# MySQL数据库聚类：简单、有效的探索性数据分析
随着大数据时代的到来，数据分析成为各行各业中不可或缺的一部分。其中，聚类分析是一种经典的无监督学习方法，它通过对数据进行分组来发现潜在的模式和关系。在这篇文章中，我们将探讨如何在MySQL数据库中实现简单的聚类分析，并提供相关代码示例。
## 什么是聚类？
聚类是一种将相似对象分到同一组的分析方法。它在市场研究、图像分析、社会网络分析等多
# MySQL聚类的实现指南
在数据分析中，聚类是一种将数据分组的技术。本篇文章将逐步引导你通过MySQL实现简单的聚类，并向你介绍每一个步骤所需的代码和解释。下面是我们的流程图：
| 步骤 | 操作 | 说明 |
|------|----------------------
参考论文：数据挖掘中的聚类算法研究 焦守荣 一般把学习算法分成有监督和无监督学习两种方式。主要区别是有没有类信息作为指导。聚类分析是典型的无监督学习算法，一般用于自动分类。  
转载
2023-11-10 13:02:41
53阅读
聚类是一个将数据集分成若干个簇或类的过程，表示同一类的数据具有高度的相似性。聚类分析（英语：Cluster analysis，亦称为群集分析）是对于统计数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息。聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset），这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性，常见的包括在坐标
转载
2023-12-18 13:11:13
54阅读
【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
转载
2024-02-29 09:15:02
140阅读
1. 使用场景很多时候我们需要查找数据库中符合特定条件的数据的计数、最大值、最小值、平均值等一个数字，并需要要导出所有相关数据明细。此时就需要用到聚集函数。而返回所有数据明细会占用数据库资源和网络带宽资源。聚集函数定义（aggregate function）：运行在行组上，返回一个单一的值的函数。既，此类函数的运行对象都是行组数据，且只返回一个运算结果。一个select语句中可以有多个聚集函数。2
转载
2023-06-22 23:12:22
120阅读
# 使用 MySQL 进行聚类分析
聚类分析是一种常见的数据分析技术，旨在将数据集划分成若干个簇（Cluster），使得同一簇内的数据点相似度大，而不同簇的相似度小。这种技术在市场细分、图像处理、社交网络分析等领域得到了广泛应用。尽管大多数聚类算法是在 Python、R 等编程语言中实现，但我们同样可以利用 MySQL 的功能进行聚类分析，特别是使用 SQL 的聚合函数、窗口函数等。
## 聚
原创
2024-08-24 06:21:37
47阅读
在Hibernate中的HQL语句其实能够基本能够实现SQL语句所做的事情，正如jQuery至于javascript一样。虽然HQL语句是对类的查询，但是HQL在实行聚类查询、分组查询、排序与时间之差等查询，也无须把查询结果查询出来，再通过对List的处理才得到结果。比如有一张如下的Testtable表：要像《【Mysql】求出离最近相差X天的项，sql语句关于日期的比对》一样，查询date字段离
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
转载
2023-06-16 09:27:05
1232阅读
# 使用Python进行聚类数据分析
聚类是一种无监督学习的方法，用于将数据点分组为具有相似特征的组。此文将指导您如何使用Python实现聚类分析，采用的工具将包括Pandas、NumPy和Scikit-learn。以下是我们将要采取的步骤，以及每一步的实现代码和其说明。
## 流程步骤
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 导入所需库 |
| 2
数据挖掘聚类是一种通过将数据集中的数据分组，从而识别数据内在结构的无监督学习方法。聚类的理念广泛应用于市场细分、社交网络分析、组织结构分析和图像处理等领域，在这些场景中，理解数据的结构与分布是至关重要的。
### 背景定位
数据挖掘聚类适用于多个场景，各种不同类型的数据可以通过聚类方法进行分析。例如，在市场营销领域，公司可以通过消费者的购买行为将其细分为不同组，以便制定针对性的营销策略。在社交
首先声明，我是一个菜鸟。一下文章中涌现技术误导情
转载
2013-05-26 23:10:00
255阅读
2评论
聚类算法是ML中一个重要分支，一般采用unsupervised learning进行学习，本文根据常见聚类算法分类讲解K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut五个算法在聚类中的应用。Clustering Algorithms分类：1. Partitioning approach: 建立数
转载
2024-05-18 12:59:49
116阅读
数据挖掘之聚类聚类概述聚类的概念聚类(Clustering)是把数据集按照相似性划分为多个子集的过程，每个子集是一个簇(cluster)，使得簇内高相似、簇间低相似。聚类是无监督学习。聚类的过程数据准备→特征选择&特征提取→聚类→结果评估聚类的质量每个簇的质量用簇内距离刻画，聚类的总体质量用簇间距离衡量。常用的距离函数：闵可夫斯基距离 Minkowski → 曼哈顿距离 Manhattan
转载
2024-01-04 06:59:30
56阅读
数据挖掘Part 3 聚类分析3.1聚类分析基本概念和方法3.2度量数据的相似性与相异性3.3K-means算法3.4离群点检测3.4.1离群点：数据对象——明显有别于其他的——异常数据3.4.2分类：3.4.3主要方法类别：3.4.4 利用高斯分布检测离群点3.4.5 基于K-means聚类的离群点检测 3.1聚类分析基本概念和方法聚类分析（无监督学习）简称聚类，是一个把数据对象（或观测）划分
转载
2024-01-18 16:31:04
48阅读
分类与聚类 定义及区别分类方法聚类方法分类与聚类 定义及区别分类：是一种有指导（有监督）的学习（Supervised Learning），即每个训练样本的数据对象已经有类标识，通过学习可以形成表达数据对象与类标识间对应的知识。即根据样本数据形成的类知识对源数据进行分类，进而预测未来数据的归类…2分聚类：属于无指导学习，聚类是把一组个体按照相似性归成若干类别，它的目的是使得属于同一类别的个体之间的差
转载
2023-11-26 19:54:11
79阅读
下面几个小节分别介绍了几种聚类算法9.4 原型聚类原型聚类亦称“基于原型的聚类”，此类算法假设聚类结构能够通过一组原型刻画，在现实聚类任务中极为常见。通常情况下，算法先对原型进行初始化，然后对原型进行迭代更新求解。9.4.1 k均值算法在这个算法中，我们把所有项分为k个簇，使得相同簇中所有项彼此尽量相似，而不同簇之间彼此尽量不相似。给定样本集D={x1,x2,...,xm}，k均值算法针对聚类所得
转载
2023-12-29 17:38:08
45阅读
数据结构分，有B-Tree索引(B+ Tree)、哈希索引、R-Tree索引等。按数据块的顺序和索引节点的逻辑顺序是否一致可以分为聚集索引和非聚集索引。聚集索引由于物理块连续，在范围扫描的时候可以减少磁头寻道时间，因而比非聚集索引高效。几种索引类型的选择：primary：主键索引。unique：唯一索引。不允许重复，可以为null。normal：普通索引。FULLTEXT：只能对CHAR, VAR
转载
2023-11-19 16:28:36
54阅读
聚类算法的评估数据的聚类依赖于实际需求， 同时也依赖于数据的特征度量以及评估数据相似性的方法。相比于监督学习， 非监督学习通常没有标注数据，** 模型、 算法的设计**直接影响最终的输出和模型的性能。 为了评估不同聚类算法的性能优劣， 我们需要了解常见的数据簇的特点。以中心定义的数据簇：这类数据集合倾向于球形分布， 通常中心被定义为质心， 即此数据簇中所有点的平均值。 集合中的数据到中心的距离相比
转载
2024-04-29 17:49:49
170阅读
一、理论知识1.1 K-Means给定一组数据集，聚类算法将它们分成不同的子组。我们希望类内实例高度相似，类间实例低相似。在样本集中，随机选取K个点作为中心，计算每个样本到中心点的距离，并将样本划分到离它最近的那个点的集群中。使用变量表示数据样本是否属于集群k： 对于每个集群，用所有样本的平均位置更新中心点的位置： 重复上面的样本分配和中心更新过程即可，该过程是保证收敛的。类内距离之和会随着K的增
转载
2023-08-07 15:33:38
347阅读
