聚类分析优缺点：优点：1.聚类是自动的不必带有方向性2.易于理解和实施缺点：1.有时候难以解读聚类的结果2.聚类结果对距离计算方式的算则和特征之间的权重十分敏感3.K-mean由K值主导4.K-means对初始中心的选择十分敏感5.异常值也会成为族群做聚类分析之前，我们要先对数据进行一些必要的处理：对于continuous变量：我们需要先rescale，把所有数据都化成同一口径，才能进行比较。re
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2023-12-09 10:01:30
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本系列所有的代码和数据都可以从陈强老师的个人主页上下载：Python数据程序参考书目：陈强.机器学习及Python应用. 北京：高等教育出版社, 2021.本系列基本不讲数学原理，只从代码角度去让读者们利用最简洁的Python代码实现机器学习方法。聚类分析也是无监督学习，从X里面寻找规律将样本分别归为不同的类。K均值聚类是最常见的聚类法，它运行速度快，适合大数据。分层聚类得到的结果更清晰，但是不合
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2023-07-29 19:58:02
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如何使用Python进行聚类分析
# 介绍
聚类分析是将一组数据划分为不同的组，使得同一组内的数据相似度较高，不同组之间的数据相似度较低。它是无监督学习中的一种常用方法，可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和结构。Python提供了许多强大的库和工具，如scikit-learn和numpy，可以用于进行聚类分析。
本文将介绍如何使用Python进行聚类分析，包括数据准备、选择聚类算法、模型训练和结
原创
2023-10-04 08:41:17
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一、聚类分析的概念聚类分析时一种原理简单、应用广泛的数据挖掘技术。聚类分析即是把若干事务按照某种标准归为几个类别，其中较为相近的聚为一类，不那么相近的聚于不同类聚类分析时研究对样本或变量的聚类，在进行聚类时，可使用的方法有很多，而这些方法的选择往往与变量的类型有关，由于数据的来源及测量方法的不同，变量大致可以分为两类：定量变量；定性变量二、聚类算法聚类算法种类繁多，其中绝大多数可以用R实现，下面将
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2024-01-14 23:58:06
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1 基础算法 (1) K-means算法：对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。 (2) K-means算法是局部最优解，初始聚类中心一般是随机选择，有可能运行两次的结果稍有不同。 (3) 距离公式常采用欧式距离和余弦相似度公式，前者越小代表距离越小，后者越大代表越相似。2 算法实现import numpy as np
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2023-06-21 21:47:55
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# 对面板数据进行聚类分析的流程与示例
聚类分析是一种将数据集分成多个组（簇）的方法，使得同一组内的数据点相似度较高，而不同组之间的数据点则差异较大。本文将为刚入行的小白提供一个基本的聚类分析流程，尤其是针对面板数据（即具有时间和个体两种维度的数据）。
## 聚类分析流程
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------
演讲嘉宾简介：韦玮，企业家，资深IT领域专家/讲师/作家，畅销书《精通Python网络爬虫》作者，云栖社区认证技术专家。以下内容根据演讲嘉宾视频分享以及PPT整理而成。本文将围绕以下几个方面进行介绍：聚类问题应用场景介绍K-Means算法介绍与实现使用K-Means算法对公司客户价值进行自动划分案例实战关联分析问题应用场景介绍Apriori算法介绍FP-Growth算法介绍使用关联分析算法解决个性
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2024-08-22 12:51:37
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聚类分析有两种主要计算方法，分别是层次聚类和K均值聚类一、层次聚类层次聚类又称为系统聚类，首先要定义样本之间的距离关系，距离较近归为一类，较远则属于不同类。可用于定义“距离”的统计量包括1.欧氏距离(euclidean)2.马氏距离(manhattan)3.两项距离(binary)4.明氏距离(minkowski)还包括相关系数和夹角余弦层次聚类首先将每
原创
2021-03-25 11:50:13
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【代码】sklearn进行kmeans聚类分析。
原创
2023-04-08 01:30:44
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各位读者好，在这片文章中我们尝试使用sklearn库比较k-means聚类算法和主成分分析（PCA）在图像压缩上的实现和结果。 压缩图像的效果通过占用的减少比例以及和原始图像的差异大小来评估。 图像压缩的目的是在保持与原始图像的相似性的同时，使图像占用的空间尽可能地减小，这由图像的差异百分比表示。 图像压缩需要几个Python库，如下所示： # image processing
from PI
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2023-08-24 23:07:03
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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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聚类分析是一个迭代的过程对于n个p维数据，我们最开始将他们分为n组每次迭代将距离最近的两组合并成一组若给出需要聚成k类，则迭代到k类是，停止 计算初始情况的距离矩阵一般用马氏距离或欧式距离个人认为考试只考 1,2比较有用的方法是3,4,5,8 最喜欢第8种 距离的计算 欧式距离 距离的二范数 马氏距离 对于X1, X2 均属于N(u, Σ)
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2023-10-12 16:02:46
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判别与聚类的比较：聚类分析和判别分析有相似的作用，都是起到分类的作用。判别分析是已知分类然后总结出判别规则，是一种有指导的学习；聚类分析则是有了一批样本，不知道它们的分类，甚至连分成几类也不知道，希望用某种方法把观测进行合理的分类，使得同一类的观测比较接近，不同类的观测相差较多，这是无指导的学习。 所以，聚类分析依赖于对观测间的接近程度（距离）或相似程
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2023-12-03 13:46:39
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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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XX平台搭建了线下门店和用户的桥梁。用户在平台上搜索满意的门店，然后到店消费。门店通过平台引流获取用户。平台通过团购的提点（类似于CPS）获得收入。三方均各取所需。商户是平台的收入来源方，为了健康地提升平台的收入。需要建立商户的价值评估模型，对商户进行分类，比较不同类别的商户价值，并制定相对应的策略。商户的价值模型分为两部分：商户本身的价值和商户给平台带来的价值。商户本身的价值用两个指标衡量：1）
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2023-11-17 23:06:54
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# Python导入Excel数据进行聚类分析代码
## 1. 概述
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何实现“Python导入Excel数据进行聚类分析代码”。为了使教学更加清晰，我们将按照以下步骤进行讲解：
## 2. 流程图
```mermaid
journey
title 教学流程
section 准备工作
开发者->小白: 介绍
原创
2024-03-01 04:41:06
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聚类分析
原创
2024-08-23 10:48:30
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这是 python 数据分析案例系列的第二篇，主要是聚类分析，实现起来较为简单。在处理实际的数据分析案例时，我们面临的往往是比较复杂的研究对象，如果能把相似的样品(或指标)归成类，处理起来大为方便。聚类分析目的就是把相似的研究对象归成类先贴上总结的聚类分析基本步骤：算法过程如下：1)从N个文档随机选取K个文档作为 质心2)对剩余的每个文档测量其到每个 质心 的距离，并把它归到最近的质心的类3)重新
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2023-10-12 11:50:45
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上次简单的说了一下SPSS下使用两步聚类分析的大致过程，今天简单说说在Clementine下怎么进行聚类分析，方法同样是两步聚类。之前说过聚类分析是无指导的，揭示的输入字段集的模式，不是一种预测。在我们输入的字段上进行聚类分析找出组合最佳，能够反映共同属性的模式。两步聚类有两步，第一步是扩展，处理成若干子聚类，第二步利用分层聚类方法进行合并，形成大的聚类，实际上是剪枝合并的过程，此步不再进行数据处
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2024-04-26 15:36:09
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Python数据挖掘实例：K均值聚类任务任务要求数据预览分析代码实现结果分析数据文件链接 任务任务要求数据文件链接在全文的最后 借助Python软件进行上市公司财务状况数据挖掘与统计分析。 已知：132只股票、32个因素变量的4个日期数据记录（共528条记录）。要求用数据挖掘软件分析如下问题：抽取132只股票公司的财务指标数据中无缺失的指标变量数据，形成数据集X。所给数据已作一致化和无量纲化处理
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2024-02-28 21:33:44
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