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<font color=Kmeans优化算法:二分K-means聚类算法" class="wztu">

Kmeans优化算法:二分K-means聚类算法
2020-05-29
算法的理解 Bi这里是的意思就是Binary,二进制的意思,所以有时候叫这个算法为二进Kmeans算法。为什么我们需要用BiKmeans呢,就是为了解决初始化k个随机的质心点时其中一个或者多个点由于位置太极端而导致迭代 ...

<font color=Kmeans算法精简版(无for loop循环)" class="wztu">

Kmeans算法精简版(无for loop循环)
2020-05-27
大家在学习算法的时候会学习到关于Kmeans的算法,但是网络和很多机器学习算法书中关于Kmeans的算法理论核心一样,但是代码实现过于复杂,效率不高,不方便阅读。这篇文章首先列举出Kmeans核心的算法过程 ...

Python数据挖掘之<font color=Kmeans聚类代码实现、作业及优化" class="wztu">

Python数据挖掘之Kmeans聚类代码实现、作业及优化
2017-01-15
Python数据挖掘之Kmeans聚类代码实现、作业及优化 这篇文章直接给出上次关于Kmeans聚类的篮球远动员数据分析案例,同时介绍这次作业同学们完成的图例,最后介绍Matplotlib包绘图的优化知识。   &nbs ...

Python数据挖掘之<font color=Kmeans聚类数据分析及Anaconda介绍" class="wztu">

Python数据挖掘之Kmeans聚类数据分析及Anaconda介绍
2017-01-15
Python数据挖掘之Kmeans聚类数据分析及Anaconda介绍   这次课程主要讲述一个关于Kmeans聚类的数据分析案例,通过这个案例让同学们简单了解大数据分析的基本流程,以及使用Python实现相关的聚类分析。 &nbs ...

使用R完成<font color=Kmeans聚类" class="wztu">

使用R完成Kmeans聚类
2016-02-03
使用R完成Kmeans聚类 当前,大数据分析等技术浪潮凶猛来袭,正在加速各类数据分析师对数据分析技术的提高。那么,数据分析师到底如何有效迎接呢,就拿R语言来说吧,如何用R语言完成kmemnsne,下面就说一下! ...

机器学习python算法应用,监督学习、无监督学习等!

机器学习python算法应用,监督学习、无监督学习等!
2020-05-25
本系列文章主要介绍机器学习在实践中的应用,介绍利用 python 的生态环境,使用机器学习的算法来解决工程实践中的问题,而不是介绍算法本身。本系列文章参考了《机器学习Python实践》,会通过例子一步一步地引导大 ...

Python可视化工具推荐:图片交互性行极佳的Plotly

Python可视化工具推荐:图片交互性行极佳的Plotly
2020-05-25
1、 简单介绍 一般大家在学习python机器学习的时候,用的最多Python可视化的包就是matplot和seaborn, 这2个可视化的优点在于门槛低,代码容易理解,并且容易上手。唯一的可能的缺点就是画出来的图不能交互 ...

<font color=Kmeans优化算法:二分K-means聚类算法" class="wztu">

Kmeans优化算法:二分K-means聚类算法
2020-05-21
Bi这里是的意思就是Binary,二进制的意思,所以有时候叫这个算法为二进Kmeans算法。为什么我们需要用BiKmeans呢?就是为了解决初始化k个随机的质心点时其中一个或者多个点由于位置太极端而导致迭代的过程中消失的 ...

Python可视化工具:Plotly

Python可视化工具:Plotly
2020-05-09
一般大家在学习python机器学习的时候,用的最多的可视化的包就是matplot和seaborn, 这2个可视化的优点在于门槛低,代码容易理解,并且容易上手。唯一的可能的缺点就是画出来的图不能交互,简单来说就是matplot和se ...

22道机器学习常见面试题目汇总!(附详细答案)

22道机器学习常见面试题目汇总!(附详细答案)
2019-12-03
作者 | 数据分析1480 来源 | lsxxx2011 (1) 无监督和有监督算法的区别? 有监督学习:对具有概念标记(分类)的训练样本进行学习,以尽可能对训练样本集外的数据进行标记(分类)预测。 ...

深入理解K-Means聚类算法

深入理解K-Means聚类算法
2018-06-09
深入理解K-Means聚类算法 什么是聚类分析 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系,将数据进行分组,组内的相似性越大,组间的差别越大,则聚类效果越好。 不同的簇类型 聚类旨在发现有用的对象簇 ...

大数据时代数据分析的必备技能—R数据挖掘与机器学习

大数据时代数据分析的必备技能—R数据挖掘与机器学习
2018-06-20
大数据时代数据分析的必备技能 —— : 高级:2018年7月31-8月2日(三天)北京, 8月8-10日(三天)上海 地点北京市海淀区厂洼街3号丹龙大厦附近/上海市南京东路培训教室 费用 初级:3300元 / 2800元 ...

spark机器学习-聚类

spark机器学习-聚类
2018-04-05
spark机器学习-聚类 聚类算法是一种无监督学习任务,用于将对象分到具有高度相似性的聚类中,聚类算法的思想简单的说就是物以类聚的思想,相同性质的点在空间中表现的较为紧密和接近,主要用于数据探索与异常 ...

站在巨人的肩膀上做数据挖掘与机器学习—R帮你实现

站在巨人的肩膀上做数据挖掘与机器学习—R帮你实现
2018-01-03
R语言是自由软件,可以放心大胆地使用,且具有非常强大的统计分析和作图功能,而且更重要的是R软件具有非常丰富的网上资源,目R软件最优美的地方是它能够修改很多前人编写的包的代码做各种你所需的事情,实际你是站 ...

大数据分析之聚类算法

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 ...

机器学习及大数据相关面试的职责和面试问题

机器学习及大数据相关面试的职责和面试问题
2017-06-06
机器学习及大数据相关面试的职责和面试问题 各个企业对这类岗位的命名可能有所不同,比如推荐算法/数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师,或简称算法工程师,还有的称为搜索/推荐算法工程师,甚至有的并入 ...

大数据处理并不难 洞察与升值在眼前

大数据处理并不难 洞察与升值在眼前
2017-05-30
大数据处理并不难 洞察与升值在眼前 大数据在处理过程中会涉及多个步骤,一般包括了采集、筛选、导入、存储、分析、挖掘和应用等等。 采集是获取大数据的过程;筛选则要验证所收集到数据的正确性和相关性, ...

数据挖掘案例:基于 ReliefF和K-means算法的应用

数据挖掘案例:基于 ReliefF和K-means算法的应用
2017-05-06
数据挖掘案例:基于 ReliefF和K-means算法的应用 数据挖掘方法的提出,让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识。数据挖掘(DataMiriing),指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴 ...

业务数据分析师公开课-趣味数据分析

业务数据分析师公开课-趣味数据分析
2017-05-03
这个世界的本质是高度关联的,耦合的,统一的,优美的。一个真正好的数据分析师,他必须要把数据分析的技术和艺术进行结合,需要有丰富的经验和人文关怀,必须通过实证的方法在商业上进行落地,证明我们的各种理论 ...

python数据挖掘之决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析

python数据挖掘之决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析
2020-04-20
Python数据挖掘之决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析  今天主要讲述的内容是关于决策树的知识,主要包括以下内容:1.分类及决策树算法介绍2.鸢尾花卉数据集介绍3.决策树实现鸢尾数据集分析。希望这篇文章 ...
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