KPI指标（如网页访问量，交易量，失败量，响应时间等）与多维属性（如源系统、交易类型、交易渠道等），是金融、互联网等行业常见而重要的业务监测指标。当一个 KPI 的总体值发生异常时，想要解除异常，定位出其根因所在的位置是关键一步。然而，这一步常常是充满挑战的，尤其当根因是多个维度属性值的组合时。我们先举一个简单的例子说明业务指标多维分析的问题： 上表是某网站的PV来源明细（虚构）从整体来看，该网站
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2024-01-16 19:15:29
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在进一步讨论如何在有限空间内实现多维分析的预汇总之前，我们有必要再了解一下预汇总方案还有什么功能上的不足，也就是要搞清还有什么查询需求很可能无法通过预汇总数据获取。1. 非常规聚合预汇总方案是将测度聚合值先计算好并存储起来，那么，显然，在预汇总阶段没有想到的测度聚合值就无法直接从预总汇的数据中查询出来了。比如，如果我们只存储了销售额的合计值，而没有存储最大值，那就无法直接查询出来了。SQL 提供了
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2024-05-16 11:03:27
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# Python多维特征相关性分析
在数据科学中，多维特征相关性分析是理解不同特征之间关系的重要步骤。简而言之，相关性分析可以帮助我们理解哪些特征在预测目标变量时更为重要。当特征间存在复杂关系时，机器学习模型的效果可能受到影响，因此，了解这些相关性是提升模型性能的关键。
## 1. 相关性分析的意义
特征相关性通常可以回答以下几个问题：
- 哪些特征是冗余的？（即，它们提供的信息是重复的）
刘二大人 PyTorch深度学习实践 笔记 P7 处理多维特征的输入P7 处理多维特征的输入1、行为记录，列为特征2、Anaconda3 数据存储路径3、转化4、代码实现：5、练习 P7 处理多维特征的输入1、行为记录，列为特征2、Anaconda3 数据存储路径3、转化转化成矩阵向量化的计算，可以利用CPU等进行并行计算，提高计算的速度一般来说，中间层数越多，网络对非线性映射的拟合程度越好，学
主要思路多模态3D物体检测一直是自动驾驶领域中的一个活跃研究课题，然而，探索稀疏3D点和密集2D像素之间的跨模态特征融合并非易事，最近的方法要么将图像特征与投影到2D图像平面上的点云特征融合，要么将稀疏点云与密集图像像素组合。这些融合方法经常遭受严重的信息丢失，从而导致性能次优。为了解决这些问题，本文构建了点云和图像之间的均匀结构，通过将相机特征转换到LiDAR 3D空间中来避免投影信
目录效果演示二维度三维度k-mean 算法思想简要说明代码分析二维度k-mean代码三维度k-mean代码多维度k-mean代码功能使用示范后期函数接口改造 (借助matlab中cell结构实现)新的函数接口使用范例小结 效果演示二维度(1) K = 6; 参与元素个数为1000
(2) K = 7; 参与元素个数为1000
三维度(1)
(2)
k-mean
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2023-12-19 13:45:28
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Concept： 聚类其实就是讲一个对象的集合分为由相似对象组成的多个类的过程。聚类与分类的区别在于，聚类划分的类是不确定的，需要自身进行相似性比较，并且确定划分的类。 一般而言，对于聚类算法的要求还是比较高的。 具体的可以参看百度百科：http://baike.baidu.com/view/31801.htm 而对于高维数据聚类的聚类算法主要有两种：子空间聚类（Subspace cl
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2024-05-09 17:10:10
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【seaborn绘图学习】多维关系数据画图：Building structured multi-plot grids(1)-----Conditional small multiples当我们在开发由多维数据特征的时候，针对数据库的不同子集 绘制 相同图像的不同实例是一个有用的方法，这种技术有时被称为“格”或“格”图，它与“小倍数”的概念有关。它能够让浏览者在覆辙数据中抓住大量的有用信息。matp
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2024-02-29 09:15:02
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# Python绘制有三维特征的聚类图
## 引言
聚类是一种常用的数据分析方法，它可以将一组数据划分为多个类别，每个类别内的数据具有相似的特征。然而，在某些情况下，我们不仅需要考虑数据的二维特征，还需要考虑数据的三维特征。本文将介绍如何使用Python绘制具有三维特征的聚类图，并提供相应的代码示例。
## 聚类算法简介
聚类算法是一种无监督学习方法，它通过将数据集划分为不同的类别，使得同
原创
2023-12-15 06:01:35
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10 种 Python 聚类算法及python实现10 种 Python 聚类算法及python实现聚类分析的定义聚类分析是一种无监督的机器学习任务，从现有的数据实现对数据的自然分组，在特征空间中找到群组，只解释输入变量，不对数据进行预测。 聚类的结果往往是特征空间的密度区域，来自于群组的示例比其他样本点更接近于质心，可以有边界或者范围。聚类分析解决的问题1、基于行为发现客户群； 2、将正常数据与
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2023-06-16 09:27:05
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多维输入逻辑斯蒂回归多层网络import torchimport torch.nn.functional as Fimport numpy as np
原创
2022-07-07 16:03:12
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# 使用Python进行多维聚类的教程
在数据科学中，多维聚类是一个重要的技术，它可以帮助我们从数据中识别出不同的组。对于刚入行的小白开发者，理解多维聚类的基本流程是至关重要的。本文将详细介绍如何使用Python进行多维聚类，包括整个流程、使用的代码及其注释。
## 多维聚类的流程
以下是进行多维聚类的一般步骤：
| 步骤 | 描述
# 多维聚类算法实现指南
在数据分析和机器学习领域，多维聚类算法是一种强大的工具，能够帮助我们根据数据之间的相似性将数据分组。本文将引导您通过实现多维聚类算法的整个流程，以及所需的具体代码。
## 流程概述
执行多维聚类算法的步骤如下：
| 阶段 | 步骤 | 描述
每个阅读报纸，杂志或任何其他普遍感兴趣的媒体的人至少都对机器学习的基本概念有所了解。机器学习不仅仅是一种时尚，它更成为我们日常生活的一部分，并且将来会更多：从互联网上的个性化广告到机器人牙医或自动驾驶汽车，机器学习似乎成为一切事物的某种超能力。 但是，什么是机器学习呢？它主要是一组统计算法，基于现有数据，能够从中获得洞察力。这些算法基本上分为两个系列，监督学习和非监督学习。在监督学习中，目标是执行
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2024-09-30 11:45:19
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# Python提取的多维特征保存到文件中
在数据科学和机器学习领域，多维特征的提取与存储是一项重要的工作。无论是进行图像处理、文本分析，还是处理传感器数据，提取多维特征都是准备工作的一部分。本文将详细解析如何在Python中提取多维特征并保存到文件中，提供完整的代码示例，并为整个流程提供清晰的视觉表示。
## 一、何为多维特征？
多维特征是指在某一特定数据集中的多种属性，这些属性可以是数字
原创
2024-08-06 14:18:08
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## Python多维数据聚类
数据聚类是一种将相似的数据对象分组在一起的技术，它是数据挖掘和机器学习中经常使用的方法之一。在现实世界中，我们经常需要对大量的数据进行分类和分析，以便更好地理解数据的特征和规律。而多维数据聚类则是对多维数据进行聚类分析的一种方法。
### 什么是多维数据聚类？
多维数据聚类是指对具有多个属性或特征的数据进行聚类分析。在现实世界中，我们所面对的数据往往包含多个维
原创
2024-01-08 03:43:17
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# Python多维数组聚类
在数据分析和机器学习中，聚类是一种常用的技术，用于将数据集中的样本划分为若干个类别或簇。Python中有多种聚类算法的实现，其中包括对多维数组聚类的支持。本文将介绍如何使用Python进行多维数组聚类，并给出相应的代码示例。
## 什么是多维数组聚类？
多维数组聚类是一种将多维数组中的数据样本划分为不同簇或类别的方法。在多维数组中，每个样本都包含多个特征或维度，
原创
2024-01-06 06:06:17
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目标了解如何在OpenCV中使用cv.kmeans()函数进行数据聚类理解参数输入参数sample：它应该是np.float32数据类型，并且每个功能都应该放在单个列中。nclusters(K)：结束条件所需的簇数criteria：这是迭代终止条件。满足此条件后，算法迭代将停止。实际上，它应该是3个参数的元组。它们是(type,max_iter,epsilon)：a. 终止条件的类型。它具有3个标
1.准确率 （Accuracy）Accuracy = TP + TN / (TP + FP + TN + FN)即正确预测的正反例数 /预测总数。准确率是预测正确的结果占总样本的百分比，是很自然就会想到的指标，但很多项目场景都不适用！最主要的原因是样本不平衡。举个简单的例子，比如在一个总样本中，正样本占90%，负样本占10%，样本是严重不平衡的。对于这种情况，我们只需要将全部样本预测为正样本即可得
以上包括了高斯混合模型的原理，公式推导过程，完整的代码实现，以及高斯概率密度公式的例子解析。 02—二维高斯分布聚类数据生成在此不再将完整的代码黏贴上，有需要的请参考上个推送或者在微信或QQ群中和我要Jupyter NoteBook的实现代码。下面仍然借助sklearn的高斯分布的数据簇生成功能，注意参数n_features的含义是生成2维（2个特征）的数据集。 x,label =
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2024-04-23 16:28:53
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