学习交流数据分析、挖掘可以加QQ群 76354029 本贴主要为2015年12月19号晚上8点半的分享交流准备。 内容： 理论、应用、练习 理论： 什么是聚类分析？ 聚类分析属于探…

K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的…

4 聚类分析 聚类和判别作为统计学习（通过拟合统计模型，从数据中学习）的分类之一，同样可以分为有监督式和无监督式。 市场研究中，聚类和判别更多适用有监督式。即目标对象的在营销活动后…

来自网络 聚类分析和判别分析有相似的作用，都是起到分类的作用。但是，判别分析是已知分 类然后总结出判别规则，是一种有指导的学习；而聚类分析则是有了一批样本，不知道它们 的分类，甚至…

概况： 数据挖掘对聚类算法的要求：可伸缩性（在小数据集上算法优，同样要求在大数据集上算法优）、处理不同类型数据的能力、发现任意形状簇的能力、输入参数的领域知识最小化、处理噪声数据的…

本文主要给大家分享常用的数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。

手把手教你做文本挖掘。总结所以在实际的文本挖掘过程中，最为困难和耗费时间的就是分词部分，既要准确分词，又要剔除无意义的词语，这对文本挖掘者是……

本文以iris鸢尾花数据为例，实现各种聚类算法。 文章里理论部分很简略，主要是python实践。 没想到疫情期间度过了研一下学期，全在上网课，仍然是获益匪浅。 正好在上机器学习的课…

来自 http://uedc.163.com/3287.html 什么是聚类分析？ 聚类分析属于探索性的数据分析方法。通常，我们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类，以达到更…

一、层次聚类 1）距离和相似系数 r语言中使用dist(x, method = “euclidean”,diag = FALSE, upper = FALS…

来自 http://blog.csdn.net/yucan1001/article/details/23123043 newiris <- iris; newiris$Spe…

来自 http://blog.sciencenet.cn/blog-556556-860647.html 使用k-means进行聚类，常常被假定为数据是球状的，似乎是非球状数据就不…

Clustering allows us to better understand how a sample might be comprised of distinct subg…

from: https://www.cnblogs.com/think90/p/7133753.html 在聚类分析的时候确定最佳聚类数目是一个很重要的问题，比如kmeans函数就…

来源 | 海豚数据科学实验室 聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有…

from http://www.cnblogs.com/yixuan-xu/p/6272208.html   一、概述 在本篇文章中将对四种聚类算法(K-means,K-means…

from http://blog.163.com/zzz216@yeah/blog/static/16255468420121105146675/ 1 用CLUSTER过程和TRE…

聚类分析的目的是把分类对象按一定的规则分成若干类，这些类不是事先给定的，而是根据数据的特征确定的，对类的数目和类的结构不必作任何的假定。在同一类里的这些对象在某种意义上倾向于彼此相…

from http://blog.sina.com.cn/s/blog_7103b28a0102w805.html G-means的思路为：检测一个质心所含的数据看上去是否是高斯的…

数据挖掘（Data mining）一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息和知识的过程。简单地说就是，在大型数据库中，自动发现有用信息的过程，加以分析。