數據挖掘的常見算法有哪些？

2023-06-29

數據挖掘是一種通過從大量數據中提取知識和信息的方法，以支持業務決策、市場分析和科學研究等領域。在數據挖掘過程中，算法是最重要的組成部分之一。以下是常見的數據挖掘算法。 1.分類算法 分類算法是一類用于將數 ...

數據挖掘常用的算法有哪些？

2023-06-29

數據挖掘是指通過對大量數據進行分析和處理，發現其中隱藏的模式、趨勢和關聯性，以幫助企業或組織做出更準確的決策。而在實際應用中，數據挖掘需要使用各種算法來解決具體問題。下面將介紹一些常用的數據挖掘算法。 ...

常用的數據挖掘算法有哪些？

2023-06-17

數據挖掘是一種從大規模數據中發現隱藏在其中的知識、信息和關聯等，并且可以將這些信息應用于不同領域的技術。常見的數據挖掘算法包括分類、聚類、關聯規則、異常檢測等。本文將介紹這些算法的主要概念和應用場景。 ...

如何使用R進行聚類分析？

2023-06-15

聚類分析是一種常用的無監督學習方法，旨在將樣本數據劃分為相似的群組或簇。在R中，有多種聚類分析方法可供選擇，包括層次聚類和K均值聚類等。本文將介紹如何使用R進行聚類分析。 數據準備 在進行聚類分析之前，需 ...

怎么用spss做面板數據的聚類分析？

2023-05-31

SPSS是一種功能強大的統計分析軟件，可以用于數據挖掘、數據可視化和聚類分析等多個領域。本文將介紹如何在SPSS中使用面板數據進行聚類分析。 一、準備工作 在進行面板數據聚類分析之前，我們需要做一些準備 ...

請問怎么在SPSS聚類分析樹狀圖中修改縱坐標？

2023-05-12

在SPSS中進行聚類分析后，可以通過樹狀圖來展示聚類結果。在樹狀圖中，每個節點代表一個聚類，節點的高度表示兩個聚類合并的距離。默認情況下，縱坐標顯示的是距離或相似性的度量值。但是，在某些情況下，用戶可能希 ...

SPSS主成分分析的結果可以直接用來做聚類分析嗎？聚類分析需要將數據歸一化處理嗎？

2023-05-08

主成分分析和聚類分析是常用的數據分析方法，兩者相互獨立但也可以結合使用。在進行聚類分析之前，通常需要對數據進行歸一化處理。 主成分分析（PCA）是將多個相關變量轉換為少數幾個無關變量的過程，這些無關變量稱 ...

常用的數據分析方法介紹

2022-09-09

一、公式拆解 所謂公式拆解法就是針對某個指標，用公式層層分解該指標的影響因素。 舉例：分析某產品的銷售額較低的原因，用公式法分解 二、對比分析 對比法就是用兩組或兩組以上的數據進行比較，是最通 ...

手中無y，心中有y——聚類算法的正確建模方式

2021-12-10

CDA數據分析師 出品 作者：CDA教研組 編輯：JYD 聚類算法是屬于無監督的機器學習方法；機器學習里把算法分為有監督和無監督的算法，所謂有監督，即我想研究的數據集有目標數據，白話點就是建模里大家 ...

CDA LEVEL II 數據分析認證考試模擬題庫（三十三）

2021-06-11

不過，在出題前，要公布上一期LEVEL II中16-20題的答案，大家一起來看！ 17、A 19、C 你答對了嗎？ 21.某公司為更好進行用戶留存，需建立用戶行為畫像，可用以下哪種算法實現？ B.多元線性回歸算 ...

CDA LEVEL 1 考試，知識點匯總《聚類分析》

2024-08-13

層次聚類法通常分為自底向上和自頂向下。兩種方法的運算原理其實是相同的。只不過實際計算是方向相反。 自底向上，又叫做合并法。這種方法是先將每個樣本分別作為一個獨立的類，然后通過距離計算，將距離相近的兩 ...

CDA LEVEL I 數據分析認證考試模擬題（十九）

2024-09-12

嗨嘍，各位同學又到了公布CDA數據分析師認證考試LEVEL I的模擬試題時間了，今天給大家帶來的是模擬試題（二）中的11-15題。更多題請點擊 不過，在出題前，要公布下上一期6-10題的答案，大家一起來看！ 6、C ...

CDA LEVEL I 數據分析認證考試模擬題庫（三）

2020-12-10

今天，我們繼續給大家出關于CDA LEVEL I 數據分析認證考試模擬題庫中的5題，同樣的，在出題前公布上一期的正確答案。 6、D 7、D 8、C 9、A 10、A 你都答對了嗎？接下來，我們一起來做11-15 ...

異常檢測原理與實驗

2018-08-19

異常檢測原理與實驗 最近需要對欺詐報價進行識別處理，簡單的模型就是給定很多不同數據集，需要找出每個spu下可能存在的欺詐數據，比如{20,22,30},其中的欺詐數據可能就是30。其實加以抽象，屬于異常檢測范圍。 ...

一種面向高維數據的集成聚類算法

2018-06-10

一種面向高維數據的集成聚類算法 聚類集成已經成為機器學習的研究熱點，它對原始數據集的多個聚類結果進行學習和集成，得到一個能較好地反映數據集內在結構的數據劃分。很多學者的研究證明聚類集成能有效 ...

對數據科學家來說最重要的算法和統計模型

2018-05-31

對數據科學家來說最重要的算法和統計模型 作為一個在這個行業已經好幾年的數據科學家，在LinkedIn和QuoLa上，我經常接觸一些學生或者想轉行的人，幫助他們進行機器學習的職業建議或指導方面相關的課程選擇。一 ...

SPSS聚類分析：系統聚類分析

2017-12-18

SPSS聚類分析：系統聚類分析 一、概念：（分析-分類-系統聚類） 系統聚類法常稱為層次聚類法、分層聚類法，也是聚類分析中使用廣泛的一種方法。它有兩種類型，一是對研究對象本身進 行分類，稱為Q ...

大數據十大經典算法之k-means

2017-11-13

大數據十大經典算法之k-means k均值算法基本思想： K均值算法是基于質心的技術。它以K為輸入參數，把n個對象集合分為k個簇，使得簇內的相似度高，簇間的相似度低。 處理流程： 1、為每個聚類確定一個 ...

學會數據分析背后的挖掘思維，分析就完成了一半

2017-08-09

學會數據分析背后的挖掘思維，分析就完成了一半 在數據分析中,模型是非常有用和有效的工具和數據分析應用的場景,在建立模型的過程中,數據挖掘很多時候能夠起到非常顯著的作用。伴隨著計算機科學的發展,模型也越 ...

R語言多元分析系列

2017-07-21

R語言多元分析系列 R語言多元分析系列之一：主成分分析 主成分分析（principal components analysis， PCA）是一種分析、簡化數據集的技術。它把原始數據變換到一個新的坐標系統中，使得任何數據投影的第一 ...