一 K—近邻分类 K—近邻算法是一种基于实例的非参数的分类方法。其作用原理是计算每个训练样例到待分类样品间的距离，取和待分类样品距离最近的看k个训练样例，k个样品中那个类别的训练样例占多数，则待分类元组就属于该类。2.1 K-NN算法具体步骤初始化距离为最大值；计算未知样本和每个训练样本的距离dist；得到目前k个最临近样本中的最大距离maxdist；如果dis
一、什么是大数据？大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具，而是涉及的业务和技术的许多领域。 二、大数据的数据类型：大数据包括体积庞大，高流速和可扩展的各种数据。它的数据为三种类型。结构化数据：关系数据。半结构化数据：XML数据。非结构化数据：Word, PDF, 文本，媒体日志。 三、大数据两大技术：
操作大数据 这些包括像MongoDB系统，提供
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2024-04-09 19:52:32
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如何处理大规模的快数据集大数据指的是创建的数据和供分析的数据的数量与速率迅速增加。此趋势的主要驱动因素是不断增加的信息数字化。采集设备的数量和类型以及其他数据生成机制无时无刻不在增加。大数据源包括来自仪表传感器、卫星和医疗图像的流数据，来自安全摄像机的视频以及派生自金融市场和零售运营的数据。上述来源的大数据集可以包含千兆字节或百万兆字节的数据，并且每天以兆字节或千兆字节的级别增长。大数据使分析师和
数据类型MATLAB中的数据类型主要包括数值类型、逻辑类型、字符串、函数句柄、结构体和
单元数组类型。这6种基本的数据类型都是按照数组形式存储和操作的。另外，MATLAB
中还有两种用于高级交叉编程的数据类型，分别是用户自定义的面向对象的用户类类型和
Java类类型。数值类型基本的数值类型主要有整数、单精度浮点数和双精度浮点数。数据格式示例说明int8,unit8int16,unit16int32
# 大数据挖掘中的分类技术
在当今社会，大数据已经成为一种重要的资源。企业、政府和科研机构都在努力挖掘数据中的价值。大数据挖掘涵盖了许多技术和方法，其中“分类”是一个关键的技术。本文将介绍大数据挖掘中的分类，包含代码示例以及图示，帮助大家更好地理解这一概念。
## 什么是分类
分类是一种监督学习的过程，目的是根据已标记的训练数据为新的、未知的数据实例分配分类标签。常见的分类方法包括决策树、支
原创
2024-10-23 06:06:04
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按照大数据应用层次划分，可以把大数据相关技术分为数据收集、数据存储、资源管理、计算框架、数据分析和数据展示这六类，各类代表性组件如下图：
原创
2021-09-28 19:52:16
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大数据是通过高速捕捉、发现和分析，从大容量数据中获取价值的一种新的技术架构。有四个"V"字开头的特征：Volume（体量大），Velocity（速度快），Variety（种类杂），Value（价值大）。Volume是指大数据巨大的 ... 当“大数据”铺天盖地般向我们
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2023-09-22 21:12:43
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数据分析之决策树ID3算法什么是分类算法？ 分类算法跟之前的聚类都是让不同对象个体划分到不同的组中的。但是分类不同之处在于类别在运算之前就已经是确定的。 分类是根据训练数据集合，结合某种分类算法，比如这篇讲的ID3算法来生成最终的分类规则，这样当提供一个对象的时候我们可以根据它们的特征将其划分到某个分组中。 决策树ID3算法是分类中的经典算法，决策树的每一层节点依照某一确定程度比较高的属性向
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2024-01-16 15:34:50
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对于支持向量机，其是一个二类分类器，但是对于多分类，SVM也可以实现。主要方法就是训练多个二类分类器。 一、多分类方式 1、一对所有（One-Versus-All OVA） 给定m个类，需要训练m个二类分类器。其中的分类器 i 是将 i 类数据设置为类1（正类），其它所有m-1个i类以外的类共同设置为类2（负类），这样，针对每一个类都需要训练一个二类分类器，最后，我们
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2024-05-18 12:44:26
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当谈到数据分析和可视化时，许多人会思考使用哪种编程语言来实现这一目标。在IT行业，最流行的两种编程语言是Matlab和Python。这两种语言都有广泛的应用，但是对于初学者来说，选择哪种语言可能会有些困难。在本文中，我们将比较Matlab和Python这两种编程语言的优缺点，以便帮助读者选择适合他们的编程语言。一、概览Matlab是一种数值计算和科学计算语言，最初是由MathWorks开发的。它的
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2023-08-08 09:14:11
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本代码在原链接代码的基础上进行了简化，改成了通用版本，只需设置必要参数（特别是 trainNum 的合理设置对分类结果尤为重要，一般在样本总量的85%左右较为合适，可根据实际需要自行调整）即可正常运行。本代码测试样例的data数据链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1WP6wbK2jTW去掉我FQ6ZuRck05Vg 提取码：s85n %% 该代码为基于
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2023-10-18 10:54:53
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数据质量分析主要是检查原始数据中是否存在 脏数据 ，并做相应的处理，是数据预处理的前提，主要包括以下几种：缺失值 ：记录的缺失或某个字段信息的缺失，一般的做法是删除、插补或者不作处理。异常值 ：也即离群点，常用 简单统计分析 ， 3 σ \sigma σ 原则 ， 箱图分析 。1、 简单统计分析 ：先对变量做一个描述性统计，进而查看哪些数据是不合理的，如199岁的年龄显然不合理）；2、 3 σ
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2023-08-30 20:47:59
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# MATLAB大数据分析
## 引言
大数据分析是当前社会中非常热门的研究领域，它主要涉及从大规模数据集中提取有价值的信息和洞察力。MATLAB作为一种功能强大且易于使用的编程语言和开发环境，在大数据分析中扮演着重要的角色。本文将简要介绍MATLAB在大数据分析中的一些常用技术和方法，并提供相应的代码示例。
## 数据导入
在进行大数据分析之前，我们首先需要将数据导入MATLAB环境中。常见
原创
2023-08-26 09:37:38
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如何跟一个非相关性的人解释你是做大数据的，你是做大数据的哪一部分工作，从求职者角度，如何从jd描述中估摸大概率做哪一块，从猎头角度，如何从一份简历中看出你更匹配哪个jd1.相关技术大数据开发的技术名词无非是下面几种，Hadoop,Hive,Spark,Kafka,Sqoop,Flink,Oozie,Hbase,hue但是大数据架构根据每个厂的基础建设不同，可能会有不同的方案，但是总的流程是大致一致
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2021-04-07 13:47:20
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博客：大数据分类算法深度解析1. 背景大数据的快速增长带来了更多的机会和挑战。分类算法作为机器学习的基石之一，在处理大规模数据时变得尤为重要。其目标是根据已知的数据集，将新数据分配到预定义的类别中。2. 特征提取与预处理在分类算法中，特征提取是非常关键的一步。特征是从原始数据中提取的具有代表性的信息，用于描述数据的属性和特性。有效的特征提取可以帮助算法更好地理解数据，提高分类模型的性能。2.1 数
原创
精选
2024-01-15 08:39:13
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# 使用Python进行商品大数据分类的指南
在这个数据驱动的时代，商品大数据的分类对零售和电商行业至关重要。对于刚入行的新手来说，了解流程和关键技术是非常重要的。本文将带你从零开始，实现一个商品大数据分类系统。
## 整体流程
在开始之前，我们首先要明确整个流程。如下表所示，我们将使用四个主要步骤来实施商品分类。
| 步骤 | 描述 |
|------
入门基础知识 Matlab图像类型1、亮度图像
(
灰度图像
)
：数据矩阵
I
表示灰度值，如果是
uint8
类型，数值范围可以是
[0
，
255]
；如果是
uint16
类型，数值范围为
[0
，
65536] 2、二值图像：在
MATLAB
数组中只有
0
和
1
两个取值。 3、索引图像：包括
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2024-04-11 11:16:56
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既然讲了如何分割图片，那么如何拼接图片是不会少你们的。 (其实是大佬室友提了一下，我才想起来还可以给我做的工具添加这样的功能) 由于昨天事比较多，所以本期就先以直接编程的方式来实现这个功能，后期有时间在集成到我做的图片浏览器中。-- 原理 --其实，如果前面分割图片的原理理解了的话，本期中拼接图片的原理不用说也能想的到。 照片墙不就是一个由许多小图片构成的大图片么，也就是说照片墙实际上就是由许多小
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2024-03-25 12:18:46
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作为(曾)被认为两大最好的监督分类算法之一的adaboost元算法(另一个为前几节介绍过的SVM算法)，该算法以其简单的思想解决复杂的分类问题，可谓是一种简单而强大的算法，本节主要简单介绍adaboost元算法，并以实例看看其效果如何。该算法简单在于adaboost算法不需要什么高深的思想，它的基础就是一个个弱小的元结构（弱分类器），比如就是给一个阈值，大于阈值的一类，小于阈值的一类，这样的最简单
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2024-01-04 18:35:34
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数据分级存储，是指数据客体存放在不同级别的存储设备（磁盘、磁盘阵列、光盘库、磁带库）中，通过分级存储管理
软件实现数据客体在存储设备之间的自动迁移。数据迁移的规则是可以人为控制的，通常是根据数据的访问频率、保留时间、容量、性能要求等因素确定的最佳存储策略。在分级数据存储结构中，磁带库等成本较低的存储资源用来存放访问频率较低的信息，而磁盘或磁盘阵列等成本高、速度快的设备，用来存储经常
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2024-04-09 19:52:27
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