数据分析系列--[11] RapidMiner,K-Means聚类分析(含数据集)

已于 2025-02-02 18:56:21 修改
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文章标签： kmeans 算法 机器学习 RapidMiner 数据分析 数据挖掘 人工智能
于 2025-02-02 17:38:56 首次发布
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数据挖掘RapidMiner工具使用----聚类K-Means案例分析
xianjie0318的博客
07-13 2万+
这里以学校的学生成绩进行聚类分析为案例 1、背景        随着我国经济的发展，网络已被应用到各个行业，人们对网络带来的高效率越来越重视，然而大量数据信息给人们带来方便的同时，也随之带来了许多新问题，大量数据资源的背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能对其进行更深入的分析，以便更好地利用这些数据，从中找出潜在的规律。那么，如何从大量的数据中提取并发现有用信息以提供决策的依据，已成为一个新
RapidMiner介绍与实践（三）K-Means
Floris_lovelace的博客
06-06 4567
前言 前两篇介绍了利用RapidMiner利用决策树算法、贝叶斯分类器对golf数据进行简单的预测分析，当然由于数据集的有限，模型预测结果就是各种惨不忍睹，所以……今天更多是关注于K-Means算法在rapidminer中如何实践。 K-Means算法基本理解 K-Means又称K-平均数，计算标准为距离平均数。计算过程如下。 之前，非常机缘巧合看到有关K-Means算法可视化的程序。感觉对算法...
rapidminer进行关联分析、分类预测、聚类分析
Cachel Wood的博客
07-10 5683
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
运用RapidMiner进行聚类分析
m0_56134806的博客
07-06 1881
运用RapidMiner进行聚类分析 Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集，在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。数据集内包含 3 类共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，还有一个label字段表示鸢尾花卉属于（iris-setosa, iris-versicolour, iris-virginica）中的哪一品种。 我们想通过前两个特征来进行聚类分析。 选择a1和a2属性添加K-means聚类操作符调整聚类个数，...
数据挖掘丨轻松应用RapidMiner机器学习内置数据分析案例模板详解（上篇）
持续分享仿真技术、高性能计算 (HPC) 和人工智能、数据分析等领域的优秀技术内容，欢迎持续关注Altair
06-07 1274
RapidMiner 机器学习平台提供了一个可视化的操作界面，允许用户通过拖放的方式构建数据分析流程。目前内置了13 种案例模板，这些模板是预定义的数据分析流程，可以帮助用户快速启动和执行常见的数据分析任务。
18、数据分析--聚类算法
剑指苍天
07-18 2203
聚类算法属于无监督的一种算法，不需要标签就可以进行处理0 K -means家族（K-means算法是聚类算法中最常用的） ​ 给定一个有M个对象的数据集，构建一个具有k个簇（组）的模型，其中k<=M。满足以下条件： ​ 每个簇至少包含一个对象 ​ 每个对象属于且仅属于一个簇 ​ 将满足上述条件的k个簇成为一个合理的聚类划分 ​ 基本思想：对于给定的类别数目k，首先给定初始划分，通过迭代改变样本和簇的隶属关系，使的 每次处理后得到的划分方式比上一次的好(总的数据集之间的距离和变小了)，（K不是一次
数据挖掘工具（RapidMiner）
weixin_43156294的博客
08-27 1359
RapidMiner是一款功能强大的数据挖掘和机器学习工具，它提供了从数据预处理、建模、评估到部署的一系列流程。它最初由德国多特蒙德工业大学的人工智能部门开发，原名Yale，后更名为RapidMiner。RapidMiner以其图形用户界面(GUI)和拖拽式操作而闻名，这使得即使是初学者也能快速上手进行数据分析。
【备忘】最新大数据快速数据挖掘平台RapidMiner数据分析视频教程下载
10年职场两茫茫，35岁凄凉奈若何
12-14 874
【No151】最新大数据快速数据挖掘平台RapidMiner数据分析视频教程下载 01.数据挖掘及工具简介 02.数据准备：导入、预处理、导出 03.关联分析、关联规则 04.K-Means 聚类、辨别分析 05.线性回归、逻辑回归 06.决策树、神经网络 07.文本挖掘 08.web挖掘 (上) 09.web挖掘 (下) 10.推荐系统 11.模型评估、优化 12.时间序
【备忘】最新大数据快速数据挖掘平台RapidMiner数据分析视频教程
qq_38472250的博客
12-24 677
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rapidminer使用手册 [RapidMiner数据分析与挖掘实战] 全17章
04-26
《RapidMiner数据分析与挖掘实战》是一本全面介绍RapidMiner工具的指南，涵盖了从基础操作到高级应用的17个章节。RapidMiner是一款强大的数据挖掘和分析平台，广泛应用于人工智能领域。本手册旨在帮助用户掌握其核心...
快速数据挖掘数据分析实战RapidMiner工具应用第9章 K-Means 聚类、辨别分析V1.rar
09-29
在本压缩包中，我们关注的是“快速数据挖掘数据分析实战RapidMiner工具应用”的第9章，主题聚焦于K-Means聚类算法和辨别分析。这些是数据科学领域中常用的统计方法，用于理解数据集中的模式和群体结构。 **K-Means...
第9章rapidminer-k-means聚类.辨别分析v1.docx
11-27
它的主要目的是发现数据内在的结构和模式，帮助理解数据集的组成。在餐饮业，聚类分析可以帮助企业识别不同类型的客户群体，比如高价值客户和需关注的客户，以及菜品的销售趋势，如畅销品和滞销品。 【K-Means算法...
第9章RaPID控制miner-K-Means聚类,辨别分析V.docx
11-26
【K-Means算法】K-Means是最常见的聚类算法之一，它试图将数据集分割成K个类别，通过迭代寻找最佳的聚类中心。算法流程包括：随机选择K个初始聚类中心，计算每个样本到这些中心的距离，并将样本分配到最近的类别，...
第9章RaPID控制miner-K-Means聚类,辨别分析V.pdf
11-26
**9.1.2 K-Means聚类算法详解** K-Means算法包括以下步骤： 1. 随机选择K个初始聚类中心。 2. 计算每个数据点到所有聚类中心的距离，将其分配给最近的聚类。 3. 更新聚类中心为该类所有点的均值。 4. 检查聚类中心...
实验三 Python 数据可视化 && Python 聚类-K-means(CQUPT)
m0_74212916的博客
03-10 876
利用python实现数据可视化与聚类算法的实现
【LeetCode 热题100】 45. 跳跃游戏 II 的算法思路及python代码
最新发布
pljnb的博客
04-03 362
给定一个长度为 n 的 0 索引整数数组nums。初始位置为nums[0]。每个元素nums[i]表示从索引 i 向后跳转的最大长度。换句话说，如果你在nums[i]处，你可以跳转到任意返回到达的最小跳跃次数。生成的测试用例可以到达。
[dp_3 路径问题] 不同路径 | 障碍物 II | 珠宝的最高价值
一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活
04-03 802
初始化 | 虚拟节点 | 想从dp表找回之前矩阵的位置所以下标都要统一-1才行。i-1，j-1。 依赖前两位,所以要初始两位 if(s[0]=='0') return 0; //这个是这个题目的特殊意思要领悟到 ● 动态规划就是一个从小往大的有逻辑性的计算 ● 以此来避免对相同的事情重复计算很多次 ● 因为填表之后，如果碰到已经计算过的数值就可以直接进行调用啦~
算法 ｜ 神教优化算法(Divine Religions Algorithm, DRA)原理，公式，应用，算法改进研究综述，matlab代码
尘世冰封的专栏
04-03 53
神教优化算法；元启发式算法；宗教行为模拟；群体智能；MATLAB实现。
算法 ｜ 基于灰狼优化算法求解带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）研究（附matlab代码）
尘世冰封的专栏
04-02 202
带时间窗的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW）是物流配送领域的关键挑战。本文提出一种基于灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）的求解方法，通过模拟灰狼群体狩猎行为，结合动态参数调整策略，优化车辆路径的总行驶距离与时间窗约束满足率。实验结果表明，GWO算法在求解VRPTW时，相较于粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA），具有更快的收敛速度和更优的路径成本。
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