cda

数字化人才认证

首页 > 行业图谱 >

123 1/3

聚类算法实践一层次聚类、 K-means聚类

聚类算法实践一层次聚类、K-means聚类
2017-07-25
聚类算法实践一层次聚类、K-means聚类 所谓聚类,就是将相似的事物聚集在一 起,而将不相似的事物划分到不同的类别的过程,是数据分析之中十分重要的一种手段。比如古典生物学之中,人们通过物种的形貌特征将其 ...

 K-means聚类 算法的原理是什么?具体操作步骤有哪些?

K-means聚类算法的原理是什么?具体操作步骤有哪些?
2020-07-13
K-means是最常用、最简单的一种聚类算法。k-means聚类,就是将原始数据所含的类数事先给出来,然后将含有相似特征的数据聚为一个类中。 一、K-means聚类算法原理 在聚类问题中,给我们的训练样本是.每个.没 ...

Kmeans优化算法:二分 K-means聚类 算法

Kmeans优化算法:二分K-means聚类算法
2020-05-29
算法的理解 Bi这里是的意思就是Binary,二进制的意思,所以有时候叫这个算法为二进Kmeans算法。为什么我们需要用BiKmeans呢,就是为了解决初始化k个随机的质心点时其中一个或者多个点由于位置太极端而导致迭代 ...

R语言做 K-means聚类 分析时确定类的个数

R语言做K-means聚类分析时确定类的个数
2020-05-20
方法一: K平均算法(K-means聚类分析) 在下面的误差平方和图中,拐点(bend or elbow)的位置对应的x轴即k-means聚类给出的合适的类的个数。 > n = 100 > g=6 > set.seed(g) > d <- data.frame(x = unlist(lap ...

数据挖掘是做什么的?从数据分析到商业决策的全流程解析

数据挖掘是做什么的?从数据分析到商业决策的全流程解析
2024-09-19
数据挖掘的基本流程 1. 定义问题 数据挖掘的第一步是明确要解决的具体商业或技术问题。这一步骤是整个数据挖掘过程的基础。只有明确了问题,才能有针对性地进行数据收集和分析。例如,一家零售公司可能希望通过数据 ...
每天一个数据分析题(四百八十八)- 非监督学习
2024-08-19
关于非监督学习,在K-means聚类分析使用的距离是( ) A.        欧式距离 B.        绝对距离 C.        Minkowski距离 D.      & ...
每天一个数据分析题(四百八十七)- 非监督学习
2024-08-19
关于非监督学习,在K-means聚类分析使用的距离是( ) A.        欧式距离 B.        绝对距离 C.        Minkowski距离 D.      & ...
如何选择适当的算法?
2023-06-15
选择适当的算法是数据科学和机器学习中至关重要的一个步骤。它决定了我们最终将使用哪种方法来分析和处理数据,以及对模型进行训练和预测。在本文中,我们将介绍如何选择适当的算法,并提供一些常见的算法选择标准。 ...
数据分析师算法有哪些
2023-06-01
数据分析师是现代企业中非常重要的角色之一,他们负责从数据中获取信息,并根据这些信息制定决策。而数据分析师要想完成这些任务,必须掌握一系列算法。本文将介绍一些常见的分析师算法。 线性回归 线性 ...

CDA LEVEL II 数据分析认证考试模拟题库(二十二)

CDA LEVEL II 数据分析认证考试模拟题库(二十二)
2024-08-14
查看更多题目 101、CD 103、ACD 105、AD A.对电影网站中相似的电影进行聚类, 从而帮助划分电影 C.人脸识别 107.以下几个场景可以使用逻辑回归算法? B.疾病类型预测 108.某连续型变量数据 ...

CDA LEVEL I 数据分析认证考试模拟题库(三)

CDA LEVEL I 数据分析认证考试模拟题库(三)
2020-12-10
今天,我们继续给大家出关于CDA LEVEL I 数据分析认证考试模拟题库中的5题,同样的,在出题前公布上一期的正确答案。 6、D 7、D 8、C 9、A 10、A 你都答对了吗?接下来,我们一起来做11-15 ...

SPSS数据分析方法不知道如何选择

SPSS数据分析方法不知道如何选择
2018-08-01
SPSS数据分析方法不知道如何选择 一提到数学,高等数学,线性代数,概率论与数理统计,数值分析,空间解析几何这些数学课程,头疼呀。作为文科生,遇见这些课程时,通常都是各种寻求帮助,班上有位宅男数学很厉 ...

学会数据分析背后的挖掘思维,分析就完成了一半

学会数据分析背后的挖掘思维,分析就完成了一半
2017-08-09
学会数据分析背后的挖掘思维,分析就完成了一半 在数据分析中,模型是非常有用和有效的工具和数据分析应用的场景,在建立模型的过程中,数据挖掘很多时候能够起到非常显著的作用。伴随着计算机科学的发展,模型也越 ...

数据挖掘案例—ReliefF和K-means算法的医学应用

数据挖掘案例—ReliefF和K-means算法的医学应用
2017-07-13
数据挖掘案例—ReliefF和K-means算法的医学应用 数据挖掘方法的提出,让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识。数据挖掘 (DataMiriing),指的是从大型数据库或数据仓库中提取人 ...

数据挖掘与数据分析梳理

数据挖掘与数据分析梳理
2016-10-11
数据挖掘与数据分析梳理 一、数据挖掘和数据分析概述 数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息,二者有很多联系,但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 数据挖掘和数据分析的不同之处: ...

三个常用数据分析模型的典型应用场景

三个常用数据分析模型的典型应用场景
2016-10-08
三个常用数据分析模型的典型应用场景 哪三个模型呢?决策树、K-means聚类、因子分析。 为啥是这三个模型呢?因为这三个模型分别代表了数据分析的三种思路:分类,聚类,降维。 为啥没有回归?回归我打算 ...

2017校招数据分析岗位笔试/面试知识点

2017校招数据分析岗位笔试/面试知识点
2016-09-30
2017校招数据分析岗位笔试/面试知识点 2017校招正在火热的进行,后面会不断更新涉及到的相关知识点。尽管听说今年几个大互联网公司招的人超少,但好像哪一年都说是就业困难,能够进去当然最好,不能进去是不是 ...

机器学习算法需要注意的一些问题

机器学习算法需要注意的一些问题
2016-05-05
机器学习算法需要注意的一些问题 对于机器学习的实际运用,光停留在知道了解的层面还不够,我们需要对实际中容易遇到的一些问题进行深入的挖掘理解。我打算将一些琐碎的知识点做一个整理。 1 数据不平衡问 ...
电子商务数据分析三年工作总结:无细分,毋宁死
2016-03-14
电子商务数据分析三年工作总结:无细分,毋宁死 就数据分析职业来说,个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的,也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销;利 ...

电子商务数据分析师(数据挖掘)

电子商务数据分析师(数据挖掘)
2016-03-12
电子商务数据分析师(数据挖掘) 14年毕业,不知不觉的混进了电子商务行业,又不知不觉的做了三年数据分析,恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年,也算是不错吧,毕竟感觉前途还是很光明的。三年来, ...
123 1/3

OK