第七章 聚类
原创
2022-02-19 10:46:38
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大数据分析：顾名思义，就是对规模巨大的数据进行分析，是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。那么，大数据分析的数据有哪些类型呢？我们一起来看看。 1.交易数据(TRANSACTION DATA) 大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包
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2023-07-21 17:24:41
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距离度量需求：计算两点间的欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、堪培拉距离实现：利用commons.math3库相应函数 1 import org.apache.commons.math3.ml.distance.*; 2 3 public class TestMetrics { 4 public static void main(String[] args) { 5
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2021-04-25 19:34:25
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聚类是一种无监督学习的手段，其目的是使相似数据点分布在同一类中，而不同数据点处于不同类中或者噪声中。但是在现实生活中，数据的维度属性可以高达几十，几百甚至上万维。高维数据对传统的聚类算法提出了新的挑战，这是因为传统的距离度量，密度度量，相似性度量均需要针对高维数据的特点做出调整。一 维度灾难 维度灾难最早由理查德 贝尔曼提出，它是指在优化问题中随着空间维度的增加，分析和组织高维空间
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2023-05-25 17:13:42
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K-means聚类算法（事先数据并没有类别之分！所有的数据都是一样的）1、概述K-means算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。2、核心思想通过迭代寻找k个类簇的一种划分方案，使得用这k个类簇的均值来代表相应各类样本时所得的总体误差最小。k个
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2023-11-15 10:11:44
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大数据分析是指对海量的数据进行分析。大数据有4个显著的特点，海量数据、急速、种类繁多、数据真实。大数据被称为当今最有潜质的IT词汇，接踵而来的的数据挖掘、数据安全、数据分析、数据存储等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。 那什么是大数据分析呢? 1、数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释，而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和数据分析后的结果做出一些预
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2023-07-18 16:52:51
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互联网为我们的生活增添了不少色彩，提高了我们的生活质量，越来越多的互联网技术融入我们的生活中，还把人类带进了大数据时代，比如大数据可视化、AI智能等等。这些可以提升我们的生产、交易、融资和流通等各个环节的效率，其中在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。
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2023-08-10 10:56:02
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典型应用场景目标用户的群体分类：根据运营或商业目的挑选出来的变量，对目标群体进行聚类，将目标群体分成几个有明显的特征区别的细分群体，在运营活动中为这些细分群体采用精细化、个性化的运营和服务，提升运营的效率和商业效果不同产品的价值组合：按特定的指标变量对众多产品种类进行聚类。将产品体系细分成具有不同价值、不同目的、多维度产品组合，在此基础上制定相应的产品开发计划、运营计划和服务计划探索、发现孤立点及
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2024-07-25 09:02:30
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信息化时代的高速发展为企业带来了丰厚的效益，在数据发展的背后，造就了一批从事于数据分析的专业人员，挖掘数据背后的价值，为企业发展带来强有力的数据支持。很多人都在说大数据，什么是大数据呢，大数据分析又是什么，大数据分析有哪些方面，下面我将一一展开说明。大数据大数据是无形的，无法使用常规的工具进行获取、管理和处理的数据集合。其具有数据量大、速度快、类型多、价值、真实性等特点。正是因为它的海量性，造就了
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2023-08-08 14:57:38
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随着数据量越来越大，维度越来越多，交互难度越来越大，技术难度越来越大，以人为主，逐步向机器为主，用户专业程度逐步提升，门槛越来越高。企业对数据、效率要求的逐步提高，也给大数据提供了展现能力的平台。大数据技术在各个领域都有不同程度的应用，而今天我们就一起来了解和学习一下，大数据分析过程都包含了哪些内容。 大数据分析过程都包含了哪些内容 1、采集
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2023-08-21 17:05:11
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大数据技术和数据分析有什么关系大数据经过多年发展形成了一个完整的产业链和技术链，大数据的产业链是围绕技术链来打造的，而大数据的技术链则围绕数据价值化这个中心来展开，涉及到数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用，那么大数据技术和数据分析有什么关系呢?1、从大数据的技术链来看：数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是
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2024-01-13 20:01:43
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1.大数据对思维方式的影响是使得分析全样而非抽样、效率而非精准、相关而非因果。 2.区别：大数据侧重于对海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活；云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源，并通过网络以服务的方式廉价地提供给用户；物联网的发展目标是 实现物物相连，应用创新是物联网发展的核心。 联系：从整体上看
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2024-01-16 00:39:18
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1.浏览2019春节各种大数据分析报告。2019春节各种大数据分析报告包括对春运人流量、春节最火消费物品、春节红包收入支出等的分析。2.分析所采用数据的来源有哪些？海量数据主要来自三个方面：一是来自“大人群”的广泛互联网数据，二是来自大量传感器的机器数据，三是与具体行业内容结合应用所产生的专业数据。例如，2019春节人们的订票信息就来源于各种购票、售票信息网站等等。3.大数据的呈现方式有哪些？通常
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2023-09-14 16:16:59
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1.java类集引出类集实际上就属于动态对象数组，在实际开发之中，数组的使用出现的几率并不高，因为数组本身有一个最大的缺陷:数组长度是固定的。由于此问题的存在，从JDK1.2开始，Java为了解决这种数组长度问题，提供了动态的对象数 组实现框架–Java类集框架。Java集合类框架实际上就是java针对于数据结构的一种实现。而在数据结构之中，最为基础的就是链表。下面我们一起来回顾下链表的特点：节点
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2024-06-08 09:52:41
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每个行业的高管都知道数据很重要。没有它，就不可能有推动组织超越竞争对手的数字转型。没有分析来推动新的收入来源。甚至连基本的业务都做不好。但是，要为这些计划提供数据，必须是现成的、高质量的、相关的。好的数据治理确保数据具有这些属性，使其能够创造价值。问题是，今天的大多数治理程序都是无效的。这个问题通常是从高层开始的，最高层不认识数据治理的价值创造潜力。结果，它变成了一组政策和指导，归属于IT执行的支
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2024-08-28 12:21:50
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要说时下最热的行业词汇，IT行业的大数据分析无疑是其中最占分量的一员。很多人可能之前并没有听说过大数据分析这个名词，相信对于这次词感到陌生的群体也不在少数。根据百度官方给出的定义我们知道，大数据其实可以理解为数据量巨大，合起来大数据分析，我们就可以简单地理解为一种对海量数据进行分析的操作。大数据有四个特点，从英文词汇来看，可以将它的特点概括为4个V。即：数据量大(Volume)
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2023-07-14 17:37:35
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什么是SparkSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache的顶级项目，2014年5月发布spark1.0，2016年7月发布spark2.0，2020年6月18日发布spark3.0.0Spark的特点Speed：快速高效 Hadoop的MapReduc
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2023-08-31 14:07:57
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现在大点的足球彩票类平台都在搞预测推荐服务，扛着大数据的旗子，安分点的叫做“大数据预测”，博眼球赶时髦的叫“大数据AI算法（人工智能算法）”，严重点说这是骗取信任。为什么这么说呢： 因为工作原因，按照各种统计，五大联赛按照球队、欧赔其变化（各公司之间比较什么的，都用过）、盘口及其变化（同上）、凯利、必发等等也通过建立过特征值采用各种
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2023-12-17 16:39:16
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一.数据分析行业发展 1.如何收集、保存、管理、分析、共享正在呈指数式增长的数据是我们必须要面对的一个重要挑战。 2.数据分析包括数据采集、数据存储、检查、清洗、分析、转换和建模等方法对数据进行处理的一系列流程。用于结果的呈现和商业应用。 3.大数据4V特点：Volume【大量】、Velocity【高速】、Variety【多样】、Value【价值】。 4.大数据1.0时代停留在数据认知上，
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2023-07-26 22:54:51
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