SPSS聚类分析—一个案例演示聚类分析全过程

2018-06-03

SPSS聚类分析—一个案例演示聚类分析全过程 案例数据源： 有20种12盎司啤酒成分和价格的数据，变量包括啤酒名称、热量、钠含量、酒精含量、价格。数据来自《SPSS for Windows 统计分析》data11-03。点击下载 ...

使用R语言绘制其他图形之相关系数图

2018-05-22

使用R语言绘制其他图形之相关系数图 虽然cor()函数可以非常方便快捷的计算出连续变量之间的相关系数，但当变量非常多时，返回的相关系数一定时读者看的眼花缭乱。 下面就以R自带的mtcars数据集为例，讲 ...

数据科学家需要掌握的十大统计技术详解

2018-05-15

数据科学家需要掌握的十大统计技术详解 「数据科学家比程序员擅长统计，比统计学家擅长编程。」本文介绍了数据科学家需要掌握的十大统计技术，包括线性回归、分类、重采样、降维、无监督学习等。 不管你对数 ...

数据挖掘的常用方法、功能和一个聚类分析应用案例

2018-04-20

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，它们分别从不同 ...

数据分析师—技术面试

2018-03-29

数据分析师—技术面试 三月份开始找实习，到现在已经有半年的时间了，在这半年的时间中，该经历的基本上都已经经历，春招实习时候，拿到了7个offer，校招时候，成功的拿下一份心仪的工作，结束了我的秋招旅程。 ...

【机器学习】确定最佳聚类数目的10种方法

2018-02-27

【机器学习】确定最佳聚类数目的10种方法 在聚类分析的时候确定最佳聚类数目是一个很重要的问题，比如kmeans函数就要你提供聚类数目这个参数，总不能两眼一抹黑乱填一个吧。之前也被这个问题困扰过，看了很多 ...

R语言学习笔记之聚类分析

2018-02-15

R语言学习笔记之聚类分析 使用k-means聚类所需的包： factoextra cluster #加载包 library(factoextra) library(cluster)l  #数据准备 使用内置的R数据集USArrests ...

R语言的三种聚类方法

2018-01-28

R语言的三种聚类方法 摘要： 层次聚类 kmeans dbscan笔记 一、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 ...

R语言基于模型的聚类方法处理

2018-01-18

R语言基于模型的聚类方法处理 说明 与使用启发式方法而非依赖某个形式化模型的层次聚类和K均值聚类不同，基于模型的聚类算法假设存在多种数据模型，并使用EM算法来判断可能性最大的数据模型作为对数据处理进 ...

一文读懂聚类算法

2018-01-11

一文读懂聚类算法 1. 聚类的基本概念 1.1 定义 聚类是数据挖掘中的概念，就是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中 ...

数据挖掘中，分类与聚类的区别

2017-12-11

数据挖掘中，分类与聚类的区别 本文对数据挖掘中，极为常见的两类算法：分类与聚类，做个梳理。 首先，来看看分类和聚类各自的一些定义描述。 分类(classification )： 分类算法需要学习，它通过学习找出描述 ...

大数据分析之聚类算法

2017-12-09

大数据分析之聚类算法 1. 什么是聚类算法 所谓聚类，就是比如给定一些元素或者对象，分散存储在数据库中，然后根据我们感兴趣的对象属性，对其进行聚集，同类的对象之间相似度高，不同类之间差异较大。最大 ...

数据缺失值的4种处理方法

2017-12-06

数据缺失值的4种处理方法 一、缺失值产生的原因 缺失值的产生的原因多种多样，主要分为机械原因和人为原因。机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失，比如数据存储的失败，存储器 ...

数据挖掘中针对缺失值的处理

2017-12-01

数据挖掘中针对缺失值的处理 一、缺失值产生的原因 缺失值的产生的原因多种多样，主要分为机械原因和人为原因。机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失，比如数据存储的失败，存储 ...

数据分析中缺失值的处理方法

2017-11-23

数据分析中缺失值的处理方法 1、缺失值的分类 按照数据缺失机制可分为： (1)   完全随机缺失(missing completely at random, MCAR) 所缺失的数据发生的概率既与已观察到的数据无关,也 ...

深入浅出：怎么从0开始学习大数据挖掘分析，才能成为合格的数据挖掘分析师及数据科学家

2017-09-06

深入浅出：怎么从0开始学习大数据挖掘分析，才能成为合格的数据挖掘分析师及数据科学家 最近有很多人咨询，想学习大数据，但不知道怎么入手，从哪里开始学习，需要学习哪些东西？对于一个初学者，学习大数据挖 ...

细思极恐！大数据和机器学习揭示十二星座的真实面目

2017-08-27

细思极恐！大数据和机器学习揭示十二星座的真实面目 “为什么我的论文总发表不了，是不是我天生就不是做研究的料？”很多同学在写论文中遇到挫折，经常会发出这样的疑问。那么今天我就用星座，真实的数据和“ ...

细思极恐！大数据和机器学习揭示十二星座的真实面目

2017-08-21

“为什么我的论文总发表不了，是不是我天生就不是做研究的料？”很多同学在写论文中遇到挫折，经常会发出这样的疑问。那么今天我就用星座，真实的数据和“高大上”的机器学习来帮大家分析一下原因。首先声明，我不 ...

好课推荐丨CDA建模分析师-R语言

2017-07-13

“虽然是本科毕业,但是在看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看svm的数学证明，EM算法，凸优化… 感觉知识跳跃比较大, 是我微积分学的不好还是中间有什么好的教材补充一下,数据 ...

数据分析技术：聚类分析；可怕的不是阶层固化，而是因此放弃了努力

2017-07-11

数据分析技术：聚类分析；可怕的不是阶层固化，而是因此放弃了努力 划分类别、等级和阶层的行为自发或不自发的存在于社会生活的各个角落。例如，可以根据家庭年收入情况将所有家庭划分为低收入到高收入的不同阶 ...