## 聚类分析：将数据分成群组的有力工具
聚类聚类就是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小.数据聚类算法可以分为结构性或者分散性,许多聚类算法在执行之前，需要指定从输入数据集中产生的分类个数。1.分散式聚类算法，是一次性确定要产生的类别，这种算法也已应用于从下至上聚类算法。2.结构性算法利用以前成功使用过的聚类器进行分类，而分散型算法则是一次确定所有分类。结构性
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2023-11-03 13:43:37
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在开始k-means算法之前，我们先了解一下什么是聚类分析？聚类分析就是将数据划分成有意义或有用的组（簇），根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象分组。其目标是，组内的对象相互之间是相似的，而不同组中的对象是不同的。所以很明确，这个算法是为了分类数据的，一般适用于市场细分、目标顾客定位、生物种群划分等邻域所以，k-means算法怎么理解呢？其中的k是聚类算法当中类的个数。 means
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2023-08-14 23:00:23
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1.Map到MapPartitions的使用如果是普通的map，比如一个partition中有1万条数据；ok，那么你的function要执行和计算1万次。但是，使用MapPartitions操作之后，一个task仅仅会执行一次function，function一次接收所有的partition数据。只要执行一次就可以了，性能比较高。1.1. MapPartitions的缺点如果是普通的map操作，
人工智能总目录
新闻头条数据进行聚类分析人工智能总目录1. 数据集信息2. 数据预处理2.1 为向量化表示进行前处理2.2 TF-IDF2.3 Stemming2.4 Tokenizing2.5 使用停用词、stemming 和自定义的 tokenizing 进行 TFIDF 向量化3 K-Means 聚类3.1 使用手肘法选择聚类簇的数量3.2 Clusters 等于 33.3 Cluster
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2024-08-09 19:27:24
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sklearn提供的自带的数据集sklearn 的数据集有好多个种自带的小数据集（packaged dataset）：sklearn.datasets.load_<name>可在线下载的数据集（Downloaded Dataset）：sklearn.datasets.fetch_<name>计算机生成的数据集（Generated Dataset）：sklearn.datas
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2023-09-25 22:41:58
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URL很简单，数据集分散开在一个URL页面上，单个用手下载很慢，这样可以用python辅助下载；问题：很多国外的数据集，收到网络波动的影响很大，最好可以添加一个如果失败就继续请求的逻辑，这里还没有实现；代码都是这位大神的，感谢，我再上面稍微改了一点点，加了异常处理。 '''
downloading dataset on one html page
'''
import requests
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2023-05-28 21:08:41
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使用Python进行层次聚类 使用 scipy.cluster.hierarchy.linkage进行层次聚类from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage,fcluster
from matplotlib import pyplot as plt
X = [[i] for i in [0.5
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2023-06-12 10:16:40
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matlab自带的系统聚类函数linkage功能比较复杂，定义了各种样本距离和类间距离，对于初学者而言不容易掌握方法的精髓。今天实现的简化版的系统聚类仅实现了欧几里得距离和汉明距离两种点距离，以及最小距离作为类与类之间距离，更容易理解。系统聚类法（自下而上）先将聚类的样本或变量各自看成一群，然后确定类与类间的相似统计量，并选择最接近的两类或若干个类合并成一个新类，计算新类与其他各类间的相似性统计量
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2024-04-07 12:02:46
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## Python用层次聚类对鸢尾花数据集进行聚类并绘制聚类树
### 概述
本文将引导你使用Python的层次聚类算法对鸢尾花数据集进行聚类，并使用绘图工具绘制聚类树。层次聚类是一种无监督学习算法，用于将数据集分成不同的簇或群组，每个簇内的样本具有相似的特征。
### 步骤
下面是实现这个任务的几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 导入需要的
原创
2023-09-11 07:14:12
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编译 | AI科技大本营参与 | 刘 畅编辑 | 明 明【AI科技大本营导读】聚类是一种将数据点按一定规则分群的机器学习技术。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点分类到一个特定的簇中。理论上，属于同一类的数据点应具有相似的属性或特征，而不同类中的数据点应具有差异很大的属性或特征。聚类属于无监督学习中的一种方法，也是一种在许
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
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2023-06-16 09:27:05
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引言聚类分析是一种常用的无监督学习技术，旨在将数据集中的样本分成具有相似特征的组。K均值聚类是其中一种常见的方法，它通过将数据点划分为K个簇，并使每个数据点与其所属簇的中心点距离最小化来实现聚类。本文将介绍如何使用R语言执行K均值聚类，并以鸢尾花（Iris）数据集为例进行说明。数据集介绍鸢尾花数据集是一个经典的多变量数据集，由英国统计学家罗纳德·费舍尔于1936年收集。该数据集包含了150个样本，
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2024-07-29 22:55:36
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sklearn提供的自带的数据集sklearn 的数据集有好多个种自带的小数据集（packaged dataset）：sklearn.datasets.load_可在线下载的数据集（Downloaded Dataset）：sklearn.datasets.fetch_计算机生成的数据集（Generated Dataset）：sklearn.datasets.make_svmlight/libsvm
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2023-07-10 14:39:29
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# Python自带图像数据集
## 介绍
图像数据集是机器学习中常用的数据集之一，它包含了大量的图片数据，用于训练图像识别模型和图像处理算法。Python自带的图像数据集是一个方便的工具，它提供了一系列预定义的数据集，可以直接在代码中使用，无需额外下载和处理。
本文将介绍Python自带的图像数据集，并演示如何使用这些数据集进行图像分类任务。
## Python自带的图像数据集
Pyt
原创
2023-12-28 04:40:05
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## 实现Python自带数据集包的步骤
为了实现"python自带数据集包"，我们可以按照以下步骤进行操作：
1. 查找和选择适合你的项目的数据集包。
2. 安装所选数据集包。
3. 导入所需的数据集。
4. 使用数据集进行数据分析或机器学习等其他操作。
接下来，我将详细介绍每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。
### 1. 查找和选择数据集包
首先，你需要查找和选择适合你的项目
原创
2024-01-10 11:25:05
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# 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
为了学习python3特地的开了一个专栏，这个专栏也是为了边学习边总结，所以如果发现有问题请多多指教。python3有四种数据集，分别是列表、元组、字典和集合，四种数据集各有特点，由于很多地方对于python基础有很详细的介绍比如，菜鸟教程，这里就不详细的说，只写我觉得比较特别的一、列表(list)python中一个列表可包含不同类型的数据list = ['Google', 'Runoob', 1
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2023-06-27 20:49:50
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