#1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 #简述分类与聚类的联系与区别。分类是事先定义好类别，类别数不变，分类也可以称作分类器，把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一类中。聚类是指根据“物以类聚”的原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组。#简述什么是监督学习与无监督学习。监督学习：是对具有概... ...
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2018-11-18 22:31:44
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 （1）简述分类与聚类的联系与区别。 分类是根据规则进行的，你把这个规则建立起来後还可以运用到其他尚未分类的数据，同时还可以根据新的已有类别数据修正分类规则，不断提高其分类准确性 聚类是纯粹的根据已有数据进行系统把数据聚类，有可能聚类出来的没有实际意义，聚类 ...
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2018-11-18 22:28:22
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 联系：按照某种标准给对象贴标签，再根据标签来区分归类。 分类：相当于给数据贴标签，根据标签可以提高对数据认知的效率，降低认知成本。 聚类：是指事先没有“标签”而通过某种成因分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。 区别：类别成因 ...
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2018-11-18 22:26:16
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 （1）简述分类与聚类的联系与区别。 联系： ①聚类分析是研究如何在没有训练的条件下把样本划分为若干类。 ②在分类中，对于目标数据库中存在哪些类是知道的，要做的就是将每一条记录分别属于哪一类标记出来。 ③聚类需要解决的问题是将已给定的若干无标记的模式聚集起来 ...
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2018-11-18 20:06:21
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利用建立分级树对酵母基因表达数据进行聚类分析 一、原理 根据基因表达数据，得出距离矩阵 ↓ 最初，每个点都是一个集合 每次选取距离最小的两个集合，将他们合并，然后更新这个新集合与其它点的距离 新集合与别的集合距离的计算方法 ①两个集合之间的最短距离 ②两个集合所有点之间求距离求平均 → 把这个新集合 ...
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2018-11-18 15:02:39
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别？ 分类与聚类：是把某个对象划分到某个具体的已经定义的类别当中，而聚类是把一些对象按照具体特征组织到若干个类别里。 虽然都是把某个对象划分到某个类别中，但是分类的类别是已经预定义的，而聚类操作时，某个对象所属的类别 却不是预定义的 ...
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2018-11-18 10:20:10
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习 1）、简述分类与聚类的联系与区别。 分类——分类是根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。也就是说，这些类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。 聚类——聚类是事先不知道数据会分为几类，通过分析将数 ...
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2018-11-18 10:17:44
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Spark Java API 计算 Levenshtein 距离 在 "上一篇文章" 中，完成了Spark开发环境的搭建，最终的目标是对用户昵称信息做聚类分析，找出违规的昵称。聚类分析需要一个距离，用来衡量两个昵称之间的相似度。这里采用levenshtein距离。现在就来开始第一个小目标，用Spar ...
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2018-11-16 22:24:07
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1、读取一张示例图片或自己准备的图片，观察图片存放数据特点。 根据图片的分辨率，可适当降低分辨率。 再用k均值聚类算法，将图片中所有的颜色值做聚类。 然后用聚类中心的颜色代替原来的颜色值。 形成新的图片。 观察原始图片与新图片所占用内存的大小。 #观察原始图片和新图片的内存大小 将原始图片与新图片保 ...
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2018-11-15 00:12:45
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数据挖掘主要有两大类： 预测任务：根据其他属性的值，预测特定属性的值 描述任务：导出概括数据中潜在联系的模式(相关，趋势，聚类，轨迹和异常) 4种主要的数据挖掘任务： 预测建模： 预测建模： 分类：用于预测离散的目标变量(如预测web与用户是否会在网上买书，预测花类型)。 回归：用于预测连续的目标变 ...
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2018-11-14 19:48:20
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