使用K-means及TF-IDF算法对中文文本聚类并可视化2018-05-317,826对于无监督学习来说，聚类算法对于数据挖掘、NLP处理等方向都有着非常重要的地位。常见的聚类算法比如K-means、BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies)、GMM(Gaussian mixture model)、GAA
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2024-01-10 16:31:23
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# 可视化聚类结果python实现
## 引言
在数据聚类的过程中，对聚类结果进行可视化分析是非常重要的。本文将介绍如何使用Python实现可视化聚类结果的方法，并帮助刚入行的小白理解和掌握这个过程。
## 整体流程
为了帮助小白更好地理解可视化聚类结果的实现过程，我们将按照以下步骤进行讲解：
步骤 | 描述
--- | ---
步骤一 | 数据准备
步骤二 | 聚类算法选择与训练
步骤三
原创
2023-11-26 09:18:34
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前言聚类分析是一类将数据所对应的研究进行分类的统计方法。这一类方法的共同特点是，事先不知道类别的个数与结构；进行分析的数据是表明对象之间的相似性或相异性的数据，将这些数据看成对对象“距离”远近的一种度量，将距离近的对象归入一类，不同类对象之间的距离较远。聚类分析根据对象的不同分为Q型聚类分析和R型聚类分析，其中，Q型聚类是指对样本的聚类，R型聚类是指对变量的聚类。本节主要介绍Q型聚类。一、距离和相
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2024-04-28 22:00:14
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本文主要承接上文，以tsne的方式，侧面验证聚类的效果。流程大致为：1.用sklearn对数据进行tsne降维； 2.用Matplotlib进行数据可视化和数据探索。1、故事的起源 上次写到航空公司客户的RFM价值分析，即抽取航空公司2012年4月1日至2014年3月31日的数据，构建出客户关系长度L、消费时间间隔R、消费频率F、飞行里程M、折扣系数的平均值C共5个维度的特征，再对特
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2024-08-20 14:58:35
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本节内容：KMEANS算法概述KMEANS工作流程KMEANS迭代可视化展示使用Kmeans进行图像压缩 1、KMEANS算法概述 2、KMEANS工作流程：假设k=2,分为两簇，①先随机选取两个点作为质心；（初始值的选取很重要，进行多次k均值，看初值，在取平均）②再计算每个样本点到质心的距离，选择距离短的质心作为一类；③质心进行重新定位（向量各维取平均）；④重新计
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2024-01-10 11:12:45
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# 实现“聚类可视化 python”流程
## 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------|
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 聚类算法选择 |
| 3 | 聚类模型训练 |
| 4 | 可视化聚类结果 |
##
原创
2024-02-22 05:24:38
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# 聚类可视化：用Python对数据进行聚类分析并可视化
## 1. 背景介绍
在数据科学和机器学习领域，聚类是一种常见的分析技术，用于将数据集中的对象划分为不同的组别。聚类分析有助于我们发现数据集中的模式和结构，以及识别相似性和差异性。而对聚类结果进行可视化可以帮助我们更好地理解数据，并从中获得洞察。
本文介绍如何使用Python进行聚类分析，并使用数据可视化工具对聚类结果进行可视化。我们
原创
2023-09-14 20:15:14
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一、kmeans聚类import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import re
pd.set_option('max_columns', 600)
pd.set_option('max_rows', 500)
from sklearn.manifold
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2023-06-21 22:29:47
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由于做模糊数学代码实现的博主太少，导致大学生们面对作业痛苦不堪，现在我准备将我的作业开放给大家参考。如果你觉得这个博文还不错的话，请点点赞支持一下~层次聚类（Hierarchical Clustering）是一种常用的数据分析方法，它通过计算数据点之间的相似度来构建一个层次结构的聚类树。在层次聚类中，数据被分为不同的层次，从而形成一个由细到粗的聚类结构。这种方法不需要预先指定聚类的数量，而是生成一
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2024-06-21 09:26:21
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选择聚类变量聚类分析找出各类用户的重要特征聚类解释&命名|| 选择聚类变量在设计问卷的时候，我们会根据一定的假设，尽可能选取对产品使用行为有影响的变量，这些变量一般包含与产品密切相关的用户态度、观点、行为。但是，聚类分析过程对用于聚类的变量还有一定的要求：这些变量在不同研究对象上的值具有明显差异；这些变量之间不能存在高度相关。因为，首先，用于聚类的变量数目不是越多越好，没有明显
# Python树状图可视化聚类
## 简介
树状图是一种常见的可视化工具，可以帮助我们直观地了解数据的聚类情况。在本文中，我们将使用Python来实现树状图可视化聚类的功能，并使用一些示例代码来演示其用法。
## 准备工作
在开始之前，请确保您已经安装了以下Python库：
- matplotlib：用于绘制图表
- sklearn：用于进行聚类分析
您可以使用以下命令来安装这些库：
原创
2023-12-02 05:17:54
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一、 K-means
1、基础
1 Clustering 中的经典算法，数据挖掘十大经典算法之一 2 算法接受参数 k ；然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足： 同一
聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较
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2024-08-12 20:44:18
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概述k-means算法是一种聚类算法，所谓聚类，是指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。聚类算法与分类算法不同，聚类算法属于无监督学习，通俗来讲：分类就是向事物分配标签，聚类就是将相似的事物放在一起。聚类算法通常用来寻找相似的事物，比如：银行寻找优质客户，信用卡诈骗，社交划分社区圈等等。原理首先K-means中的K类似与KNN中的参数K
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2024-05-12 16:07:30
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代码链接：github代码1.任务要求分析Clustering_ALS数据集，对疾病类型进行聚类分析。2.读取数据：ALS.csv 2223 rows × 101 columns3.数据分析与可视化（1）数值型数据分布统计：（data_distribute.png） 对每一列数据绘制直方图(质量分布图)，它是表示数据分布情况的一种主要工具。其中y轴是密度,而不是概率。通过对每一类列数据做数据分布的
注：本文中所有公式和思路来自于邹博先生的《机器学习升级版》，我只是为了加深记忆和理解写的本文。讲密度聚类之前，想先介绍一个聚类的评价标准：轮廓系数(Silhouette)先抛出两个概念：簇内不相似度：计算样本i到同簇其他样本的平均距离ai，ai越小，说明i越应该被分到该类中，那么ai称为i的簇内不相似度计算簇内所有的样本的ai的均值叫簇C的簇不相似度。簇间不相似度：计算样本i到其他簇Cj所有样本的
## PySpark聚类和可视化
### 导言
PySpark是一个用于大数据处理的Python库，它基于Apache Spark框架。聚类是一种常用的数据挖掘技术，用于将数据集划分为不同的群组。在本文中，我将介绍如何使用PySpark实现聚类算法并将结果进行可视化。
### 整体流程
下表展示了实现“PySpark聚类和可视化”的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --
原创
2023-09-13 07:09:40
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内容导入：聚类是无监督学习的典型例子，聚类也能为企业运营中也发挥者巨大的作用，比如我们可以利用聚类对目标用户进行群体分类，把目标群体划分成几个具有明显特征区别的细分群体，从而可以在运营活动中为这些细分群体采取精细化、个性化的运营和服务；还可以利用聚类对产品进行分类，把企业的产品体系进一步细分成具有不同价值、不同目的的多维度的产品组合，在此基础分别制定和相应的开发计划、运营计划和服务规划。这都将提升
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2024-08-06 18:19:55
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数据提取 在我之前的文章Scrapy自动爬取商品数据爬虫里实现了爬虫爬取商品网站搜索关键词为python的书籍商品，爬取到了60多页网页的1260本python书籍商品的书名，价格，评论数和商品链接，并将所有商品数据存储到本地的.json文件中。数据存储格式如下：爬虫爬取到的商品数据接下来对爬取到的商品数据作预处理及可视化分析，使用工具为Anaconda的Jupyter notebook
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2024-08-14 13:35:44
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Seaborn的sns.clustermap函数用于创建聚类热图，通过颜色和位置直观展示数据相似性。主要参数包括数据输入、行列聚类控制、距离度量方法、标准化处理及颜色映射。函数返回ClusterGrid对象，支持进一步自定义。参考实现展示了不同应用场景：基础聚类、大小布局调整、彩色标签添加、颜色映射修改、聚类参数变更、数据标准化和规范化处理。该工具适用于探索性数据分析，但需注意大数据集可能增加计算时间。
树状图是可视化复杂数据结构和识别具有相似特征的数据子组或簇的有用工具。在本文中，我们使用层次聚类方法来演示如何创建树状图以及如何确定最佳聚类数。对于我们的数据树状图有助于理解不同公司之间的关系，但它们也可以用于其他各种领域，以理解数据的层次结构。作者：Shashindra Silva。
原创
2024-05-13 11:58:21
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