1 離群點和離群點分析 1.2 離群點的類型 a.全局離群點 顯著偏離數據集中的其余對象,最簡單的一類離群點。 檢測方法:找到一個合適 ...
下圖摘自:http: blog. .com qianshch blog static 主要的聚類方法可以划分為以下幾類: 划分方法 層次方法 基於密度的方法 基於網格的方法 聚類是典型的無監督學習。 wiki: 數據聚類算法可以分為結構性或者分散性。結構性算法利用以前成功使用過的聚類器進行分類,而分散型算法則是一次確定所有分類。結構性算法可以從上至下或者從下至上雙向進行計算。從下至上算法從每個對 ...
2015-03-25 12:13 0 5179 推薦指數:
1 離群點和離群點分析 1.2 離群點的類型 a.全局離群點 顯著偏離數據集中的其余對象,最簡單的一類離群點。 檢測方法:找到一個合適 ...
第4章 分類:基本概念、決策樹與模型評估 分類任務就是確定對象屬於哪個預定義的目標類。分類問題是一個普遍存在的問題,有許多不同的應用。例如:根據電子郵件的標題和內容檢查出垃圾郵件,根據核磁共振掃描的結果區分腫瘤是惡性的還是良性的,根據星系的形狀對它們進行分析。 本章介紹分類的基本概念 ...
許多商業企業運營中的大量數據,通常稱為購物籃事務(market basket transaction)。表中每一行對應一個事務,包含一個唯一標識TID。 利用關聯分析的方法可以發現聯系如關聯規則或頻繁項集。 關聯分析需要處理的關鍵問題: 從大型事務數據集中發現模式可能在計算上要付出很高 ...
2-1數據對象與屬性類型 數據集由數據對象組成。一個數據對象代表一個實體。例如,在銷售數據庫中,對象可以是顧客、商品或銷售•,在醫療數據庫中,對象可以是患者;在大學的數據庫中,對象可以是學生、教授和課程。通常,數據對象用屬性描述。數據對象又稱樣本、實例、數據點或對象。如果數據對象存放在數據庫中 ...
聚類分析 一、概念 聚類分析是按照個體的特征將他們分類,讓同一個類別內的個體之間具有較高的相似度,不同類別之間具有較大的差異性 聚類分析屬於無監督學習 聚類對象可以分為Q型聚類和R型聚類 Q型聚類:樣本/記錄聚類 以距離為相似性指標 (歐氏距離、歐氏平方距離 ...
一.基本概念 我們來看上面的事務庫,如同上表所示的二維數據集就是一個購物籃事務庫。該事物庫記錄的是顧客購買商品的行為。這里的TID表示一次購買行為的編號,items表示顧客購買了哪些商品。 事務: 事務庫中的每一條記錄被稱為一筆事務。在上表的購物籃事務中,每一筆事務都表示一次 ...
問題:數據總量爆炸式增加,如何從中提取真正有價值的信息,產生了新的領域(DM)。幾個名詞: 1)Data Mining:數據挖掘 2)Knowledge Discovery:知識發現 3)Machine Learning:機器學習(機器學習是數據挖掘的一個重要工具 ...
文本分析,在數據挖掘,甚至是深度學習中很重要的分支研究領域。如下運用R語言,通過采用文本相似度算法Jaro-Winkler Distance,能實現: 在題庫中查找出相似度高的題並輸出自動聚類的結果,從而提煉出練習重點,提高閱讀效率。 ## 尋找練習重點 library ...