数据聚类：如何进行数据聚类-数据分析知识图谱-CDA数据分析师

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如何进行文本数据挖掘来分析顾客反馈？: 2024-03-12; 随着互联网和社交媒体的普及，顾客反馈已成为企业了解用户需求、改善产品和服务质量的重要途径。然而，随着大量的文本数据产生，如何从这些数据中获取有价值的信息变得越来越具有挑战性。文本数据挖掘技术以其强大 ...

【好课推荐】基于通信基站定位商圈的商业数据挖掘案例: 2023-06-12; 01 为什么要学这门课？在当今数字化、信息化的时代背景下，数据扮演着越来越重要的角色。随着互联网和移动通信的快速发展，我们每天都产生大量的数据，其中包含了许多隐藏的商机和洞察力。通信运营商经 ...

怎么用spss做面板数据的聚类分析？: 2023-05-31; SPSS是一种功能强大的统计分析软件，可以用于数据挖掘、数据可视化和聚类分析等多个领域。本文将介绍如何在SPSS中使用面板数据进行聚类分析。一、准备工作在进行面板数据聚类分析之前，我们需要做一些准备工作。首 ...

手中无y，心中有y——聚类算法的正确建模方式: 2021-12-10; CDA数据分析师出品作者：CDA教研组编辑：JYD 聚类算法是属于无监督的机器学习方法；机器学习里把算法分为有监督和无监督的算法，所谓有监督，即我想研究的数据集有目标数据，白话点就是建模里大家 ...

一种面向高维数据的集成聚类算法: 2018-06-10; 一种面向高维数据的集成聚类算法聚类集成已经成为机器学习的研究热点，它对原始数据集的多个聚类结果进行学习和集成，得到一个能较好地反映数据集内在结构的数据划分。很多学者的研究证明聚类集成能有效 ...

大数据的三重内涵: 2018-04-18; 大数据的三重内涵大数据在业内并没有统一的定义。不同厂商、不同用户，站的角度不同，对大数据的理解也不一样。麦肯锡报告中对大数据的基本定义是：大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、储存、管理 ...

R语言绘制二元聚类图: 2018-01-20; R语言绘制二元聚类图说明之前使用k均值方法将数据划分到不同的簇中，但当变量个数大于2时，就无法在二维空间中展示数据聚类的过程，因此可以使用二元聚类图先将变量减少成两个主要成分，然后利用组件（诸 ...

$文本主题模型之潜在语义索引(LSI)$

文本主题模型之潜在语义索引(LSI): 2017-12-22; 文本主题模型之潜在语义索引(LSI) 在文本挖掘中，主题模型是比较特殊的一块，它的思想不同于我们常用的机器学习算法，因此这里我们需要专门来总结文本主题模型的算法。本文关注于潜在语义索引算法(LSI)的原理。 ...

大数据的价值在于应用: 2017-12-15; 大数据的价值在于应用大数据，就是存储在各种存储介质中的海量的各种形态数据，具有5V特点，即：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。大数据之“大”，不仅在 ...

大数据分行业应用是大数据产业的未来主方向: 2017-04-13; 大数据分行业应用是大数据产业的未来主方向各行各业在大数据的应用上可以说是已经渐入佳境，资产管理、运营优化、风险管理等都已经有数据分析参与其中，汽车大数据平台、征信大数据平台等垂直类行业大数据平台 ...

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