大家好！在这篇文章中，我将向你展示如何在R中进行层次聚类。 什么是分层聚类？ 分层聚类是一种可供选择的方法，它可以自下而上地构建层次结构，并且不需要我们事先指定聚类的数量。 该算法的工作原理如下： 将每个数据点放入其自己的群集中。 确定最近的两个群集并将它们组合成一个群集。 重复上述步骤，直到所有数 ...
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2019-06-21 15:47:08
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智能运维用到的技术 1.数据聚合/关联技术概念聚类算法AOI分类算法K近邻/贝叶斯分类器/logistic回归(LR)/支持向量机(SVM)/随机森林(RF) 2.数据异常点检测技术独立森林算法 3.故障诊断和分析策略关联规则挖掘(Apriori算法/FP-growth算法)(有)决策树算法(迭代二 ...
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2019-06-19 16:43:16
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一、K均值聚类算法 算法步骤如下： 1、初始化 已知数据集合X，及事先指定聚类的总类数N，在X中随机选取N个对象作为初始的聚类中心。 2、设定迭代终止条件 通常设置最大循环次数或者聚类中心的变化误差。 3、更新样本对象所属类 根据距离准则将数据对象分配到距离最接近的类。 4、更新类的中心位置 将每一 ...
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2019-06-17 14:09:59
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基本原理 Kmeans是无监督学习的代表，没有所谓的Y。主要目的是分类，分类的依据就是样本之间的距离。比如要分为K类。步骤是： 1. 随机选取K个点。 2. 计算每个点到K个质心的距离，分成K个簇。 3. 计算K个簇样本的平均值作新的质心 4. 循环2、3 5. 位置不变，距离完成 距离 Kmean ...
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2019-06-07 19:23:46
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● 什么是DBSCAN 参考回答： DBSCAN是一种基于密度的空间聚类算法,它不需要定义簇的个数,而是将具有足够高密度的区域划分为簇,并在有噪声的数据中发现任意形状的簇,在此算法中将簇定义为密度相连的点的最大集合。 ● k-means算法流程 参考回答： 从数据集中随机选择k个聚类样本作为初始的聚 ...
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2019-06-03 21:40:20
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""k-means聚类算法过程1）从N个样本数据中随机选取k个作为初始的聚类中心2）分别计算每个样本到各个聚类中心的距离，将对象分配到距离最近的聚类中3）所有对象分配完成后，重新计算K个聚类的中心4）与前一次计算得到的K个聚类中心比较，如果聚类中心发生变化，转过程2），否则转过程5）5）当质心不发生 ...
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2019-05-27 17:46:57
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可视化已成为数据科学在电信行业中的关键应用。具体而言，电信分析高度依赖于地理空间数据的使用。 这是因为电信网络本身在地理上是分散的，并且对这种分散的分析可以产生关于网络结构，消费者需求和可用性的有价值的见解。 数据 为了说明这一点，使用k均值聚类算法来分析纽约市免费公共WiFi的地理数据。该数据集可 ...
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2019-05-24 18:44:39
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十三、聚类(Clustering) 13.1 无监督学习：简介 参考视频: 13 1 Unsupervised Learning\_ Introduction (3 min).mkv 在这个视频中，我将开始介绍聚类算法。这将是一个激动人心的时刻，因为这是我们学习的第一个非监督学习算法。我们将要让计算 ...
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2019-05-19 23:16:43
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介绍基于距离的K均值聚类以及基于密度的DBSCAN这两种聚类算法的原理，并且介绍了DBSCAN的一种改进算法HDBSCAN的原理 ...
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数据库 时间：
2019-05-14 00:54:11
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这篇博客整理K均值聚类的内容，包括： 1、K均值聚类的原理； 2、初始类中心的选择和类别数K的确定； 3、K均值聚类和EM算法、高斯混合模型的关系。 一、K均值聚类的原理 K均值聚类（K-means）是一种基于中心的聚类算法，通过迭代，将样本分到K个类中，使得每个样本与其所属类的中心或均值的距离之和 ...
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编程语言 时间：
2019-05-13 14:14:06
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