MATLAB基础 目录帮助命令MATLAB编程基础1）数据类型2）变量3）数组/矩阵操作4）运算符5）表达式MATLAB程序设计1）M文件2）函数3）程序流程控制 帮助命令help命令是查询函数语法的最基本方法，查询信息会直接显示在命令窗口中。 适用于已知命令但不知道具体用法的情况。如： >>help imshowMATLAB编程基础1）数据类型2）变量变量的命名变量名可以由数字、
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2023-12-17 10:10:55
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数据挖掘十
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2024-01-16 16:02:49
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1、分类（预测离散值输出）：首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。——判断肿瘤良性/恶性 分类算法：决策树、逻辑回归、贝叶斯分类2、聚类（Clustering）将数据分组成为多个集群（Cluster），在同一个集群内的对象之间具有较高的相似度，不同类之间的对象差别
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2023-07-04 11:20:55
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一、关联规则挖掘1、 Apriori算法（1）Apriori算法原理Apriori算法使用频繁项集的先验知识，使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k项集用于探索(k+1)项集。首先，通过扫描事务（交易）记录，找出所有的频繁1项集，该集合记做L1，然后利用L1找频繁2项集的集合L2，L2找L3，如此下去，直到不能再找到任何频繁k项集。最后再在所有的频繁集中找出强规则，即产生用户感兴趣的关联规则。（2）A
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2023-08-25 16:54:24
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第一讲 数据挖掘初探什么是数据挖掘数据挖掘的定义:从大量数据中自动化(或者半自动化)地发现有价值的知识的过程数据库的知识发现(Knowledge discovery in database, KDD)指的是, 将为加工的数据转化为知识的整个过程. 数据挖掘是KDD的一部分.数据挖掘不同于信息检索.(1) 信息检索包括:使用数据库管理系统查找记录通过搜索引擎查找特定的资源(2) 可以使用数据挖掘技术
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2023-08-29 10:18:01
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定义: 将数据转换为能更好地表示潜在问题的特征，从而提高机器学习性能。主要有以下五个部分 数据理解（主要在EDA部分完成） 数据清洗 特征构造 特征选择 类别不平衡问题解决数据清洗（注意，这部分只在训练集上进行） 目的:提高数据质量，降低算法用错误数据建模的风险 1. 特征变换: 模型无法处理或者不适合处理的特征对其进行变换 a) 定性变量编码: Label Encoder
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2023-12-19 17:26:45
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以京东购买预测为例，讲述数据挖局一般流程：数据挖掘流程：（一）、数据清洗 1、数据集完整性验证 2、数据集中是否存在缺失值 3、数据集中各特征数值应该如何处理 4、哪些数据使我们想要的，哪些是可以过滤掉的 5、将有价值数据信息做成新的数据源 6.去除无行为交互的商品和用户 7、去掉浏览量很大而购买量很少的用户（惰性用户或者爬虫用户）（二）、数据理解与分析 1、掌握 各个特征的含义
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2023-06-14 17:09:40
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分类和聚类的区别：聚类更多的是将一堆已知数据根据相似性分为未知的几类（有的时候需要指定几类，但是这个值很不好确定）而分类则是已知多少类，然后更偏重于形成一种形式后让新来的数据归类，所以很多时候分类算法属于机器学习的类容各种分类算法比较最近在学习分类算法，顺便整理了各种分类算法的优缺点。1决策树（Decision Trees）的优缺点决策树的优点：一、
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2024-01-16 15:01:54
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KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”，也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，思想很简单：如果一个样本的特征空间中最为临近(欧式距离进行判断)的K个点大都属于某一个类，那么该样本就属于这个类。这就是物以类聚的思想。当然，实际中，不同的K取值会影响到分类效果，并且在K个临近点的选择中，都不加意外的认为这K个点都是已经分类好的了，否则该
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2024-04-25 11:07:27
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EM 算法作业 EM 算法简单 介绍及应用 EM 算法是当存在数据缺失问题时,极...Matlab 实现根据以上推导,可以很容易实现 EM 算法估计 GMM 参数。现...题目:matlab 实现 Kmeans 聚类算法 姓 名 吴隆煌 学 号 41158007 背景知识 1...Kmeans 和 EM 算法相似是指混合密度的形式已知(参数形式已知)情况下, 利用迭代......k =1 k =1
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2024-06-05 06:52:04
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# 数据挖掘中的算法KNN
## 引言
在数据挖掘领域，K最近邻算法（K Nearest Neighbors，简称KNN）是一种常用的分类与回归算法。该算法通过计算输入数据与训练数据集中的样本之间的距离，以最近的K个样本的分类结果来进行预测。本文将介绍KNN算法的原理、应用场景以及使用Python实现的示例代码。
## 算法原理
KNN算法的原理比较简单，它主要包含以下几个步骤：
1. 计算输
原创
2023-08-23 03:26:01
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第八讲-matlab数据挖掘第八讲 Matlab数据挖掘韩璐31 分类方法2Matlab数据挖掘聚类方法一、聚类分析聚类分析含义将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程称为聚类，由聚类所组成的簇是一组对象的集合，这些对象与同一簇中的对象彼此相似，与其它簇中的对象相异。与分类不同，它要划分的类是未知的。二、数据类型及转换1、数据矩阵：用p个变量(也称为度量或属性)来表现n个对象，
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2024-01-26 11:02:24
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聚类分析计算方法主要有如下几种：
1. 划分法(partitioning methods)
给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K<N。而且这K个分组满足下列条件：（1） 每一个分组至少包含一个数据纪录；（2）每一个数据纪录属于且仅属于一个分组（注意：这个要求在某些模糊聚类算法中可以放宽）；对于给定的K，算法首先给出一个初始的分组方法，以后
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2023-11-29 14:54:17
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文章目录一、前言二、算法描述三、实例描述算法四、python代码五、总结参考资料 一、前言 k-means算法对离群点敏感，因为这种对象远离大多数数据，隐藏分配到一个簇时，它们可能严重地扭曲簇的均值。这不经意间影响了其他对象到簇的分配。围绕中心点划分（Partitioning Around Medoids， PAM）算法是k-medoids聚类的一种流行的实现。 k-mediod和Kmean
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2024-01-30 05:39:47
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前言MATLAB 被广泛的使用在工程学和科学的领域, 从数据采集和分析到应用程序开发。MATLAB 环境集合了数学计算, 图形化输出, 和强有力的计算机程序语言。内建的接口让使用者可以从仪器、档案、和外部数据库和程序中读取数据。另外, MATLAB 应用程序还可以整合使用其它著名的计算机语言所开发出来的函式库如C 、C++ 、FORTRAN, 和Java。本文主要将会介绍 MATLAB数据采集工具
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2023-08-25 22:00:47
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数据挖掘简介数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD）中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述
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2023-08-07 14:36:18
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一、 引言K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 尽管kNN算法的思想比较简单，但它仍然是一种非常重要的机器学习（或数据挖掘）算法。在2006年12月召开的 IE
数据挖掘算法的分类
算法是数据挖掘模型建立的核心，由于数据挖掘是一个交叉学科，因此其算法也集大成于一身，丰富多彩。 可根据算法分析数据的方式、算法来自的学科、算法所得结果的类型、学习过程的类型等，对数据挖掘的算法进行分类。1. 根据算法分析数据的方式划分 一方面，数据挖掘能够通过OLAP分析和统计分析，实现对数据的多维度汇总，验证人们实现对数据所含信息的假设，实现验证驱动型数据
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2023-08-08 13:42:57
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关于数据挖掘的算法有很多，而这些算法都是能够帮助我们去解决很多的问题，所以说我们要重视数据挖掘算法的学习。在这篇文章中我们重点为大家介绍关于数据挖掘的算法，希望这篇文章能够更好地帮助大家去理解数据挖掘。1.Apriori算法首先我们说的是The Apriori algorithm，Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推
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2023-07-07 18:02:03
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2006年的ICDM（the IEEE International Conference on Data Mining) 上，评选出了数据挖掘领域的十大算法，分别是1，C4.5 C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。
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2024-08-11 15:52:33
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