什麼是聚類 聚類分析是將資料物件的集合分成相似物件類的過程。使得 同一簇 （或類）中的物件之間具有較高的 相似性 ，而 不同簇 中的物件具有較高的 相異性 。 簇是資料物件（如資料點）的集合，這些物

聖人曾說過：資料和特徵決定了機器學習的上限，而模型和演算法只是逼近這個上限而已。 再好的模型，如果沒有好的資料和特徵質量，那訓練出來的效果也不會有所提高。資料質量對於資料分析而言是至關重要的，有時候它的意義

1.演算法描述 最近在做AutoEncoder的一些探索，看到2016年的一篇論文，雖然不是最新的，但是思路和方法值得學習。論文原文連結  http://proceedings.mlr.press/v4

在做前端應用的過程中，我經常發現元件之間、store的module之間關係錯綜複雜，扁平的結構並不能表示其關係，隨著元件和module的增加，程式碼越來越混亂，維護成本也越來也高。我對這個問題的解決進行了一系

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Fusionblock致力於打造全球首個數值交換生態系統。藉助大資料產業基礎，提煉資料為抽象事物物件，打造為解決資料服務工作流及商業流程的生態交易鏈，是新一代分片分層綜合架構下的一個多方事務協同管理，協同操作

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8月24-25日，觀遠資料受邀參加“第四屆中國行業網際網路大會暨CIO班13週年年會”，並榮獲“2018年度CIO最信賴服務商獎”。 觀遠資料創始人兼CEO蘇春園在會上做了題為“構建新零售決策大腦：從資料分

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在 K-Means演算法 中，最終的聚類效果受初始的聚類中心的影響， K-Means++ 演算法的提出，為選擇較好的初始聚類中心提供了依據，但是演算法中， 聚類的類別個數k 仍需事先制定，對於類別個數事先未知

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