分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法简述分类与聚类的联系与区别。聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。分类是根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。也就是说，这些类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。和分类相比，聚类的样本没有标记，需要由聚类学习算法来自动确定。分类中，对于目标数据库中存在哪些类是知道
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2024-09-18 15:40:32
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机器学习，特别是聚类算法，可以用来确定哪些地理区域经常被一个用户访问和签到而哪些区域不是。这样的地理分析使多种服务成为可能，比如基于地理位置的推荐系统，先进的安全系统，或更通常来说，提供更个性化的用户体验。 在这篇文章中，我会确定对每个人来说特定的地理活动区域，讨论如何从大量的定位事件中（比如在餐厅或咖啡馆的签到）获取用户的活动区域来构建基于位置的服务。举例来说，这种系统可以识别一个用户经常外出
1、groupbydf = pd.DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'],
'key2':['one','two','one','two','one'],
'data1':np.random.randn(5),
'data2':np.random.ra
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2023-06-16 01:59:14
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划分聚类Kmeans原理(1)任意选择k个对象作为初始的簇中心；(2)根据距离（欧式距离）中心最近原则，将其他对象分配到相应类中；(3) 更新簇的质心，即重新计算每个簇中对象的平均值；(4) 重新分配所有对象，直到质心不再发生变化 调包实现import time
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
da
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2023-07-28 13:11:42
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Day16-分组聚合 分组排序接着上一天最后提到的如果需要分位置对场均得分进行排序，那么就涉及到分组的概念(group by )学过SQL的同学对这一个非常熟悉，其实跟python 的使用原理是一样的。思路是groupby分组，然后通过rank排名，然后我们在用sort函数显示各个位置的场景得分第一名。上代码： 解释一下代码的意义，第22行代码的意思是，首先要分组排名的数据
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2023-08-25 19:58:45
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# R语言热图分组聚类实现
## 介绍
在数据分析中，热图分组聚类是一种常用的可视化方法，用于展示数据的相似性和差异性。通过热图，我们可以直观地了解数据样本之间的相关性，并对数据进行分组聚类，从而发现隐藏在数据中的模式和结构。
本文将介绍如何使用R语言实现热图分组聚类，让你快速入门并掌握该方法。
## 实现步骤
下面是实现热图分组聚类的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- |
原创
2024-01-28 04:10:27
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# R语言提取聚类分组信息
在数据分析领域，聚类分析是一种常用的技术，它可以将数据集中的观测值分成不同的组，使得同一组内的观测值之间更相似，而不同组之间的观测值更不相似。在R语言中，我们可以使用一些包来进行聚类分析，比如`stats`包中的`kmeans`函数和`cluster`包中的`pam`函数。
在进行聚类分析后，我们通常会对结果进行进一步的分析和可视化。其中一个常见的需求是提取聚类分组
原创
2024-07-12 05:09:16
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聚合为了快速得到统计数据，提供了5个聚合函数count(*)表示计算总行数，括号中写星与列名，结果是相同的查询学生总数select count(*) from students; max(列)表示求此列的最大值查询女生的编号最大值select max(id) from students where gender=0; min(列)表示求此列的最小值查询未删除的学生最小编号select
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2023-09-01 10:57:36
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在处理MySQL相邻行数值相减的问题时，我们的目标是从数据库中获取一组数值，然后通过SQL语句实现对这些数值进行相邻行间的减法操作。这种需求通常出现在需要计算趋势、变化等情况下，因此了解如何有效地完成这一操作是相当重要的。
## 环境准备
在准备工作开始之前，你需要确保你的开发环境中安装了MySQL数据库和相应的编程语言（如Python、Java等）。这里给出多平台的安装指南来帮助你快速搭建环
尽管基于划分的聚类算法能够实现把数据集划分成指定数量的簇，但是在某些情况下，需要把数据集划分成不同层上的簇：比如，作为一家公司的人力资源部经理，你可以把所有的雇员组织成较大的簇，如主管、经理和职员；然后你可以进一步划分为较小的簇，例如，职员簇可以进一步划分为子簇：高级职员，一般职员和实习人员。所有的这些簇形成了层次结构，可以很容易地对各层次上的数据进行汇总或者特征化。另外，使用基于划分的聚类算法(
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2024-06-28 07:38:10
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菜鸟一枚，编程初学者，最近想使用Python3实现几个简单的机器学习分析方法，记录一下自己的学习过程。关于KMeans算法本身就不做介绍了，下面记录一下自己遇到的问题。一 、关于初始聚类中心的选取 初始聚类中心的选择一般有：（1）随机选取（2）随机选取样本中一个点作为中心点，在通过这个点选取距离其较大的点作为第二个中心点，以此类推。（3）使用层次聚类等算法更新出初
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2023-07-20 14:40:48
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一、python代码'''
Author: Vici__
date: 2020/5/14
'''
import math
'''
Point类，记录坐标x，y和点的名字id
'''
class Point:
'''
初始化函数
'''
def __init__(self, x, y, name):
self.x = x # 横坐标
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2023-08-20 10:00:57
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准备说明：Python代码运行，需要有数据集，文章最后有csv格式的数据集，请自行下载。理论知识讲解：模糊理论模糊控制是自动化控制领域的一项经典方法。其原理则是模糊数学、模糊逻辑。1965，L. A. Zadeh发表模糊集合“Fuzzy Sets”的论文， 首次引入隶属度函数的概念，打破了经典数学“非0即 1”的局限性，用[0,1]之间的实数来描述中间状态。很多经典的集合（即：论域U内的某个元素是
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2024-08-13 17:42:44
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下面是几个城市的GDP等信息，根据这些信息，写一个SOM网络，使之对下面城市进行聚类。并且，将结果画在一个二维平面上。 //表1中，X。为人均GDP(元)；X2为工业总产值(亿元)；X。为社会消费品零售总额(亿元)；x。为批发零售贸易总额(亿元)；x。为地区货运总量(万吨)，表1中数据来自2002年城市统计年鉴。//城市 X1 X2 X3 Xa X5 北京 27527 2738.30 1
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2023-06-20 14:47:21
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本例中，使用用户注册时间（注册天数reg_length）、活跃（最近活跃间隔天数rec_act_length、近7日活跃天数act_days）和变现（近7日日均广告点击量ad_pd、近7日日均阅读量read_pd）三个维度进行聚类。库导入在这里用到了os用来处理路径，numpy、pandas都是数据分析处理的常用库，matplotlib作简单的图形看指标分布，重头戏就是sklearn啦，用来完成我
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2024-03-04 01:25:34
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最近在做SOM神经网络模型的项目，之前一直在用Matlab的工具箱，一直想转成Python的代码来实现，就到处找，结果还真有SOM相关的库。
自组织地图MiniSom 是自组织映射 (SOM) 的简约和基于 Numpy 的实现。SOM 是一种人工神经网络，能够将高维数据项之间复杂的非线性统计关系转换为低维显示器上的简单几何关系。Minisom 旨在让研究人员能够轻松地在其基础上进行构建，并
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2023-08-05 22:51:12
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python实现k-means聚类算法不调包这里是为了记录机器学习作业写的代码，只要放入二维数据即可运行代码基本思想 举个例子： 1.假如有5个点要实现聚类：a,b,c,d,e 2.我们要选定聚几类（假设是聚两类）k=2 3.那么我们就随机选定5个点的2个点作为簇心 4.然后将每个点和簇心的欧式距离比较一遍，谁离哪个点进谁就属于哪一类 比如：（b点到A簇心的距离小于到B簇心的距离，则b属于A类）
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2023-10-20 23:37:39
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谱聚类(Spectral Clustering,SC)是一种基于图论的聚类方法，将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图，使子图内部尽量相似，而子图间距离尽量远。能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最优解，基本思想是利用样本数据的相似矩阵(拉普拉斯矩阵)进行特征分解后得到的特征向量进行聚类。对于item-user矩阵，如果要将item进行聚类我们可以采用k-means聚类，复杂度为O(tknm
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2023-08-21 14:40:04
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本文简要介绍了多种无监督学习算法的 Python 实现，包括 K 均值聚类、层次聚类、t-SNE 聚类、DBSCAN 聚类。无监督学习是一类用于在数据中寻找模式的机器学习技术。无监督学习算法使用的输入数据都是没有标注过的，这意味着数据只给出了输入变量（自变量 X）而没有给出相应的输出变量（因变量）。在无监督学习中，算法本身将发掘数据中有趣的结构。人工智能研究的领军人物 Yan Lecun，解释道：
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2023-08-23 16:16:50
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前言在前面介绍的线性回归, 岭回归, Lasso回归, 逻辑回归均是监督学习, 下面将要介绍一种无监督学习—“聚类"目录正文“物以类聚，人以群分”, 所谓聚类就是将相似的元素分到一"类"(有时也被称为"簇"或"集合"), 簇内元素相似程度高, 簇间元素相似程度低. 常用的聚类方法有划分聚类, 层次聚类, 密度聚类, 网格聚类, 模型聚类等. 我们这里重点介绍划分聚类.1. 划分聚类划分聚类, 就是
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2023-09-05 19:03:34
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