单高效的图对比学习聚类

数据派THU·2024-01-28 08:20

CV学习笔记-聚类

图像聚类1.概述1.分类与聚类分类：分类解决的问题是从特定的数据集中挖掘模式，并作出判断的过程。

Moresweet猫甜·2024-01-28 07:23

[笔记]机器学习之机器学习理论及案例分析《二》聚类

#21天学习挑战赛—机器学习#活动地址：CSDN21天学习挑战赛文章目录前言聚类聚类定义什么是簇聚类分类离群点聚类算法实例K-Means算法(k-均值算法)寻找质心最佳位置关于均值关于距离函数维度灾难定义产生的问题解决办法总结前言聚类聚类是在无标记样本的条件下将数据进行分组

二进制怪兽·2024-01-28 07:52

西瓜书学习笔记——原型聚类（公式推导+举例应用）

文章目录k均值算法算法介绍实验分析学习向量量化（LVQ）算法介绍实验分析高斯混合聚类算法介绍实验分析总结k均值算法算法介绍给定样本集D={x1,x2,...,xm}D=\{x_1,x_2,...,x_m

Nie同学·2024-01-28 07:18

Python数据分析的入门路线

最近发现了一个自学Python数据分析的好地方，这里的原创文章高达200+篇，大家一起来看看，可以关注学习起来喔❤️公众号的原创文章涉及：Python数据分析、爬虫、机器学习、kaggle案例分享、MySQL

皮皮大·2024-01-28 07:07

DBSCAN原理

DBSCAN原理1.基本概念2.算法步骤Reference：20分钟学会DBSCANDBSCAN是一种非常著名的基于密度的聚类算法。

泠山·2024-01-28 06:40

数模.聚类模型

一、前言二、K-means聚类算法下面是针对量纲不同进行的操作三、系统聚类spass操作spass操作总结：最好使用系统聚类算法，在论文上写的的内容更加充实，图片也较多四、DBSCAN算法适用于这种比较有规律的

丰海洋·2024-01-28 03:50

[Python] scikit-learn - 葡萄酒(wine)数据集和决策树分类器的使用

该数据集是由UCI机器学习库提供，并且已经被广泛用于分类和聚类任务，作为基准测试数据集之一。sklearn.datasets.load_wine—sci

老狼IT工作室·2024-01-28 02:10

1、什么是特征工程

你将学习如何:使用互信息确定哪些特征最重要在几个真实世界的问题领域中创造新的特征使用目标编码对高基数分类进行编码使用k-means聚类创建分割特征使用主成分分析将数据集的变化分解为特征动手练习将构建一个完整的笔记本

AI算法蒋同学·2024-01-28 01:39

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。

怎么就重名了·2024-01-27 22:32

人脸识别 FaceNet人脸识别（一种人脸识别与聚类的统一嵌入表示）

人脸识别FaceNet人脸识别（一种人脸识别与聚类的统一嵌入表示）FaceNet的简介Facenet的实现思路训练部分FaceNet的简介Facenet的实现思路importtorch.nnasnndefconv_bn

郭庆汝·2024-01-27 21:41

黑马Python数据分析网课个人笔记01

Python中的注释单行注释：#注释的内容可以在语句末尾注释快捷键：ctrl+/（mac的话command+/）多行注释：三条单引号，或者三对双引号可以在注释内部换行例如："""多行注释：三对双引号"""'''多行注释：三对单引号'''#注释内容#print('helloworld')变量变量特性：容器临时可变变量定义的格式：变量名=值标识的命名规则：只能是数字字母下划线组合首字母不能是数字严格区

坚持坚持！·2024-01-27 20:37

【吴恩达·机器学习】第一章：机器学习绪论：监督学习和非监督学习

文章目录0、声明1、前言：Part1/Week1学习总结2、机器学习绪论2.1：什么是机器学习2.2：监督学习2.2.1：回归2.2.2：分类2.2.3：回归和分类对比：2.3：非监督学习2.3.1:聚类博主简介

是瑶瑶子啦·2024-01-27 20:10

层次聚类、k_means聚类-python源码

聚类就是对大量未知标注的数据集,按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别,使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小。以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。

我也想搞机器学习·2024-01-27 16:32

《机器学习》笔记-聚类（9）

写在最前面如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellowetal]这两本书，并在阅读的过程中进行记录和总结。这两本是机器学习和深度

EddyLiu2017·2024-01-27 14:04

K-均值聚类算法

什么是K-均值聚类算法K-均值聚类算法是一种常见的聚类算法，用于将一组数据点分为K个不同的簇。

Flying_Fish_roe·2024-01-27 11:43

第十三章半监督学习

目录一、半监督学习简介二、生成式方法三、半监督SVM四、图半监督学习五、基于分歧的方法六、半监督聚类本章假设给定有标记样本集和未标记样本集，。

lammmya·2024-01-27 10:57

1.19信息学，信息熵（wordle)

所谓均方误差实际上就是方差分析：对单词进行编码后，采用聚类方法，可以将单词难度分为三类或者更多，如困难、一般、简单。然后对每一类的单词可视化分析，并描述数据得出结论。

CQU_JIAKE·2024-01-27 10:10

并行化K-means聚类算法的实现与分析

并行化K-means聚类算法并行化K-means聚类算法的实现与分析项目背景与意义算法原理与串行实现分析并行化策略与关键细节实验结果与讨论未来改进方向结语并行化K-means聚类算法的实现与分析在大数据时代

OverlordDuke·2024-01-27 09:19

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。

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

看书标记【R语言数据分析项目精解：理论、方法、实战 6】

项目目标6.1.3项目方案6.2项目技术简介6.2.1变量相关性1.定类变量和定类变量2.定序变量与定类变量3.定距（连续型）变量与定距变量4.定类变量与定序变量6.2.2变量筛选1．基于变量距离的层次聚类

小胡涂记·2024-01-27 07:49

QT+VS实现Kmeans聚类算法

1、Kmeans的定义聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程，聚类就是一种发现这种内在结构的技术，聚类技术经常被称为无监督学习。

create_right·2024-01-27 06:24

10-【BPGA】的安装和使用

2.安装2.1下载Usearch官网下载后，解压缩后将文件重命名为usearchusearch是一款序列分析工具，其提供的搜索和聚类算法比blast快几个数量级。

lkj666·2024-01-27 05:07

遗传算法（GA）

例如，机器学习、聚类、控制（如煤气管道控制）、规划（如生产任务规划）、设计（如通信网络设计、布局设计）、调度（如作业车间调度、机器调度、运输问题）、配置（机器配置、分配问题）、组合优化（如TSP、背包问题

基因组分析·2024-01-27 02:26

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