Spark ML聚类分析之k-means||
今天更新了电脑上的spark环境，因为上次运行新的流水线的时候，有的一些包在1.6.1中并不支持 只需要更改系统中用户的环境变量即可 然后在eclipse中新建pydev工程，执行环境是python3这里面关联的三个旧的库也换掉，最后eclipse环境变量换掉 ...
原文：使用 Spark MLlib 做 K-means 聚类分析[转]
原文地址：https: www.ibm.com developerworks cn opensource os cn spark practice 引言 提起机器学习 Machine Learning ，相信很多计算机从业者都会对这个技术方向感到兴奋。然而学习并使用机器学习算法来处理数据却是一项复杂的工作，需要充足的知识储备，如概率论，数理统计，数值逼近，最优化理论等。机器学习旨在使计算机具有人类 ...
2016-05-18 22:02 0 1872 推荐指数：
相关推荐
K-means聚类分析
一、原理 先确定簇的个数，K 假设每个簇都有一个中心点 centroid 将每个样本点划分到距离它最近的中心点所属的簇中 目标函数：定义为每个样本与其簇中心点的距离的 平方和（theSum of Squared Error, SSE ...
k-means聚类分析
k-means算法是machine learning领域内比较常用的算法之一。 首先，我们先来讲下该算法的流程（摘自百度百科）： 首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最 ...
聚类分析 一、K-Means
各种聚类方法，这篇开篇文章将介绍下聚类的相关概念以及最基本的算法 K-Means。 聚类 我们都知道，在 ...
k-means聚类分析 python 代码实现(不使用现成聚类库)
一、实验目标 1、使用 K-means 模型进行聚类，尝试使用不同的类别个数 K，并分析聚类结果。 2、按照 8:2 的比例随机将数据划分为训练集和测试集，至少尝试 3 个不同的 K 值，并画出不同 K 下 的聚类结果，及不同模型在训练集和测试集上的损失。对结果进行讨论 ...
K-Means 聚类分析学习笔记
在之前分享的链家二手房数据分析的练习中用到了 K-Means 聚类分析方法，所以就顺道一起复习一下 K-Means 的基础知识好了。 K-Means 聚类分析可将样本分为若干个集群，它的核心思想就是使某集群的数据点与其对应的中心之间的距离最小。所以 K-Means 聚类分析通常会假设已知集群 ...
用K-Means聚类分析做客户分群
聚类指的是把集合，分组成多个类，每个类中的对象都是彼此相似的。K-means是聚类中最常用的方法之一，它是基于点与点距离的相似度来计算最佳类别归属。 在使用该方法前，要注意（1）对数据异常值的处理；（2）对数据标准化处理（x-min(x))/(max(x)-min(x)）；（3）每一个类别 ...
Python K-Means广告效果聚类分析
本文转自https://www.freeaihub.com/article/ad-cluster-with-kmean-in-python.html，该页可在线运行 本案例中的业务场景为，通过各类广告渠道90天内额日均UV，平均注册率、平均搜索率、访问深度、平均停留时长、订单转化率、投放时间 ...