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…

用异于传统的方式，从讲课PPT上取些素材（这样比较快），来说明聚类的一些概念，为下篇做些铺垫，下篇将通过通俗的例子说明一个著名的方法。

前几章我们学习了如何构建分类系统，使用的是已经标记好类别的数据集进行训练： 训练完成后我们就可以用来预测了：这个人看起来像是篮球运动员，那个人可能是练体操的;这个人三年内不会患有糖尿病。 可以看到，分类器在训练阶段就已经知道各个类别的名称了。那如果我们不知道呢如何构建一个能够自动对数据进行分组的系统比如有1000人，每人有20个特征，我想把这些人分为若干个组…

本篇重点介绍聚类算法的原理，应用流程、使用技巧、评估方法、应用案例等。具体的算法细节可以多查阅相关的资料。聚类的主要用途就是客户分群。1.聚类 VS 分类 分类是“监督学习”，事先知道有哪些类别可以分。 聚类是“无监督学习”，事先不知道将要分成哪些类。 举个例子，比如苹果、香蕉、猕猴桃、手机、电话机。根据特征的不同，我们聚类会分为【苹果、香蕉、猕猴桃】为水果…

摘要：均值算法是一种典型的无监督学习算法，用来对数据进行分类。 聚类问题 Clustering 针对监督式学习，输入数据为 (x, y) ，目标是找出分类边界，即对新的数据进行分类。而无监督式学习只给出一组数据集 ${x_1, x_2, … , x_m}$ ，目标是去找出这组数据的模式特征，比如哪些数据是一种类型的，哪些数据是另外一种类型的。典型…

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

摘 要： 在这个大数据时代，空间数据正在从各个领域飞速累计。空间数据挖掘作为数据挖掘的一部分，现已成为人们研究空间数据的重点学科。主要介绍了空间数据挖掘的基本概念、一般步骤及其最新的挖掘方法，表达了对当前空间数据挖掘的看法。最后对未来空间数据挖掘的研究方向进行了更加深入的探讨。 0 引言 空间数据挖掘（Spatial Data Mining，SDM）即找出开…

摘要：笔者整理了数据挖掘的常用方法和数据挖掘的重要功能(出自MBA智库百科)。当然，横看成岭侧成峰，这些常用方法和重要功能也许并不完全正确或完整。除此以外，笔者尝试学习了SMARTBI公司中的Smart Mining软件，并跟随其提供的示例教程进行了学习。为方便阅读，将其示例教程结合自己的体会作为文章的第三部分。 一、数据挖掘的常用方法 利用数据挖掘进行数据…

作者：Neerja Doshi编译：ronghuaiyang 导读 谱聚类，了解直觉以及背后的数学原理 什么是聚类？ 聚类是一种广泛使用的无监督学习方法。聚类是这样分组的：集群中的点彼此相似，而与其他集群中的点不太相似。因此，如何在数据中寻找模式并为我们分组取决于算法，根据使用的算法，我们可能最终得到不同的集群。 有两种广泛使用的聚类方法： 紧密性——相互靠…

用人话讲明白kmeans聚类算法

聚类作为一种数据挖掘工具，在生物学，商务智能以及Web搜索等方面有着广泛的应用。

如前所述，用户细分包括前后两部分，即前一部分因子分析完成后，还要对获得的公共因子进行随后的聚类分析。 聚类分析按照相似度进行划分类别，相似度一般由数据对象间的距离远近来衡量。基于确定的业务需求和分析目标，可以从用户基本属性、用户使用行为两个方面选择变量，随后便要进一步明确样本数据的形式。 样本数据中性别、年龄及收入是离散变量，而使用频度和价值贡献是连续变量，…

本文从农村中学并迁选址问题出发，介绍了数据挖掘十大算法中位居第二的K-平均聚类，后又借用牛顿迭代原理，议论蛋鸡悖论。

本章，我们介绍提取这些变量特征的方法。这些技术是数据处理的前提——序列化，更是机器学习的基础，影响到本书的所有章节。

之前有群友问，用聚类分析得到的树状图，怎么看？ 简单讲一下： 有下面这样的一个树状图 继续往左走，在出现第三条横线的时候，竖着切一刀 这样我们就把样本划分为3类 第一类：中国 第二类：日本和菲律宾 第三类：其他 你可以一直往左分，一直到1个样本一个群，看你自己的需求，分多少类，你自己做主，最主要是类的特征显著、具备可解释性。

随着人工智能（AI）技术对各行各业有越来越深入的影响，我们也更多地在新闻或报告中听到“机器学习”、“深度学习”、“增强学习”、“神经网络”等词汇，对于非专业人士来说略为玄幻。这篇文章为读者梳理了包括这些在内的12个关键词，希望帮助读者更清晰地理解，这项人工智能技术的内涵和潜能。

如何对聚类分析做可视化呢？

数据模式包括：特征化与区分、频繁模式、关联和相关性挖掘、分类与回归、聚类分析、离群点分析等。 任务可以分为两类：描述性和预测性数据。 数据特征化：汇总所研究类的数据。 数据区分：将目标类一个或多个可比较类进行比较。 频繁模式挖掘、关联和相关性： 频繁模式(Frequent Pattern)是频繁出现在数据集中的模式(如项集，子序列和子结构)。频繁模式一般可以…