R语言将层次聚类中的树分成簇

2018-01-19

R语言将层次聚类中的树分成簇 说明 在聚类树图中可以观测到聚类的层次，但是仍然得不到组的信息，不过我们可以定义一个聚类树图会拥有多少个簇，并控制树的高度以便将树分成不同的组。 操作 接上节的数据hc ...

SPSS聚类分析：二阶聚类分析

2017-12-18

SPSS聚类分析：二阶聚类分析 一、概念（分析-分类-两步聚类）。 是一个探索工具，用来揭示数据集中的自然分组（或聚类），如果不揭示，这些分组是不明显的。此过程使用的算法有多个不错的特征使其 ...

SPSS聚类分析：系统聚类分析

2017-12-18

SPSS聚类分析：系统聚类分析 一、概念：（分析-分类-系统聚类） 系统聚类法常称为层次聚类法、分层聚类法，也是聚类分析中使用广泛的一种方法。它有两种类型，一是对研究对象本身进 行分类，称为Q ...

文本分类和聚类有什么区别

2017-12-10

文本分类和聚类有什么区别 简单点说：分类是将一篇文章或文本自动识别出来，按照已经定义好的类别进行匹配，确定。聚类就是将一组的文章或文本信息进行相似性的比较，将比较相似的文章或文本信息归为同一组的技 ...

数据挖掘笔记-聚类-Canopy-原理与简单实现

2017-12-10

数据挖掘笔记-聚类-Canopy-原理与简单实现 Canopy聚类算法是一个将对象分组到类的简单、快速、精确地方法。每个对象用多维特征空间里的一个点来表示。这个算法使用一个快速近似距离度量和两个距离阈值 T1>T2来 ...

如何为时间序列数据优化K-均值聚类速度

2017-11-24

时间序列数据(Time Series Data)是按时间排序的数据，利率、汇率和股价等都是时间序列数据。时间序列数据的时间间隔可以是分和秒(如高频金融数据)，也可以是日、周、月、季度、年以及甚至更大的时间单位。数据分析 ...

聚类算法实践一层次聚类、K-means聚类

2017-07-25

聚类算法实践一层次聚类、K-means聚类 所谓聚类，就是将相似的事物聚集在一 起，而将不相似的事物划分到不同的类别的过程，是数据分析之中十分重要的一种手段。比如古典生物学之中，人们通过物种的形貌特征将其 ...

数据挖掘的常用方法、功能和一个聚类分析应用案例

2017-05-04

数据挖掘的常用方法、功能和一个聚类分析应用案例 一、数据挖掘的常用方法 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不 ...

机器理解大数据的秘密:聚类算法深度详解

2017-04-03

机器理解大数据的秘密:聚类算法深度详解 在理解大数据方面，聚类是一种很常用的基本方法。近日，数据科学家兼程序员 Peter Gleeson 在 freeCodeCamp 发布了一篇深度讲解文章，对一些聚类算法进行了基础介绍， ...

数据挖掘方法功能和聚类分析案例

2017-03-01

数据挖掘方法功能和聚类分析案例 一、数据挖掘的常用方法 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行 ...

R语言的三种聚类方法

2017-02-24

R语言的三种聚类方法 一、层次聚类 1)距离和相似系数 r语言中使用dist(x, method = “euclidean”,diag = FALSE, upper = FALSE, p = 2) 来计算距离。其中x是样本矩阵或者数据框。method表示计算哪种距离 ...

聚类分析案例之市场细分

2017-02-24

聚类分析案例之市场细分 从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。 聚 ...

R语言实现层次聚类分析案例

2016-11-30

R语言实现层次聚类分析案例 聚类分析，对样品或指标进行分类的一种分析方法，依据样本和指标已知特性进行分类。 本节主要介绍R语言层次聚类分析，一共包括3个部分，每个部分包括一个具体实战例子。 一、 ...

数据分析中如何应对数据量过大的情况？

2024-05-14

在当今数字化时代，数据量呈指数级增长已成为常态。对于数据分析师来说，处理大规模数据集是一项日益重要的技能。然而，随着数据量的增加，分析师面临着诸多挑战。本文将探讨在应对大规模数据的情况下，如何有效地进 ...

数据分析中常用的文本挖掘方法有哪些？

2024-05-13

文本挖掘是数据分析领域中的重要技术之一，它旨在从大量的文本数据中提取有用的信息和知识。常用的文本挖掘方法包括以下几种： 词袋模型（Bag of Words）：词袋模型是最基础的文本表示方法之一。它将每个文档看作 ...

数据分析中常用的人工智能算法有哪些？

2024-05-13

在数据分析领域，人工智能算法扮演着重要的角色。这些算法利用大数据和机器学习技术，帮助我们从海量数据中提取有价值的信息以支持决策和洞察。以下是一些常用的人工智能算法： 逻辑回归（Logistic Regression） ...

数据分析师需要掌握哪些数据分析技能？

2024-05-08

在当今数字化时代，数据的重要性变得前所未有地突出。企业越来越依赖数据来制定战略决策、优化运营和改进业务绩效。作为数据分析师，掌握一系列数据分析技能至关重要。本文将介绍数据分析师需要具备的关键技能，包 ...

数据分析岗位需要掌握哪些技能和工具？

2024-04-23

随着大数据时代的到来，数据分析岗位成为了各行业中的热门职业。在这个信息爆炸的时代，企业需要合理利用海量的数据来做出决策和战略规划。因此，掌握数据分析所需的技能和工具成为了一项重要的竞争优势。本文将介 ...

数据不平衡问题在机器学习中如何处理？

2024-04-23

在机器学习中，数据不平衡是指分类问题中不同类别的样本数量差距较大。这种情况可能会影响模型的训练和性能，导致对少数类别样本的预测能力较弱。因此，为了解决数据不平衡问题，我们需要采取一系列有效的方法来平 ...

如何中和数据分析结果中的误差和噪音？

2024-04-19

在当今数据驱动的世界中，数据分析扮演着至关重要的角色。然而，任何数据分析过程都可能受到误差和噪音的影响。误差可能来自于数据收集、处理或分析的不完善性，而噪音则是指不相关或随机的干扰信号。本文将探讨一 ...