标签:聚类分析

R

信用卡评分模型(R语言)

from http://blog.csdn.net/csqazwsxedc/article/details/51225156 信用卡评分 2016年1月10日 一、数据准备 1、 问题的准备 •            目标:要完成一个评分卡...

SAS

SAS聚类分析

from http://blog.163.com/zzz216@yeah/blog/static/16255468420121105146675/ 1 用CLUSTER过程和TREE过程进行谱系聚类 一、CLUSTER过程用法 CLUSTE...

SAS

如何使用K-MEANS聚类算法解决分类问题

K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 对于聚类问题,我们事先并不知道给定的一个训...

数据挖掘

数据挖掘(聚类分析)

概况: 数据挖掘对聚类算法的要求:可伸缩性(在小数据集上算法优,同样要求在大数据集上算法优)、处理不同类型数据的能力、发现任意形状簇的能力、输入参数的领域知识最小化、处理噪声数据的能力、对输入数据顺序的敏感、可解释性和可用性、基于约束的聚类...

SAS

SAS中的聚类分析方法总结

      说起聚类分析,相信很多人并不陌生。这篇原创博客我想简单说一下我所理解的聚类分析,欢迎各位高手不吝赐教和拍砖。    按照正常的思路,我大概会说如下几个问题: 1.     什么是聚类分析? 2.     聚类分析有什么用? 3....

SAS

使用SAS进行简单的聚类分析讲解

聚类分析的目的是把分类对象按一定的规则分成若干类,这些类不是事先给定的,而是根据数据的特征确定的,对类的数目和类的结构不必作任何的假定。在同一类里的这些对象在某种意义上倾向于彼此相似,而在不同类里的对象倾向于彼此不相似。 聚类分析根据分类对...

R

大数据分析之——k-means聚类中的坑

来自 http://blog.sciencenet.cn/blog-556556-860647.html 使用k-means进行聚类,常常被假定为数据是球状的,似乎是非球状数据就不灵了。 下面构造一个数据,看看非球状数据长什么样子: lib...

R

R聚类分析学习

学习交流数据分析、挖掘可以加QQ群 76354029 本贴主要为2015年12月19号晚上8点半的分享交流准备。 内容: 理论、应用、练习 理论: 什么是聚类分析? 聚类分析属于探索性的数据分析方法。通常,我们利用聚类分析将看似无序的对象进...

R

R语言的三种聚类方法

一、层次聚类 1)距离和相似系数 r语言中使用dist(x, method = “euclidean”,diag = FALSE, upper = FALSE, p = 2) 来计算距离。其中x是样本矩阵或者数据框。...

R

使用R完成Kmeans聚类

来自 http://blog.csdn.net/yucan1001/article/details/23123043 newiris <- iris; newiris$Species <- NULL; #对训练数据去掉分类标记 ...

Python

K-means算法及文本聚类实践

K-Means是常用的聚类算法,与其他聚类算法相比,其时间复杂度低,聚类的效果也还不错,这里简单介绍一下k-means算法,下图是一个手写体数据集聚类的结果。 基本思想 k-means算法需要事先指定簇的个数k,算法开始随机选择k个记录点作...

数据挖掘

聚类分析在用户分类中的应用

来自 http://uedc.163.com/3287.html 什么是聚类分析? 聚类分析属于探索性的数据分析方法。通常,我们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类,以达到更好地理解研究对象的目的。聚类结果要求组内对象相似性较高,组间...

SAS

聚类分析

来自网络 聚类分析和判别分析有相似的作用,都是起到分类的作用。但是,判别分析是已知分 类然后总结出判别规则,是一种有指导的学习;而聚类分析则是有了一批样本,不知道它们 的分类,甚至连分成几类也不知道,希望用某种方法把观测进行合理的分类,使得...