k均值聚类(K-means) 关键词：k means聚类算法 kmeans聚类算法 k means聚类 k means聚类算法实例 4.1、摘要 在前面的文章中，介绍了三种常见的分类算法。分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类...

数据挖掘模型：行为细分和分类 两个的数据挖掘模型中最常见的应用是用于行为细分和分类。在行为细分，聚类模型来分析客户的行为模式，并确定可操作的分组与差异化的特点。分类模型，用于预测事件的发生（如客户流失，购买附加产品等），并估计事件的倾向。分类（或倾向）模型通常用于优化直接营销活...

实现挖掘大数据价值有哪些因素   很多公司都在探索如何挖掘大数据的价值，但有一类公司不得不擅长做这项工作，那就是：数据分析提供商。这些公司的商业模式决定了其必须能够有效、持续地提供客户愿意买单的数据产品和服务。下面将分享一家伟大的数据分析提供商- ComScore，如何...

数据挖掘的基本要素_数据挖掘具体要做什么 数据挖掘的基本要素：根据维基百科，“在经营理念上，本质是，对于任何特定种类的实体，有一组特征或属性的所有这一切都那样的任何实体必须具备的看法。“我不求数据的柏拉图形式矿业，但我求清晰的地方往往缺乏。有周围的数据挖掘是如何从相关的领域，如统...

数据挖掘之七种常用的方法_数据挖掘方法 数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、...

数据挖掘十大经典算法(10) CART: 分类与回归树 如果一个人必须去选择在很大范围的情形下性能都好的、同时不需要应用开发者付出很多的努力并且易于被终端用户理解的分类技术的话，那么Brieman, Friedman, Olshen和Stone（1984）提出的分类树方法是一个强...

数据挖掘十大经典算法(9) 朴素贝叶斯分类器 Naive Bayes   贝叶斯分类器 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。目前研究较多的贝叶斯分类器主要有四...

数据挖掘十大经典算法(8) kNN: k-nearest neighbor classification 邻近算法 KNN算法的决策过程 k-Nearest Neighbor algorithm 右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于...

数据挖掘十大经典算法(7) AdaBoost Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器 (强分类器)。Adaboost算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个...

揭秘：数据分析可不是数据挖掘 说到数据分析或者数据挖掘，很多人都会认为是一样的，特别是对于外行人来说，只要是和数据有关系的，可以得到数据价值的，应该都会被认为是数据分析，但是企业想要更加深层次的发现数据的价值，还要注重数据的挖掘，下面我们就从几个方面说说数据分析和数据挖掘的有什么...

 数据挖掘十大经典算法(6) PageRank PageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个等级方法是以佩奇来命名的。...

什么是IT数据仓库？你们为什么需要它？ 在运行IT操作为您的企业的过程中，系统收集了大量的数据 – 数据能够产生有益的见解，以帮助了解如何提供服务，降低成本，推动更多的创新。通过有效地这个数据分析，可以得到IT业务的360度视角。 然而，这个数据在多个系统和应用范围从...

 数据挖掘十大经典算法(5) 最大期望(EM)算法 在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。最...

文本挖掘如何帮助您的企业挖金 你的客户希望与您沟通。你的合作伙伴，员工，潜在客户，竞争对手，媒体和社会媒体的影响力想太多和你沟通。 身体语言，眼球运动，言语的声调，手势，用色和服装的 – 人类在各种各样的方式沟通。没有系统在地球上，可以捕捉尚未所有通信的宽带宽，我们都...

为什么文本分析是很重要的搜索 选择正确的关键字搜索是让你寻找的结果中最重要的组成部分。每个人都知道这一点，但它谈何容易。即使是最深思熟虑的关键字，搜索结果并不总是提供你期待什么。 提高搜索的准确度是极为重要的，如谷歌和雅虎，而要做到这一点是将文本分析（又名文本挖掘）到后端的最佳途...

大数据挖掘包含哪些基本方面 互联网时代到来之后，一切在互联网模式下的主体的行为都会被完整的将记录，这些所有的记录都是有潜在的利用价值的数据，尤其是对于企业来说，如果想要取得优秀的营销效果就需要对这些数据进行充分的利用，而对大数据的价值都挖掘包含了很多方面，都是那些方面呢? 对于大...

五个数据挖掘技术，帮助创造商业价值 有许多不同类型的分析，可以以检索从大数据信息来完成。每种类型的分析将具有不同的影响，或结果。哪种类型的分析，您应该使用真的取决于业务问题，你正在试图解决的类型。不同的分析将带来不同的结果，从而提供不同的见解。其中回收有价值的见解常见的方式是通过...

数据挖掘需要学习些什么？_数据挖掘需要哪些知识 一、数据挖掘技术的基本概念 随着计算机技术的发展，各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营，这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高，数据量与日俱增。企业数据实际上是企业的经验积累，当其积累到一定程度时，必然...

我们可以自动化的数据挖掘？ 这是一个大问题！早在2006年，我们开始对数据挖掘的研究讨论，与岗位有关的书Java的数据挖掘。我们很幸运得到专家和这本书的作者之一意见。在2010年，我们将继续讨论有关数据挖掘的具体方面可能实现自动化。 最近，我重新启动了辩论的分析在瑞士协会。但是，...

文本挖掘数据分析与处理_文本挖掘 什么是文本挖掘 文本挖掘是抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识，并且利用这些知识更好地组织信息的过程。1998年底，国家重点研究发展规划首批实施项目中明确指出，文本挖掘是“图像、语言、自然语言理解与知识挖掘”中的重要内容。...