# 导入第三方包import pandas as pdimport numpy as np import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster im ...
本文目的 weka是一套使用java开发的数据挖掘工具集合,提供GUI CLI界面和Java API使用方式。所以,在学习和解决数据挖掘问题时,可以先尝试用weka的GUI或CLI做出合适的分析,找到适当的算法,然后在将此算法集成到自己的项目中。最近在的项目中遇到了文本聚类的问题,kmeans是一种常见的聚类算法,这里先拿此算法和示例数据做一些实验,以便熟悉weka的界面操作。 什么是kmeans ...
2012-10-15 21:12 3 19794 推荐指数:
# 导入第三方包import pandas as pdimport numpy as np import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster im ...
聚类分析 一、概念 聚类分析是按照个体的特征将他们分类,让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度,不同类别之间具有较大的差异性 聚类分析属于无监督学习 聚类对象可以分为Q型聚类和R型聚类 Q型聚类:样本/记录聚类 以距离为相似性指标 (欧氏距离、欧氏平方距离 ...
文本分析,在数据挖掘,甚至是深度学习中很重要的分支研究领域。如下运用R语言,通过采用文本相似度算法Jaro-Winkler Distance,能实现: 在题库中查找出相似度高的题并输出自动聚类的结果,从而提炼出练习重点,提高阅读效率。 ## 寻找练习重点 library ...
写在开篇 weka用了一些时日了,觉得真心不错。功能很完善,而且是开源的。最重要的扩展方便,非常适合搞研究和做全国大学生数学建模之类的比赛。 我学习weka主要是看的一本数据挖掘和weka使用的书,是英文的。国内有中文版…但是不想吐就不要看译本吧,不知道是翻译的人是怎么想的. 我写博文的顺序 ...
本文目的 最近这几天一直在研究如何评估Kmeans聚类算法中的最优K值。主要理论依据是《数据挖掘导论》8.5.5节中介绍的SSE和Silhouette Coefficient系数的方法评估最优K。现在记录整个实验过程,作为备忘。不过,体验过程中,由于R软件使用的还不太熟练,实现过程中有些地方 ...
声明: 1)本文由我bitpeach原创撰写,转载时请注明出处,侵权必究。 2)本小实验工作环境为Windows系统下的WEKA,实验内容主要有三部分,第一是分类挖掘(垃圾邮件过滤),第二是聚类分析,第三是关联挖掘。 3)本文由于过长,且实验报告内的评估观点有时不一定正确,希望 ...
我个人认为直接讨论数据挖掘算法和weka的使用过于心急。我一开始就直接学习的数据挖掘方法,有些方法艰涩枯燥,我常常在思考的不是方法本身,而是“这是干什么的?”。 在使用了weka后有些东西渐渐清晰,因为输入和输出给了人很直观的感觉,再结合技术本身学习效率很高。 输入主要有三类:概念、实例和属性 ...
sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs # 模拟数据集X,y = mak ...