資料探勘之無監督學習篇

阿新 • • 發佈：2018-12-31

在單鏈接（或單鏈）層次聚類中，兩個聚類之間的距離是兩個聚類中最近的兩個資料點（兩個資料分別來自兩上不同的聚類）之間的距離。即單鏈接聚類演算法在每一步合併那些最近元素具有最小的聚類，即最短最近資料點的兩上聚類。

在單鏈接（或單鏈）層次聚類中，兩個聚類之間的距離是兩個聚類中最近的兩個資料點（兩個資料分別來自兩上不同的聚類）之間的距離。即單鏈接聚類演算法在每一步合併那些最近元素具有最小的聚類，即最短最近資料點的兩上聚類。

轉載自：http://blog.csdn.net/hawksoft/article/details/7760868 1、輔助類，用於計算過程和結果儲存 [csharp] view plaincopyprint? /// &

第5章函式5.1函式程式程式碼：object section5_1 extends App { // def gcd(x:Int,y:Int):Int=if(x%y==0) y else gcd(

本篇我們將根據上一篇的預測過程詳細的給出預測結果值，形成一份可供具體參考的資料明細表。應用場景介紹作為Microsoft時序演算法的應用場景，在上一篇我們已經詳細介紹了，本篇就不再贅述，總結一下就是凡事要應用時間匯流排為依據，根據以往歷史事例記錄推測以後將要發生的結果值

最近再做一批關於售房的資料，感覺自己陷入一個死衚衕裡：該批資料是儲存再postgresql裡面，是從某售房網站上爬下來的，以資料庫中的一列欄位作為儲存資料，該列欄位是以json的資料形式儲存的，這裡跟我打開了一個新大門，資料庫能儲存json資料格式的資料，而且postgresql還有一套專門的

國際權威的學術組織the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月評選出了資料探勘領域的十大經典演算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, k

轉自http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2198946.html （格式複製之後有變化，建議直接點連結去部落格園看原文） python程式碼見https://github.com/yantijin/Lean_DataMining F

python3程式碼實現在https://github.com/yantijin/Lean_DataMining上，時間匆忙，敬請之處錯誤之處，謝謝！以下內容轉自：https://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/4363511

一、Aoriori原始演算法：頻繁挖掘模式與關聯規則關聯規則兩個基本的指標(假設有事務A和事務B) 　　1、支援度(suport)：計算公式如下　　　　　　2、置信度(confidence)：　　關聯規則的挖掘過程：　　1、設定最小支援度閾值，找出所有的頻繁項集且每個出現的次數要

今天再來說一下spark裡面的幾種map方法。前面的文章介紹過單純的map，但是spark還有幾種map值得對比一下，主要是下面幾種： map：普通的map flatMap：在普通map的基礎上多了一個操作，扁平化操作； mapPartitions：相對於分割槽P

本節簡單介紹一下spark下的基本資料結構RDD，方便理解後續的更多操作。那麼第一個問題，什麼是rdd。我們知道，大資料一般儲存在分散式叢集裡面，那麼你在對其進行處理的時候總得把它讀出來吧，讀出來後總得把它存成某種格式的檔案吧，就好比程式語言裡面的，這個資料是陣列，那麼你可以以陣列

上節介紹過大資料裡面（以spark為例）最為基礎典型的操作：map方法，map方法直白的理解就是一個分散式接受處理函式的方法，形式如map(fun)，map方法本身不做處理，沒有map方法，裡面的函式fun就是一個單機的處理函式，有了map，相當於就把這個函式複製到多臺機器上，每臺機器同

一、無監督學習概述什麼是無監督學習之所以稱為無監督，是因為模型學習是從無標籤的資料開始學習的。無監督學習包含演算法聚類 K-means(K均值聚類) 降維

最近剛上了資料探勘這門課，老師講了兩個演算法，即Apriori演算法和FP-growth演算法，然後佈置了上機作業，挖掘一個有8萬行的記錄的retail.dat，需要從中找出強規則，即同時滿足最小支援度和最小置信度的規則。 Apriori演算法在這裡給出一個實現找出所有頻繁模式集的

python3程式碼如下： #coding = utf-8 import numpy #from python_util import fileread """ 程式所需部分：建立初始的候選集根據Lk產生Lk+1

大資料火了幾年了，但是今年好像進入了全民大資料時代，本著對科學的鑽(zhun)研(bei)精(tiao)神(cao)，我在17年年初開始自學大資料，後經過系統全面學習，於這個月跳槽到現任公司。現在已經從之前的java後端開發正式轉大資料開發，專案資料50T，日均資料增長2

本部落格根據非常好的excel資料而編寫，使用python語言操作，預計使用一週的時間更新完成。需要《非常好的excel資料》word文件，歡迎發郵件給[email protected]，免費發放。這篇部落格對應《非常好的excel資料》裡的第5章節。 1.1 單因素方差分析

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matlab2c資料分析原創開發matlab2c動態連結庫，使用c++實現matlab函式，包含matlab中函式的使用，c++的實現原始碼，函式的呼叫示例。對於資料分析，機器學習有很大幫助

許多商業企業運營中的大量資料，通常稱為購物籃事務（market basket transaction）。表中每一行對應一個事務，包含一個唯一標識TID。利用關聯分析的方法可以發現聯絡如關聯規則或頻繁項集。關聯分析需要處理的關鍵問題： 1. 從大型事