# 导入第三方包import pandas as pdimport numpy as np import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster im ...

# 饼图的绘制# 导入第三方模块import matplotlibimport matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=[' ...

Ridge,RidgeCV # 读取糖尿病数据集diabetes = pd.read_excel(r'F:\ ...

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 ...

聚类分析及K均值算法讲解 吴裕雄 当今信息大爆炸时代，公司企业、教育科学、医疗卫生、社会民生等领域每天都在产生大量的结构多样的数据。产生数据的方式更是多种多样，如各类的：摄像头、传感器、报表、海量网络通信等等，面对这海量结构各式各样的数据，如果单是依靠人力来完成，是件非常不现实的事，但这些数据 ...

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 ...

数据挖掘时功能和一个聚类分析应用案例 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 ...

模型介绍 模型步骤步骤 为密度聚类算法设置一个合理的半径以及领域内包含的最少样本点。 从数据集中随机挑选出一个样本点p，检验其在领域内是否包含指定的最少样本量，如果包含就将其定性为核心对象，并构成一个簇C；否则重新挑选一个样本点。 对于核心对象p所覆盖的其他样本点q，如果点q ...