SAS中的聚类分析方法总结 说起聚类分析，相信很多人并不陌生。这篇原创博客我想简单说一下我所理解的聚类分析，欢迎各位高手不吝赐教和拍砖。 按照正常的思路，我大概会说如下几个问题： 1. 什么是聚类分析？ 2. 聚类分析有什么用？ 3. 聚类分析怎么做？
一. 聚类先说说聚类。顾名思义，就是有一团数据，根据某种准则把相似的数据分别聚在一起，形成不同的类别（每个类别称为一簇）。聚类是一种无监督的算法。所谓无监督就是说，虽然聚类把物体分类到了不同的簇，只能知道哪些数据是属于同一类的，至于这一类数据到底是什么，并不知道。 聚类分为原型聚类、系统聚类、密度聚类。原型聚类：先找几个原型（随机找k个元素作为k个类的中心），其他元素加入到距离最近的类里
最近学习es聚集，聚集的类型和内容有点多，所以做一下整理目录：度量聚集
统计数据（stats）高级统计（extended stats）近似统计（percentitles、percentile_ranks、cardinality）多桶型聚集
词条聚集（terms）范围聚集（rank）直方图聚集（histogram）嵌套聚集（nested）地理距离聚集（geo distance）度量聚集
Elasticsearch聚合分析实战(1)本文通过实际示例学习Elasticsearch的聚集分析。1. 聚集分析介绍聚集分析主要包括两大类，度量聚集（metrics aggregation）和分组聚集（bucket aggregation），其他类型本文暂不涉及。 度量聚集基于文档集合计算一些值（如平均值）；分组聚集根据分组条件对文档进行分组。1.1. 示例分析数据定义sport是索引数据，其
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2024-03-31 08:10:39
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文章目录1. 聚合概念1.1 ES聚合分析是什么？1.2 聚合分析查询语法1.3 指标（metric）和 桶（bucket）2. 指标（Metric）详解3. Gulimall聚合练习3.1 terms、avg聚合3.2 percentiles3.3 Percentile Ranks 官方对聚合有四个关键字：Metric(指标）、Bucketing(桶）、Matrix(矩阵）、Pip
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2024-03-26 21:34:18
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Elasticsearch(8) --- 聚合查询(Metric聚合)
在Mysql中，我们可以获取一组数据的 最大值(Max)、最小值(Min)。同样我们能够对这组数据进行 分组(Group)。那么对于Elasticsearch中我们也可以实现同样的功能，聚合有关资料官方文档内容较多，这里大概分3篇或者4篇博客写这个有关Elasticsearch聚合。官方对聚合有四个关键字
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2024-03-31 10:37:03
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一 序 本文属于极客时间Elasticsearch核心技术与实战学习笔记系列。可以结合上一节课来理解，使用了做统计分析的聚合分析：英文为Aggregation，是es除搜索功能外提供的针对es数据做统计分析的功能。功能丰富：提供Bucket、Metric、Pipeline等多种分析方式，可以满足大部分的分析需求 实时性高：所有的计算结果都是即时返回的，而hadoop等大数据系
ES group分组聚合的坑原来知道Elasticsearch在分组聚合时有一些坑但没有细究，今天又看了遍顺便做个笔记和大家分享一下。我们都知道Elasticsearch是一个分布式的搜索引擎，每个索引都可以有多个分片，用来将一份大索引的数据切分成多个小的物理索引，解决单个索引数据量过大导致的性能问题，另外每个shard还可以配置多个副本，来保证高可靠以及更好的抗并发的能力。将一个索引切分成多个s
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2024-08-02 15:02:46
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聚合查询在使用关系型数据库的时候，常常会用到group by等操作进行分组求和、求平均的操作。而Elasticsearch同样提供了分组计算的能力。关系型数据库中使用Group by进行分组计算在Elasticsearch中成为桶聚合。数据准备使用聚合查询之前几篇的数据可能不太适合，现在重新模拟一些数据。新建索引PUT localhost:9200/employee新建映射PUT localhos
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2024-03-21 14:34:06
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Elasticsearch的聚合查询分为四大类，分别是Bucket Aggregation、Metric Aggregation、Pipeline Aggregation、Matrix Aggregration。具体的四大类都是什么意思呢？都是怎么运用呢？
Bucket Aggregation ：一些列满足特定条件的文档的集合
Metric Aggregation ：一些数学运算，可以对文档字段进
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2023-10-17 21:03:56
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目录一、概要度量-全局存储桶-分组二、全局度量单个统计值-avg，max, min, sum百分比聚合-percentile_ranks计数-cardinality统计聚合-extended_stats地理坐标计算-geo_bounds单值度量-value_count中位数偏差-median_absolute_deviation三、分组存储桶邻接矩阵聚合-adjacency_matrix区间聚合-
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2023-11-08 21:57:14
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聚类算法聚类，Cluster analysis，有时也被翻译为簇类，其核心任务是：将一组目标object划分为若干个簇，每个簇之间的object尽可能的相似，簇与簇之间的 object尽可能的相异。聚类算法是机器学习（或者说是数据挖掘更合适）中重要的一部分，除了最为简单的K-Means聚类算法外，较常见的还有：层次 法（CURE、CHAMELEON等）、网格算法（STING、WaveCluster
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2023-09-27 07:40:16
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{ "query": { }, "aggs": { "count": { "cardinality": { "field": "group_by_field" } }, "goods_id": { "terms": { "field": "group_by_field", "size": offse
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2021-06-30 10:50:00
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Group by后加rollup、cube、grouping sets的用法和区别一、相关分析通常当聚合率和数据量没有大于一定程度时，对于不涉及Rollup、Cube、Grouping_Sets这三种操作的聚合很少出现GC问题。对于Rollup、Cube、Grouping_Sets操作可采用如下优化方法避免GC。Rollup / Cube / Grouping_Sets时，某些场景下，如果多维度的
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2024-05-25 13:08:10
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1. 数据聚合数据聚合可以让我们方便的对ES中存储的数据进行分析，统计和运算，例如：每一个品牌的酒店的平均评分是多少不同地区的酒店的平均分是多少？实际上数据聚合在MySQL的时候我们已经学习过了，在MySQL中常见的数据聚合函数如, Sum, Avg, Max, Min，等。2 ES中的数据聚合在ES中，数据聚合分为三类桶聚合：用来对文档进行分组
TermAggregation：按照文档的字
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2024-03-19 23:13:13
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发现db2的group by有几个扩展，方便cube的计算- -
A：grouping sets：用来在单个sql中形成多级分组。
例：select company_id,node_id,count(customer_id) from customer group by grouping sets(company
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2024-05-17 05:19:25
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首先，本文介绍了两个公开的BGP数据源项目情况；其次，从可见AS数量和可见AS边关系数量两个方面来分析度量BGP监测源中对等AS的可见性。BGP数据源介绍BGP数据源有2个公开的项目，分别是RIPE RIS和Route Views，它们使用路由采集器周期性地收集和存储BGP数据，能够为监测全球网络波动提供BGP数据支撑。其中，RIPE RIS项目（https://www.ripe.net/anal
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2024-04-28 20:24:57
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摘要：GaussDB(DWS) ROLLUP，CUBE，GROUPING SETS等OLAP函数的原理解析。本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS) OLAP函数浅析》，作者： DWS_Jack_2。在一些报表场景中，经常会对数据做分组统计（group by），例如对一级部门下辖的二级部门员工数进行统计：create table emp(
id int, --工号
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2024-03-27 20:57:23
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一、聚类分类二、k-means2.1、基本算法2.2、 算法流程2.3、算法分析2.4、结束条件2.5、散度2.6、时间和空间复杂度2.7、常见问题2.8、SAE和SAE三、层次聚类3.1、分类3.2、计算步骤3.3、lance-williams3.4、层次聚类问题四、密度聚类（DBSCAN）4.2、解释4.2、算法步骤4.3、DBSCAN优缺点4.4、变密度的簇4.5、簇评估分类4.5.1、图
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2023-06-21 22:09:52
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# 使用Java进行Group By操作
在数据库中，Group By是一种常见的操作，用于对数据进行分组并进行聚合计算。但是在Java中，我们如何实现Group By操作呢？本文将介绍如何使用Java来实现Group By操作。
## 什么是Group By操作
Group By操作是对数据进行分组并对每个组进行聚合操作的一种查询语句。在Group By操作中，我们可以对数据按照指定的字段
原创
2024-07-02 05:53:18
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