Spectral Clustering 算法的全貌： 1）根据数据构造一个 Graph ，Graph 的每一个节点对应一个数据点，将相似的点连接起来，并且边的权重用于表示数据之间的相似度。把这个 Graph 用邻接矩阵的形式表示出来，记为 W 。 2)把每一列元素加起来得到N 个数，把它们放在对角线 ...
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2017-08-04 20:37:23
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算法优势：适用于绝大多数的数据类型，简洁和快速 算法劣势：需要知道准确的 k 值，并且不能处理异形簇，比如球形簇，不同尺寸及密度的簇，环形簇等。 一、分析目标 以数据集字段进行客户分群 二、流程 数据获取，毕业年份、性别、年龄、交友数量、关注的热点词（原本是一个list是否关注了这些运动或者热点词， ...
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2017-08-04 13:52:03
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假设有N个待聚类的样本，对于层次聚类来说，步骤： 1、（初始化）把每个样本归为一类，计算每两个类之间的距离，也就是样本与样本之间的相似度； 2、寻找各个类之间最近的两个类，把他们归为一类（这样类的总数就少了一个）； 3、重新计算新生成的这个类与各个旧类之间的相似度； 4、重复2和3直到所有样本点都归 ...
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2017-08-03 01:04:39
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热图是使用颜色来展示数值矩阵的图形。通常还会结合行、列的聚类分析，以表达实验数据多方面的结果。 热图在生物学领域应用广泛，尤其在高通量测序的结果展示中很流行，如样品-基因表达，样品-OTU相对丰度矩阵非常适合采用热图呈现。 热图优点 因为人读数字需要思考和比较，而对颜色识别能力非常强，采用颜色的深浅 ...
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2017-08-03 00:54:06
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1.归类： 聚类(clustering) 属于非监督学习 (unsupervised learning) 无类别标记(class label) 2.举例： 3. K-means 算法： 3.1 Clustering 中的经典算法，数据挖掘十大经典算法之一 3.2 算法接受参数 k ；然后将事先输入的 ...
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2017-08-03 00:50:57
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Hadoop框架中，有很多优秀的工具，帮助我们解决工作中的问题。 Hadoop的位置 从上图可以看出，越往右，实时性越高，越往上，涉及到算法等越多。 越往上，越往右就越火…… Hadoop框架中一些简介 HDFS HDFS，（Hadoop Distributed File System） hadoo ...
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2017-08-02 14:24:01
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本文作者 Saurav Kaushik 是数据科学爱好者，还有一年他就从新德里 MAIT 毕业了，喜欢使用机器学习和分析来解决复杂的数据问题。看看以下40道题目，测试下你能答对多少。 作者 | Saurav Kaushik 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 介绍 创造出具有自我学习能力 ...
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2017-07-29 19:34:04
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原创 2017-07-27 马文辉 MATLAB 作 者 简 介 马文辉，MathWorks中国应用工程师， 南开大学工学博士，在大数据处理与分析领域有多年研究与开发经验；曾就职于Nokia中国研究院，Adobe中国研发中心以及IBM中国。 近年来，全国赛的题目中，多多少少都有些数据，而且数据量总体 ...
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2017-07-29 00:51:24
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7月30之前做了什么 监督学习的常见算法，如决策树，SVM，GLM，naive bayes，非监督算法，k-means，kNN 相关的概率论知识补充，除神经网络与深度学习外的资料收集，对脑机研究的基本了解，对整体机器学习，深度学习，数据挖掘这块宏观的认识 接下来还需要继续学习的有： 1.继续传统机器 ...
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2017-07-28 14:07:47
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作为一个免费、公开、开源的数据挖掘工作平台，Weka集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化操作等；目前，Weka最新版本为weka-3-7-11，可以利用weka进行大数据的挖掘和分析处理。WEKA的全名是怀卡..
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2017-07-28 13:30:57
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