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詹惠儿

python的逻辑运算

逻辑运算符：逻辑运算符执行逻辑AND，逻辑OR和逻辑NOT运算。 # Examples of Logical Operator a = Trueb = False# Print a and b is False print(a and b) # Print a or b is True print(a or b) # Print not a is False prin

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python的关系运算符

关系运算符：关系运算符比较值。它根据条件返回True或False。

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python中的算术运算符

算术运算符：算术运算符用于执行加法，减法，乘法和除法等数学运算。

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什么是相似性度量？

问、什么是相似性度量？答：相似性的计算是取输入空间中的两个点，计算出一个正数，该正数包含了这两个点之间的相似性程度的信息。à协同过滤（基于用户）

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聚类类型的划分依据

问、聚类类型的划分依据答：簇划分的过程即为聚类，而根据最终簇的划分结果可以进一步细分聚类算法的类型簇之间是否相互嵌套簇之间是否互斥簇是否覆盖完整数据集

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聚类的理论解释

问、聚类的理论解释答：• 聚类是一种无监督的机器学习方法即事先对数据集的分布没有任何的了解，它是将物理或抽象对象的集合组成为由类似的对象组成的多个类的过程。聚类方法的目的是寻找数据中：潜在的自然分组结构和感兴趣的关系。• 聚类分析中“簇”的特征：• 聚类所说的簇不是事先给定的，而是根据数据的相似性和距离来划分• 聚的数目和结构都没有事先假定

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用于数据处理的聚类有哪些？

问、用于数据处理的聚类答：聚类分析提供由个别数据对象到数据对象所指派的簇的抽象数据降维数据离散压缩有效地发现最近邻

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聚类与分类的区别：聚类所要求划分的类是未知的

问、聚类与分类的区别：聚类所要求划分的类是未知的答：从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分

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什么是交叉表？

问、什么是交叉表？答：交叉表是一种用于分组频率的特殊透视表。cross_table = pd.crosstab(index=tips['day'],columns=tips['size'])cross_tabledf = cross_table.div(cross_table.sum(1),axis=0)dfdf.plot(kind='bar',stacked = True)

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python透视表函数有哪些？

问、python透视表函数有哪些？ pivot_table函数，value代表值，index代表行，columns代表列。

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分组运算apply方法？

问：分组运算apply方法？答： apply可以计算根据性别分组后小费金额排在前五名的DataFrame数据def top(x,n=5): return x.sort_values(by='tip',ascending=False)[-n:]tips.groupby('sex').apply(top)

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聚合函数有哪些？

问、聚合函数有哪些？答： count（计数）、sum（求和）、mean（求平均值）。。。通过性别分组，计算小费的最大值。max_tip = tips.groupby('sex')['tip'].max()max_tipmax_tip.plot(kind='bar')

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按函数分组示例

问、按函数分组示例答：函数作为分组键的原理类似于字典，通过映射关系进行分组，但是函数分组更加灵活。通过DataFrame最后一行的数值进行正负分组。

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按列表或元组分组示例

问、按列表或元组分组示例答：分组键也可以是长度适当的列表或者元组，长度适当其实就是要与待分组的DataFrame的行数一样。df = DataFrame(np.random.normal(size=(6,6)),index=['a','b','c','A','B','C'])df

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按列名分组示例

问、按列名分组示例答： DataFrame数据的列索引名称可以作为分组键。看出抽烟对小费影响不大。 smoker_mean = tips.groupby('smoker').mean()smoker_meansmoker_mean['tip'].plot(kind='bar') 小费和人数之间的关系。小费和聚餐人数正相关，五人时略微下降。size_mean1 = tips['tip

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问 groupby简介答： GroupBy技术用于数据分组运算，类似于Excel的分类汇总（对于不同分类进行运算），其运算的核心模式split-apply-combine。首先对数据集按照key（分组键）的方式分成小的数据片（split）；然后对每一个数据片进行操作，如分类求和（apply）最后将结果在组合起来形成新的数据集小费为例，通过性别分别计算小费平均值。还可以通过多个组键进行计算

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怎么区分数据分组与聚合

问、怎么区分数据分组与聚合答： 1.数据分组：了解数据分组的原理和GroupBy的使用方法。 2.聚合运算：学会分组数据的聚合运算方法和函数使用 3.分组运算：重点掌握apply方法的使用 4.数据透视表：学会构建数据透视表和交叉表

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聚类方法类别有哪些

问、聚类方法类别答：基于划分聚类算法 K-means，K-medoids，CLARA等基于层次聚类算法 BIRCH，CURE等基于密度聚类算法 DBSCAN，OPTICS等基于网格的聚类算法 STING，WaveCluster等基于神经网络的聚类算法自组织神经网络SOM基于统计学的聚类算法 COBWeb，AutoClass等

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聚类的基本流程

问、聚类的基本流程答：典型的数据聚类基本步骤如下：1) 对数据进行表示和预处理，包括数据清洗、特征选择或特征抽取；2) 给定数据之间的相似度或相异度及其定义方法；3) 根据相似度，对数据进行划分，即聚类；4) 对聚类结果进行评估。

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聚类与分类的区别

问、聚类与分类的区别答：✓ 分类：监督学习，有限类别中的某一类✓ 聚类：无监督学习，不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记。聚类是一种探索性的分析，聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致

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