介绍 kmeans算法又名k均值算法。 算法思想：先从样本集中随机选取 ??k 个样本作为簇中心，并计算所有样本与这 ??k 个“簇中心”的距离，对于每一个样本，将其划分到与其距离最近的“簇中心”所在的簇中，对于新的簇计算各个簇的新的“簇中心”。实现kmeans算法的三点： （1）簇个数 ??k 的 ...
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2019-11-14 23:55:32
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字典树算法是典型的空间换时间的算法，虽然对空间的消耗很大，但是利用字符串的公共前缀来降低查询时间，查询效率非常高；而且也可以使用压缩字典树(Compressed Trie)来降低对内存的消耗，增加硬件资源的有效利用率。
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2019-11-08 17:42:56
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挖掘建模 经过数据探索于数据预处理,得到了可以直接建模的数据..根据挖掘目标和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.帮助企业提取数据汇总蕴含得商业价值,提高企业得竞争力. 分类和预测问题得两种主要类型,分类主要是预测分类标号(离散属性),而预测主要是建立连续值函数 ...
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2019-10-28 20:44:19
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模糊聚类 模糊聚类与K-means算法有异曲同工之妙，两者各有优劣势，K-means算法的介绍连接：https://www.cnblogs.com/bokeyuancj/p/11460883.html 基本概念： 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和 ...
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2019-10-26 20:36:52
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#k-means聚类分析 数据标准化zcdata=(cdata-cdata.mean())/cdata.std()zcdata.head()from sklearn.cluster import KMeanskmodel=KMeans(n_clusters=4,n_jobs=4,max_iter=1 ...
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2019-10-04 23:21:33
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K-Means聚类算法原理参考以下链接： https://www.cnblogs.com/pinard/p/6164214.html 2. 传统K-Means算法流程 在上一节我们对K-Means的原理做了初步的探讨，这里我们对K-Means的算法做一个总结。 首先我们看看K-Means算法的一些要 ...
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2019-09-13 19:28:24
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数据分析是指采用恰当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取出有用信息同时形成结论，即对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析需要掌握数学知识和分析工具，数学知识包含统计学、概率论和数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘；工具一般应该掌握Excel、SQL、R、Python等。需要学习掌握基本数据处理及分析方法，掌握高级数据分析及数据挖掘方法（多元线性回归法，贝叶斯，神经网络，决策树
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2019-08-18 09:29:25
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聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系，将数据进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类效果越好。 此次我们学习聚类中的第一个算法——K-均值算法。K-均值算法本质就是重复将样本分配的类里面，不断的更新类的重心位置。 这里将围绕K-均值算法讨论目标优化、随机初始化和如何选择聚类数。 K-M ...
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2019-08-16 00:44:50
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