# 導入第三方包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開發的數據挖掘工具集合，提供GUI/CLI界面和Java API使用方式。所以，在學習和解決數據挖掘問題時，可以先嘗試用weka的GUI或CLI做出合適的分析，找到適當的算法，然后在將此算法集成到自己的項目中。最近在的項目中遇到了文本聚類的問題，kmeans ...

本文目的 最近這幾天一直在研究如何評估Kmeans聚類算法中的最優K值。主要理論依據是《數據挖掘導論》8.5.5節中介紹的SSE和Silhouette Coefficient系數的方法評估最優K。現在記錄整個實驗過程，作為備忘。不過，體驗過程中，由於R軟件使用的還不太熟練，實現過程中有些地方 ...

聚類是把一個數據集划分成多個子集的過程，每一個子集稱作一個簇（Cluster），聚類使得簇內的對象具有很高的相似性，但與其他簇中的對象很不相似，由聚類分析產生的簇的集合稱作一個聚類。在相同的數據集上，不同的聚類算法可能產生不同的聚類。 聚類分析用於洞察數據的分布，觀察每個簇的特征，進一步分析特定 ...

Python之所以如此流行，原因在於它的數據分析和挖掘方面表現出的高性能，而我們前面介紹的Python大都集中在各個子功能（如科學計算、矢量計算、可視化等），其目的在於引出最終的數據分析和數據挖掘功能，以便輔助我們的科學研究和應用問題的解決。 線性回歸模型 回歸是統計學中最有力的工具 ...

1.分類 分類是數據挖掘中的一項非常重要的任務，利用分類技術可以從數據集中提取描述數據類的一個函數或模型（也常稱為分類器），並把數據集中的每個對象歸結到某個已知的對象類中。從機器學習的觀點，分類技術是一種有指導的學習，即每個訓練樣本的數據對象已經有類標識，通過學習可以形成表達數據對象與類標識 ...

計算機工程與應用2012，48 數據挖掘的重要任務之一就是發現大型數據中的積聚現象，並加以定量化描述。聚類分析就是按照某種相似性度量，具有相似特征的樣本歸為一類，使得類內差異相似度較小，而類間差異較大。迄今為止。聚類還沒有一個學術界公認的定義。這里給出Everitt[1]在1974 年關 ...

（2017-04-17 銀河統計） 聚類分析又稱群分析，它是研究（樣品或指標）分類問題的一種多元統計方法，也是數據挖掘技術的基本方法。所謂類，通俗地說，就是指相似元素的集合。聚類分析起源於分類學，在考古的分類學中，人們主要依靠經驗和專業知識來實現分類。隨着生產技術和科學的發展，人類的認識 ...