原文:Python数据挖掘—聚类—KMeans划分法

概念 聚类分析:是按照个体的特征将它们分类,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差异性 无分类目标变量 Y 无监督学习 K Means划分法 DBSCAN密度法 层次聚类法 导入数据 View Code 确定特征变量,特征变量之间的相关系数,确定因变量,重新确定特征变量 View Code 降维 设定质心 View Code 对图像分类并画图 View Code 不同特征 ...

2018-10-09 08:22 1 4026 推荐指数:

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数据挖掘学习02 - 使用weka的kmeans聚类分析

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 ...

Tue Oct 16 05:12:00 CST 2012 3 19794
数据挖掘学习08 - 实验:使用R评估kmeans聚类的最优K

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 ...

Fri Nov 09 05:27:00 CST 2012 2 11933
R数据挖掘 第一篇:聚类分析(划分

聚类是把一个数据划分成多个子集的过程,每一个子集称作一个簇(Cluster),聚类使得簇内的对象具有很高的相似性,但与其他簇中的对象很不相似,由聚类分析产生的簇的集合称作一个聚类。在相同的数据集上,不同的聚类算法可能产生不同的聚类聚类分析用于洞察数据的分布,观察每个簇的特征,进一步分析特定 ...

Thu Aug 23 20:09:00 CST 2018 0 8069
Python数据挖掘

Python之所以如此流行,原因在于它的数据分析和挖掘方面表现出的高性能,而我们前面介绍的Python大都集中在各个子功能(如科学计算、矢量计算、可视化等),其目的在于引出最终的数据分析和数据挖掘功能,以便辅助我们的科学研究和应用问题的解决。 线性回归模型 回归是统计学中最有力的工具 ...

Fri Jun 08 19:19:00 CST 2018 0 790
数据挖掘中分类和聚类的区别

1.分类 分类是数据挖掘中的一项非常重要的任务,利用分类技术可以从数据集中提取描述数据类的一个函数或模型(也常称为分类器),并把数据集中的每个对象归结到某个已知的对象类中。从机器学习的观点,分类技术是一种有指导的学习,即每个训练样本的数据对象已经有类标识,通过学习可以形成表达数据对象与类标识 ...

Thu Aug 22 17:05:00 CST 2013 0 14818
数据挖掘聚类算法

计算机工程与应用2012,48 数据挖掘的重要任务之一就是发现大型数据中的积聚现象,并加以定量化描述。聚类分析就是按照某种相似性度量,具有相似特征的样本归为一类,使得类内差异相似度较小,而类间差异较大。迄今为止。聚类还没有一个学术界公认的定义。这里给出Everitt[1]在1974 年关 ...

Fri Jul 20 00:14:00 CST 2012 0 5989
系统聚类法 - 数据挖掘算法(4)

(2017-04-17 银河统计) 聚类分析又称群分析,它是研究(样品或指标)分类问题的一种多元统计方法,也是数据挖掘技术的基本方法。所谓类,通俗地说,就是指相似元素的集合。聚类分析起源于分类学,在考古的分类学中,人们主要依靠经验和专业知识来实现分类。随着生产技术和科学的发展,人类的认识 ...

Mon Apr 17 14:03:00 CST 2017 0 3108
 
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