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聚类分析CSV文件
聚类分析CSV文件
聚类分析
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2018-03-25
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用来进行聚类分析的.CSV文件，一共包含167177个观测值。
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clustering.csv
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K-means算法数据
聚类分析讲解
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聚类分析 是pdf版的 很有用 数据挖掘基础
聚类分析常用数据集
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聚类分析常用的人工数据集，包括：UCI:wine、Iris、yeast，还有4k2_far、leuk72_3k等数据集。它们在聚类分析、数据挖掘、机器学习、模式识别领域经常用到。
用于聚类算法测试的数据集.rar
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5星 · 资源好评率100%
两两条弧线(粗)，两条弧线，两坨散点，螺旋点云(不平衡型)..等，可用于测试聚类算法两条弧线(粗)，两条弧线，两坨散点，螺旋点云(不平衡型)..等，可用于测试聚类算法条弧线(粗)，两条弧线，两坨散点，螺旋点云(不平衡型)..等，可用于测试聚类算法
K-Means算法使用的数据集order.csv
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order.csv是K-Means聚类算法使用到的数据集，通过K-Means聚类算法可以实现对于order.csv中的数据按照聚类中心进行聚类
csv格式的鸢尾花数据集iris
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标准数据集，做分类和聚类用的比较多，适合机器学习和数据挖掘课程使用
result.csv K-means算法的数据集（自用）
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用于K-means算法的数据集，当让你聚类完后也可以逻辑回归或者线性回归。
如何从csv文件构建Tensorflow的数据集
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主要介绍了如何从csv文件构建Tensorflow的数据集，帮助大家更好的理解和使用Tensorflow，感兴趣的朋友可以了解下
数据挖掘_聚类算法实现.rar
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这个资源是一个拥有完整代码与测试数据的k-means算法文件。距离计算方式中，欧式距离、余弦距离均实现了，且可作为程序参数供用户自由选择；两份数据集均进行了聚类，聚类结果由程序自动保存到txt文件中；聚类结果中包含SSE值。
分析CSV文件
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下载https://www.kaggle.com/zynicide/wine-reviews数据集，然后使用python语言分析这些数据。
CSV文件解析
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CSV解析，实现在COCOS2D-X开发中，直接使用UTF8编码的字符串 祝你工作愉快
CSV文件
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5星 · 资源好评率100%
乱码的CSV文件
读取CSV文件
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读取CSV文件，可以处理包含逗号的字段
CSV文件读取
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以PYTHON语言编写的将CSV文件解析成数据库SQL脚本的代码。
kmeans数据集
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kmeans数据集
机器学习常用数据集(iris、wine、abalone)
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3星 · 编辑精心推荐
包括了常用的机器学习数据集，都是csv格式的。有iris.csv、wine.csv、abalone.csv、glass.csv一共由11个数据。
聚类算法测试数据集.zip
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本人整理的csv格式的点云数据，可以用来测试和验证k-means、dbscan或者是自己开发的聚类算法。
常用聚类分类数据集（32个txt格式）
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二维多维不同簇数的点集，螺旋分布、月牙分布、环形分布等数据集，共30余种
鸢尾花（iris）数据集，用于机器学习训练，预测的经典数据集, csv格式
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Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。iris以鸢尾花的特征作为数据来源，常用在分类操作中。该数据集由3种 不同类型的鸢尾花的50个样本数据构成。其中的一个种类与另外两个种类是线性可分离的，后两个种类是非线性可分离的。 该数据集包含 了5个属性： & Sepal.Length（花萼长度），单位是cm; & Sepal.Width（花萼宽度），单位是cm; & P
CSV测试文件
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很好用的代码库，CSV是（逗号分隔值）的英文缩写，通常都是纯文本文件。建议使用WORDPAD或是记事本（NOTE）来开启，再则先另存新档后用EXCEL开启，也是方法之一
CSV文件合并
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CSV文件合并,可以节省时间，快速合并CSV文件，简化操作
CSV文件操作
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NULL 博文链接：https://corelengine.iteye.com/blog/910815
常见聚类数据集人工数据和UCI数据都有
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4星 · 用户满意度95%
这里面是机器学习里面聚类所需的数据集，分为人工的二维数据集，如月牙形，双螺旋型等，和UCI真实数据集，是我搜集好久才弄出来的，有一些二维数据集是自己生成的，提供给大家做算法实验。
iris.data.csv 机器学习 数据样本
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iris.data.csv ---- 虹膜 机器学习 采集数据样本 5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3,1.4,0.2,Iris-setosa 4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa ……………………………… 共150个实例。
k-means 聚类算法与Python实现代码
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k-means 聚类算法思想先随机选择k个聚类中心，把集合里的元素与最近的聚类中心聚为一类，得到一次聚类，再把每一个类的均值作为新的聚类中心重新聚类，迭代n次得到最终结果分步解析 一、初始化聚类中心 首先随机选择集合里的一个元素作为第一个聚类中心放入容器，选择距离第一个聚类中心最远的一个元素作为第二个聚类中心放入容器，第三、四、、、N个同理，为了优化可以选择距离开方做为评判标准 二、迭代聚类
数据曲线K_means聚类分析
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R语言数据挖掘实验报告——美国黑色星期五（BlackFriday）（附代码和实验数据csv文件）聚类 关联规则挖掘
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R语言数据挖掘——美国黑色星期五（BlackFriday）实验报告（附代码） 使用R语言 实现基本数据统计 聚类 关联规则挖掘 注意：此为个人实验报告，仅作学习参考，勿照搬照抄，尤其ZS学校的同学。
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