在上一篇文章中我们给大家介绍了聚类分析的知识以及聚类分析中的部分算法。当然，这些算法都是需要我们掌握的，在这篇文章中我们继续给大家讲解数据挖掘中聚类分析的算法，希望能够给大家带来帮助。聚类算法有很多，在这里我们给大家讲讲基于层次聚类算法内容，而基于层次的聚类算法有很多，聚类算法中的SBAC算法在计算对象间相似度时，考虑了属性特征对于体现对象本质的重要程度，对于更能体现对象本质的
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2024-09-12 06:23:26
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学习笔记1：三大聚类方法：K-means聚类、层次聚类、DBSCAN聚类 文章目录前言一、K-means聚类操作过程二、层次聚类操作过程三、DBSCAN聚类操作过程总结 前言在样本数量较多的情况下，可以通过聚类将样本划分为多个类，对每个类中单独使用模型进行分析和相关运算，亦可以探究不同类之间的相关性和主要差异。 例如Mathor Cup 2022年D题 此外，可以借助https://www.naf
数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据2022找工作是学历、能力和运气的超强结合体，遇到寒冬，大厂不招人，可能很多算法学生都得去找开发，测开测开的话，你就得学数据库，sql，oracle，尤其sql要学，当然，像很多金融企业、安全机构啥的，他们必须要用oracle数据库这oracle比sql安全，强大多了，所以你需要学习，最重要的，你要是考
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2024-06-30 12:44:31
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【摘要】众所周知，数据库技术从20世纪80年代开始，已经得到广泛的普及和应用。随着数据库容量的膨胀，特别是数据仓库以及web等新型数据源的日益普及，人们面临的主要问题不再是缺乏足够的信息可以使用，而是面对浩瀚的数据海洋如何有效地利用这些数据。从数据中生成分类器的一个特别有效的方法是生成一个决策树（Decision Tree）。决策树表示方法是应用最广泛的逻辑方法之一，它从一组无次序、无规则的事例中
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2023-11-06 13:01:47
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数据挖掘Apriori算法实验报告是一项针对频繁项集挖掘的实践性工作，通过对购物数据的分析，挖掘出用户潜在的购买行为。以下是详细的实验过程及技术解析。
## 背景描述
在过去的几十年中，数据挖掘技术持续发展，已应用于多领域以发掘数据中潜在的信息。[1] 近年来，随着电商的迅猛发展，人们的购物数据逐渐成为挖掘消费者行为的重要来源。以下是Apriori算法的发展历程：
1. 1993年：Lind
一.大数据的特点： 数据多，类型多，更新快，更新内容多。二.分类（classification）与混淆矩阵（confusion matrix） 这里的分类说的是二分类问题，比如说把人分为好人和坏人，即非黑即白。混淆矩阵就是将Actual value和predicted&n
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2023-12-12 11:49:19
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实验二 逻辑回归与朴素贝叶斯分类一、 实验目的 本实验课程是计算机、人工智能、软件工程等专业学生的一门专业课程，通过实验，帮助学生更好地掌握数据挖掘与机器学习相关概念、技术、原理、应用等；通过实验提高学生编写实验报告、总结实验结果的能力；使学生对机器学习模型、算法等有比较深入的认识。要掌握的知识点如下：掌握机器学习中涉及的相关概念、模型、算法；熟悉机器学习模型训练、验证、测试的流程；熟悉常用的数据
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2024-01-19 13:56:40
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数据挖掘实验报告是科研和应用领域中的关键过程，包括环境准备、系统部署、依赖管理以及安全性提升等多个环节。通过系统化的步骤实施数据挖掘，有助于提高效率并确保数据的可靠性和安全性。
## 环境预检
在进行数据挖掘实验之前，首先需要进行环境预检，这包括对硬件与软件需求的确认。通过思维导图，我们可以清晰地了解所需的硬件拓扑结构。
```mermaid
mindmap
root((环境预检))
聚类算法研究@(聚类)[定义|常用算法|算法比较] 聚类算法研究1.聚类的基本概念1.1定义1.2聚类和分类的区别1.3聚类过程1.4衡量聚类算法优劣的指标2.聚类方法的分类2.1层次化聚类方法2.2 划分式聚类算法2.3 基于模型的聚类算法2.3.1SOM神经网络算法：3.常见聚类算法介绍： 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
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2024-06-05 12:55:16
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《机器学习》实验五：实现K-means聚类《机器学习》实验五：实现K-means聚类实验目的实验原理实验内容与要求实验器材（设备、元器件）实验步骤心得体会 《机器学习》实验五：实现K-means聚类实验目的了解聚类的基本概念掌握K-means聚类算法的基本原理；实验原理聚类 将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个
【实验名称】 实验：聚类算法 【实验目的】 1.了解聚类算法理论基础 2.平台实现算法 3. 编程实现聚类算法 【实验原理】 聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。 【实验环境】 OS：Ubuntu16.04 PyCharm： 2017.3 【实验步骤】 开始实验之前，我们先安装实验所需依赖依赖库pip install sc
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2024-06-28 06:23:43
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数据挖掘实验报告一
在数据挖掘的实践过程中，许多团队面临着如何有效处理和分析数据的挑战，并将其用于决策支持。为了增强商业智能，提升用户体验，本报告旨在通过一系列的步骤梳理数据挖掘的完整过程，并分析其背后的技术架构与演进历程。
## 背景定位
在当前数字化时代，企业收集和生成的数据量巨大。如何挖掘这些数据的价值，实现业务目标成为新兴企业的核心竞争力。针对某电子商务平台的用户行为数据进行挖掘，可
数据挖掘学习笔记1.概述数据挖掘火热的主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。数据挖掘是信息技术自然进化的结果。进化过程的见证是数据库工业界开发以下功能：数据收集和数据库创建，数据管理（包括数据存储和提取，数据库事务处理），以及数据分析与理解（涉及数据仓库和数据挖掘） 现在，数据可以存放在不同类型的数据库中。数据仓库是一种多个异种数据源在单个站
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2024-08-12 10:22:56
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根据博客知乎等资料加上自身理解整理的资料1.问题定义：分类/回归，可行性分析2.数据准备与数据预处理数据准备：确定数据挖掘任务所涉及的操作数据对象（目标数据），也就是根据数据挖掘任务的具体要求，从相关数据源中抽取与挖掘任务相关的数据集 数据清洗：清除错误异常样本（根据问题确定具体判断条件），清除重复样本缺失值：样本缺失值较少时，使用均值\众数填充，针对模型思考，对于树模型，可以把缺失值当成一种类型
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2023-11-07 15:10:19
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数据挖掘实验报告实验一：Apriori算法实现一、Apriori算法简介 Apriori算法是经典的挖掘频繁项集和关联规则的数据挖掘算法。A priori在拉丁语中指"来自以前"。当定义问题时，通常会使用先验知识或者假设，这被称作"一个先验"（a priori）。Apriori算法的名字正是基于这样的事实：算法使用频繁项集性质的先验性质，即频繁项集的所有非空子集也一定是频繁的。Apriori算法使
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2023-07-03 22:15:46
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文章目录实验描述数据集介绍重点程序包关联规则分析思维导图1.下载并加载arules包2.查看Groceries数据集的概要信息3.查看Groceries数据集的前十行的详细信息4.生成关联规则5.查看rules0中生成的关联规则6.对生成规则进行强度控制6.1 通过支持度、置信度共同控制6.2 主要通过支持度控制6.3 主要通过置信度控制6.4 主要通过提升度控制7.改变输出形式8.关联规则的可
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2024-01-08 14:34:25
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本实验的目的是学习和掌握k-均值聚类算法。k-均值算法是一种经典的无监督聚类和学习算法，它属于迭代优化算法的范畴。本实验在MATLAB平台上，编程实现了k-均值聚类算法，并使用20组三维数据进行测试，比较分类结果。实验中初始聚类中心由人为设定，以便于实验结果的比较与分析。一、技术论述1.无监督学习和聚类在之前设计分类器的时候，通常需要事先对训练样本集的样本进行标定以确定类别归属。这种利用有标记样本
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2024-05-03 16:52:01
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实验目的通过本次实验学习聚类分析在SPSS软件中的具体操作方法，包括系统聚类法和K-means聚类这两种方法，同时根据实验目的自己判断方法的适用情况选取最优方法完成聚类分析达到聚类的目的，并做出综合的评价。实验步骤及过程：题目一：依菜单选择“分析”→“分类”→“系统聚类”，然后将数据变量导入变量框中，“地区”变量导入到标注个案框中。在“图”选项中勾选系谱图，然后在“方法”中选择不同的聚类方法测试，
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2023-08-23 12:17:12
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数据挖掘的学习和细节思考本次学习基于关于二手车价格数据的分析，根据他人的文章进行研究学习。通过细分步骤和深究每一步的意义，对于数据挖掘有一个更好的认识。一、环境的配置1.python本身的安装和配置 2.IDE使用pycharm 3.进行numpy、pandas等的安装二、数据的导入和对数据的观察#通过以下的代码进行数据的导入
path = './datalab/231784/'#path为数据所
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2024-01-11 17:17:44
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【摘要】计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。例如，NASA轨道卫星上的地球观测系统EOS每小时会向地面发回50GB的图像数据；世界上最大的数据仓库之一，美国零售商系统Wal-Mart每天会产生2亿左右的交易数据；人类基因组数据库项目已经搜集了数以GB计的人类基因编码数据；大型天文望远镜每年会产生不少于10TB的数据，等等。大量的信息
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2023-09-04 17:13:38
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