聚类小文（一）

最新推荐文章于 2025-04-17 11:28:34 发布
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博客聚焦于二维空间中六个数据点集的聚类问题，围绕聚类展开相关探讨，属于信息技术领域的数据挖掘范畴。

聚类 二维空间中六个数据点集



MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集）
05-22
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高斯混合聚类算法的python实现
05-12
对西瓜书高斯混合聚类算法的实现，最终实现效果与西瓜书所展示的效果一致(ps:对混合模型的初始化完全按照西瓜书的来，读者可以稍加修改)
MATLAB数据分析与挖掘实战完整教程（完整源码+说明文档+数据）.rar
03-27
资源内容：MATLAB数据分析与挖掘实战完整教程（完整源码+说明文档+数据）.rar 代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 适用对象：工科生、数学专业、算法等方向学习者。 作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java算法仿真工作10年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制、路径规划、无人机等多种领域的算法仿真实验。欢迎交流学习
MATLAB数据分析与挖掘 -- 数据探索篇
marraybug的博客
07-05 1811
数据质量分析 主要是检查原始数据中是否存在 脏数据 ，并做相应的处理，是数据预处理的前提，主要包括以下几种： 缺失值 ：记录的缺失或某个字段信息的缺失，一般的做法是删除、插补或者不作处理。 异常值 ：也即离群点，常用 简单统计分析 ， 3 σ \sigma σ 原则 ， 箱图分析 。 1、 简单统计分析 ：先对变量做一个描述性统计，进而查看哪些数据是不合理的，如199岁的年龄显然不合理）； 2、 3 σ \sigma σ 原则 ：前提是数据服从正态分布，在3 σ \sigma σ
MATLAB数据分析与挖掘实战_matlab_matlab数据挖掘_数据挖掘matlab_数据挖掘_
10-02
MATLAB数据分析与挖掘实战完整版2015
MATLAB 数据分析与挖掘实战教程
最新发布
gitblog_06711的博客
04-17 299
MATLAB 数据分析与挖掘实战教程 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 欢迎来到MATLAB数据分析与挖掘实战教程的下载仓库！本教程是一份非常好用的MATLAB数据分析资料，适用于课程教学及课后自学使用。 简介 本教程旨在帮助读者快速掌握使用MATLAB进行数据分析与挖掘的方法和技巧。内容全面，步骤详尽，即便是对MATLAB基础较为薄弱的用户也能够轻松上手。 内容特...
动态文档组织系统：原理、变体与未来挑战
在动态文档组织（DDO）系统中，交易发生后，聚类索引是一个关键指标。若交易后的聚类索引低于阈值，文本就需要进行重组，这标志着系统从维护模式向创建模式转变。其中，完全忽略之前文本组织方式，对整个文本进行...
精选资源
微状态分析cartool下载安装包
11-07
微状态分析是通过对EEG信号进行聚类分析，将时间序列分割成一系列短暂而稳定的脑电图模式，这些模式被称为“微状态”。每个微状态代表大脑在特定时间点的一种特定功能状态。通过分析微状态的持续时间、频率和序列...
斯坦福大学Andrew Ng机器学习课程深度解析
- K均值聚类：一种基于距离的聚类方法。 - 聚类算法的评估：如何确定最佳聚类数目。 - PCA的数学原理：降维的统计方法。 - 图像尺寸缩减：使用PCA降低图像的维度，保留重要特征。 第9周：异常检测和推荐系统 异常...
Java实现数据挖掘算法过程详解
首先需要理解决策树的工作原理，决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，而每个叶节点代表一种分类结果。 1. 导入数据集，并进行预处理，如属性选择、数据...
MATLAB数据分析与挖掘实战 及配套实验数据和源代码.rar
08-07
MATLAB数据分析与挖掘实战 及配套实验数据和源代码 【简介】 随着企业的泛互联网化和企业信息化程度的不断提高，大数据的概念被提了出来，在大数据时代，数据对企业突显出越来越重要的价值，企业对数据的价值也越来越重视。目前国内不少高校将数据挖掘引入本科教学中，在数学、电子信息、金融等专业开设了数据挖掘技术相关的课程，但目前这一课程的教学仍主要限于理论介绍。以数学类专业为例，目前高校存在的困境主要 有：  师资队伍建设问题：缺少统计学及应用数学专业 的 双师型 教师  师范院校的统计学及应用数学专业在大数据时代该如何准确定位？  课程设置该怎样跟进与完善？  实践环节应该如何加强？  产学研以及院校合作怎样才能落到实处？ 顶尖数据挖掘教学实训平台（TipDM T6 ，简称 T6 ）是专门针对高校数据挖掘课程中，学员实际应用能力差这一教学弱点设计开发的一系列教学模块。能够让老师在讲解数据挖掘算法理论的同时，通过实用的建模工具来模拟实际应用案例，在实验室环境下体验实际应用，由此弥补学员实践经验的不足。在教学过程中，强化应用和 动手，做到理论与实践的有机结合，使学生受益，老师授课方便。 【适用对象】  有数据挖掘相关教学课程的高校、研究所和培训机构。  用数据挖掘进行科研的高校、研究所。  适用专业：统计学、数学与应用数学，以及金融、医疗、管理、电子商务等有数据挖掘教学专业。 特别说明：提供数据挖掘建模软件，同时协助指导教师构建特定专业的挖掘模型及编写相应实训指导书 。
matlab数据分析与实战挖掘11-16章数据及源码
12-26
matlab数据分析与挖掘实战张良均版数据及源码分析，开发者必备！
MATLAB数据分析与数据挖掘下.rar
11-25
第2章软件介绍 第3章数据探索 第4章数据预处理 第5章 挖掘建模之离群点检测聚类分析关联规则分类与预测 第6章电力窃漏电用户自动识别 第7章航空公司客户价值分析 第8章中医证型的关联规则挖掘 第9章 基于水色图像的水质评价 第10章基于关联规则的网站智能推荐服务 第11章应用系统负载分析与容量预测 第12章面向网络舆情的关联度分析 第13章家用电器用户行为分析及事件识别...
MATLAB 数据分析与挖掘实战
11-08
很好用的matlab数据分析教程，可以用于课程教学以及课后使用
MATLAB数据分析与挖掘实战课件及配套代码
02-27
MATLAB数据分析与挖掘实战课件及配套代码，内容完整、清晰。
python数据分析和数据挖掘笔记
Cicome的博客
01-23 1015
前三章: 1，python中的常见库： 2，截断均值是去掉高低极端值之后的平均数。 3，众数是指数据集中出现最频繁的值。众数并不经常用来度量定性变量的中心位置，更用于定性变量。众数不具有唯一性。 4，极差=最大值-最小值 5，标准差: 标准差度量数据偏离均值的程度，计算公式为： 6，变异系数 变异系数度量标准差相对于均值的集中趋势，计算公式为：
MATLAB数据分析与挖掘实战
愿我善始善终
04-18 6771
《MATLAB数据分析与挖掘实战》文档pdf存于，D:\study\数据挖掘\MATLAB数据挖掘
【大数据分析与挖掘模型】matlab实现——多元线性回归模型
Robbi_的博客
06-06 1322
注意，在计算估计区间时，我所使用的算法和书上略有不同，是另一种算法，预测结果有所差异，但都是正确的。fprintf(‘95%% 预测区间: [%.2f, %.2f]\n’, PI_low, PI_high);掌握有关多元线性回归的理论知识，从中了解回归分析方法的数学模型、基本思想、方法及应用。fprintf(‘预测值 y_2004 = %.2f\n’, y_hat_new);disp(‘回归系数 b2 不具有显著性’);disp(‘回归系数 b2 具有显著性’);实现平台：Matlab 2022A。
MATLAB数据处理与分析实战
vipfanxu的博客
11-04 879
在MATLAB中，我们可以使用“plot”函数来绘制二维折线图，使用“scatter”函数来绘制二维散点图，使用“bar”函数来绘制柱状图，使用“pie”函数来绘制饼图。此外，还可以使用“heatmap”函数来绘制热力图，使用“contour”函数来绘制等高线图，使用“3Dplot”函数来绘制三维图等。其次，我们需要对原始数据进行转换。除了基本的图表类型，MATLAB还提供了高级的可视化工具箱，如“Image Processing Toolbox”和“Signal Processing Toolbox”。
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