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    2019-08-20 10:43:32
    阅读量:1782
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  • 备注:本文是阅读一篇硕士论文《大规模数据聚类技术研究与实现》后的笔记整理,敬请阅读,并向原作者钱彦江致敬概念透析1、什么是聚类?基于“物以类聚”的朴素思想,是将物理或抽象对象集合划分为由类似的对象组成的多个类或簇(cluster)的过程ps:聚类使得每个簇中的数据点之间最大程度的相似,而不同簇中的数据点之间最大程度的不同2、聚类分析的数学描述给定
    2016-09-04 14:55:39
    阅读量:2870
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  • 聚类分析是在没有给定划分类别的情况下,根据数据相似度进行样本分组的一种方法。与分类模型需要使用有类标记样本构成的训练数据不同,聚类模型可以建立在无类标记的数据上,是一种非监督的学习算法。聚类的输入是一组未被标记的样本,聚类根据数据自身的距离或相似度将它们划分为若干组,划分的原则是组内距离最小化,而组间距离最大化。聚类分析之前将数值大都为0的变量和相关性较高的变量删除掉。然后通过主成分分...
    2018-08-12 10:48:16
    阅读量:4026
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  • 一、分类    利用分类技术可以从数据集中提取描述数据类的一个函数或模型(也常称分类器),并把数据集中的每个对象归结到某个已知的对象类中。从机器学习的观点,分类技术是一种有指导的学习,即每个训练样本的数据对象已经有类标识,通过学习可以形成表达数据对象与类表示间对应的知识。即数据挖掘的目标就是根据样本数据形成的类的知识并对源数据进行分类,进而也可以预测未来数据的归类。  分类技术具有广泛的应用,...
    2018-03-13 19:07:45
    阅读量:814
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  • 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。回归和PCA的时间复杂度都是O(m2)。注意:簇的定义是不精确的,而最好的定义依赖于数据的特征和期望的结果。聚类分析与其他将数据对象分组的技术有关。监督学习(也叫监督分类或
    2015-10-04 21:33:31
    阅读量:3690
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  • 在大数据领域这个聚类算法真是起到了十分重要的作用,只有通过有效地聚类才能得到非常直观的结果。有一个实验要求对比两种大数据聚类算法的性能,具体的代码也不是由我实现的,我只是改了一部分,主要还是博客大佬们的代码,我这里借用了一下~~具体的实验报告和python源码文件在最后位置,提供百度云下载,本文使用的是K-means算法和层次聚类算法AGNES,原理介绍和实验结果详见百度云提供的报告等...
    2018-09-12 09:24:11
    阅读量:5464
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  • 1.聚类的基本有关概念聚类分析:将物理或抽象对象的集合分成相似的对象类的过程称为聚类。簇:数据对象的集合,对象与同一簇中的对象批次相似,而与其他簇中的对象相异。无监督学习:没有事先定义好的类典型应用:①作为获得数据集中数据分布的工具②作为其他数据挖掘算法的预处理步骤2.聚类方法的分类①基于划分的聚类(partitioningmethods):给定一个由n个对象组成的数据集合,对此数据集合构建k个...
    2018-03-22 11:22:31
    阅读量:8470
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  • 1.k-均值聚类因为前面的几种求聚类的算法,需要计算两两配对项的关系,在数据集大的时候,速度会很慢。所以我们要学习k-均值聚类算法思想:我们会事先知道需要聚类的数量。这儿假设我们需要n个聚类,那么我们先随机生成n个中心位置。然后利用聚类算法将各个数据项分配给最邻近的中心位置,然后移动中心位置到聚类的平均位置处,然后循环以上步骤,知道分配过程不再变化,那么算法结束。返回n个聚类。具体代码如下#
    2016-12-14 21:39:17
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  • 运用sklearn的KMeans进行聚类数据分析。聚类:即将相似的元素聚集在一起分成一类。fromsklearn.clusterimportBirchfromsklearn.clusterimportKMeansX=pokemon[['Attack','Defense']]X=X.as_matrix()clf=KMeans(n_clusters=4)y_pre...
    2019-01-04 20:24:17
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  • 聚类分析中的数据类型 假设要聚类的数据集合包含n个数据对象,许多基于内存的聚类算法选择如下两种有代表性的数据结构:数据矩阵(Datamatrix,或称为对象属性结构):它用p个变量(也称为属性)来表现n个对象,例如用年龄,身高,性别,种族等属性来表现对象“人”。这种数据结构是关系表的形式,或者看为n*p维(n个对象*p个属性)的矩阵。 相异度矩阵(dissimi...
    2013-10-21 09:57:59
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  • 聚类分析 聚类(clustering)就是将数据对象分组成为多个类或簇(cluster),在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别较大。相异度是基于描述对象的属性值来计算的。距离是经常采用的度量方式。聚类分析源于许多研究领域,包括数据挖掘,统计学,生物学,以及机器学习。 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...
    2013-10-21 09:57:12
    阅读量:36
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