文章目录17.聚类方法1.系统聚类2.类数选择3.动态聚类4.最优分割法(Fisher算法)回顾总结 17.聚类方法1.系统聚类系统聚类是一种聚类的方法，它的主要思想是，开始时每个对象自成一类，然后每次将最相似的两个类合并，从而让类别总数减少1。从它的方法上，我们可以看出，系统聚类的过程涵盖了类别数至样本容量的所有情况，也就是说，想要分成几类，都可以在系统聚类的过程中得以实现，不过有的划分是有效
Normal 0 7.8 磅 0 2 false false false EN-US ZH-CN X-NONE MicrosoftInternetExplorer4 1 软件需求的分类 这里讲的“需求”这个词的含义是指客户对他所委托开发的网站在功能上明确约定和网站形式上应当达到的标准的约定。我把对一个网站（或者更广义的说，一个产品）的需求分为3个层次： 1）核心需求。核...
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2009-06-03 22:50:00
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聚类分析数据聚类理论理论一、聚类定义二、聚类与分类区别三、聚类分析的目的四、聚类主要方法 数据聚类理论理论一、聚类定义数据聚类 ( Cluster analysis )是指根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类，每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类之间的特性差别尽可能大。聚类分析是研究“物以类聚”的一种科学有效的方法，由实验测试得到的数据是原始数据，原始数据是没有进行分类的、无规律
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2023-08-30 08:43:16
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《SAS统计分析从入门到精通》第一章笔记1.1-1.3第一章 数据预处理1.1 SAS操作界面菜单栏中的“解决方案”菜单利用SAS进行数据分析、程序开发的最主要的菜单。该菜单下的“Analysis(分析)”二级菜单涵盖了绝大多数功能和模块。该菜单下的"ASSIST和Desktop(桌面)“两种图形界面(GUI)。 用户可单击GUI上的图标进入对应的分析功能和模块。Explorer(浏览)：窗口类似
原创
2019-01-26 20:51:26
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WHY为什么要做bug分析 原因一：借助bug，提升测试人员对产品质量的整体把控 从项目初期的产品需求PK，到开发阶段的自测、迭代提测、集成上线提测，直至发布后用户反馈，可以说bug几乎贯穿了产品发展的各个阶段。对于测试人员来说，用好手中的bug，提升对产品的理解，能够更高效、更有效的测试，从而把控
原创
2021-09-14 13:58:20
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在 Python 中，聚类分析是一种无监督机器学习方法，旨在将数据分成若干个群集。它通常用于发现数据中的潜在结构或模式，并将数据分组为具有共同特征的群集。聚类分析有许多不同的算法，如 k-均值聚类、层次聚类和密度聚类。每种算法都有自己的优缺点，因此在使用时应根据数据特点和分析目标选择合适的算法。Python 中有许多机器学习库可用于聚类分析，如 scikit-learn、pandas 和 scip
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2023-06-05 11:30:15
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kmeans聚类 迭代时间远比层次聚类的要少，处理大数据，kmeans优势极为突出.。对博客数据进行聚类，实验测试了: 层次聚类的列聚类(单词聚类)几乎要上1小时，而kmeans对列聚类只需要迭代4次！！ 快速极多。如图：包含两个聚类的kmean聚类过程：总思路：将所有要聚类的博客，全部用word表示成一个向量，即每篇博客都是由单词组成的，然后形成了一个单词-博客 的矩阵，矩
介绍平时工作会牵涉到一些查问题的工作，并且查问题时会需要：跑数据、分析数据，那么对实战层面的分析数据方面做了一些思考和总结。下面会从问题和总结这样的方式来进行展开介绍。 问题-总结问题：如何从密密麻麻的数据（报）表中"找茬"，以验证数据是没问题的或者从数据中看出问题？总结：由点到线再到面，找不同。首先揪着一个点去找，然后找对应的另外一个点；抽样看看有没有什么”巨大的差异“，有差异就有问题
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2023-08-09 20:45:18
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一、竞品分析基础定义竞品：竞争对手的产品；竞品分析：分析竞争对手的产品，以阶段或功能为基准点的横向对比分析方法。不同阶段：1）从0到1阶段竞品分析：开拓新品前的竞品调研，分析竞品定位、核心功能、面向用户群体、商业模式等，以便寻找市场机会，为公司领导决策提供支持；2）从1到2阶段竞品分析：竞品的业务流程、某些功能规则、运营方案，比如注册登录竞品分析、拉新竞品分析等，目的参考借鉴，改进自身业务； 竞品
原创
2021-05-13 16:45:48
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R语言实战 第16章聚类 笔记聚类的作用：是通过对总体的细分｛来对各细分类别进行特异性针对性的 研究和行动｝或者｛对总体有结构性的认识理解｝聚类分析的一般步骤：1.选择变量。选择对分组有重要影响的变量。这一步很重要，选错了变量方法再好也没用。2.缩放数据。将数据标准化(mean=0，sd=1)。替代方法：x/max(x)；(x-mean(x))/mad(x).3.寻找异常点。有些聚类方法对异常值敏
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2023-06-21 22:02:35
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数据库说到数据库，我们一般是指传统的关系型数据库，也就是“联机事务处理”(OLTP)，主要用户在线交易处理。比如银行业务、电信业务之前很多都是Oracle或者DB2(可能现在很多开发者没再用过)，到后来的互联网电商用的MySql，这些都是关系型数据库。后来有了newSQL、NoSQL（not only
sql），现在也分了很多种类，比如大型互联网公司存储用户画像的HBase，还有用于存储文档，日志
## 项目方案：基于Python的正交分析工具
### 1. 项目介绍
在统计学和数据分析领域，正交分析是一种常用的技术，用于将复杂的数据集拆分为相互独立的部分，并提取出主要的影响因素。本项目旨在开发一个基于Python的正交分析工具，以方便用户进行正交分析，并提供相应的可视化和结果解释。
### 2. 方案实施
#### 2.1 数据预处理
在进行正交分析之前，需要对原始数据进行预处理
原创
2023-10-03 13:37:14
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# Java相关性分析项目方案
## 摘要
在数据分析领域，相关性分析是研究变量之间关系的重要工具。本文提出一个基于Java的相关性分析项目方案，主要包括项目背景、功能实现、代码示例和状态图等内容，帮助用户了解相关性分析的具体实现过程。
## 1. 项目背景
随着大数据时代的来临，数据分析的需求日益增加。相关性分析能够帮助我们发现变量之间的相关关系，为决策提供支持。Java作为一种跨平台的
聚类方法适用场景代表算法优点缺陷延伸层次聚类小样本数据-可以形成类相似度层次图谱，便于直观的确定类之间的划分。该方法可以得到较理想的分类难以处理大量样本基于划分的聚类大样本数据K-means算法是解决聚类问题的一种经典算法，简单、快速，复杂度为O(N)对处理大数据集，该算法保持可伸缩性和高效率当簇近似为高斯分布时，它的效果较好在簇的平均值可被定义的情况下才能使用，可能不适用于某些应用必须事先给出k
一.聚类: 一般步骤: 1.选择合适的变量 2.缩放数据 3.寻找异常点 4.计算距离 5.选择聚类算法 6.采用一种或多种聚类方法 7.确定类的数目 8.获得最终聚类的解决方案 9.结果可视化 10.解读类 11.验证结果 1.层次聚类分析 案例:采用flexclust的营养数据集作为参考 1.基于5种营养
原创
2018-02-28 23:20:00
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本文作者：产品小李子 要说产品经理最苦恼的是什么？那一定是搞不定老板、上司、业务提出的需求，说服不了团队做自己想做的需求。这背后的原因在于大部分产品经理没有形成自己的需求分析方法论。因此，本文给大家介绍下需求分析的三要素。 需求三要素就是用户、场景和需求。我们要讨论的是，一
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2021-07-26 14:41:35
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一、spark概述1.1、定义Spark是一种基于内存的快速、通用可扩展的的大数据分析引擎。1.2、历史 1.3、spark特点1）、运行速度快：与Hadoop的MR相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的计算也快10倍以上。使用DAG（有向无环图）执行引擎以支持循环数据流与内存计算。计算结果存放于内存中，2）、易用性好：支持使用Scala、ja
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2023-06-19 06:47:45
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目录一、背景二、系统聚类算法代码实现 三、K均值聚类算法代码实现四、结果对比和分析以全国各城市空气质量年度数据为例。分别应用系统聚类算法和K均值聚类法对数据进行分析一、背景系统聚类算法先将各个个体看作一类，根据个体间的相似程度（距离、相关系数）等合并出新类而后不断循环该过程直至达到事先确定的某些标准其度量相似度的方法有最小距离、最大距离、中间距离、重心距离、类平均、离差平均等（Q型聚类）
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2023-09-21 09:20:16
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# 项目方案：Java 如何做不同数据增量同步分析
## 引言
在现代软件开发中，数据增量同步分析是一个常见的需求。例如，我们可能需要将一个数据库中的数据同步到另一个数据库中，或者将一个文件系统中的文件同步到另一个文件系统中。在这个项目方案中，我们将探讨如何使用Java来实现不同数据的增量同步分析。
## 方案概述
我们将使用Java编程语言来实现数据增量同步分析的功能。我们将使用以下步骤来实
不知道如何去做笔记？还是不知道笔记该如何做？
原创
2021-08-11 10:00:57
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