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聚类分析用的小软件

用于对数据进行分类，无监督分类软件，可以尝试用一用

3分钟掌握聚类分析

三分钟掌握聚类分析。如果你不是统计专业或数学专业人士，而在解决问题的过程中又得用到一些统计方法，那首要的肯定是掌握聚类分析，该文档能让初学者快速了解聚类的目的，分类和步骤，思路清晰，操作简单。

聚类分析方法

不同聚类分析方法,简单介绍不同聚类方法。

灰色聚类分析方法介绍

本文介绍了灰色聚类分析方法的原理、特点和优点，并通过一实例向大家展示了该分析方法的全过程。

基于聚类分析方法的矿井水源识别

对聚类分析的原理及步骤进行了简要介绍,并将其应用于矿井水源的识别。根据矿井水样的水化学数据,分析矿井水样的水化学特征,确定水源的识别指标,运用系统聚类分析法研究了矿井水源识别方法。最后,结合已有的矿井水样...

聚类分析基本概念和方法（课件）

详细介绍聚类分析的一些基本概念和主要的方法，并给出了一些示例进行分析。包括k-均值算法、BIRCH算法、Chameleon算法、概率层次聚类、距离度量等。适合教学和复习使用。

Python实现的KMeans聚类算法实例分析

菜鸟一枚，编程初学者，最近想使用Python3实现几个简单的机器学习分析方法，记录一下自己的学习过程。 关于KMeans算法本身就不做介绍了，下面记录一下自己遇到的问题。 一 、关于初始聚类中心的选取 初始聚类中心的...

聚类分析法的应用实例

本文详细介绍了聚类分析方法的应用条件，并给了立体假意说明

聚类分析在电信消费模式中的应用

介绍了电信业中聚类分析的方法，可以作为参考

聚类分析的简要概括和应用

本文首先介绍聚类的基础——距离与相异度，然后介绍一种常见的聚类算法——k 均值 和k 中心点聚类，最后会举一个实例：应用聚类方法试图解决一个在体育界大家颇具争议的 问题——中国男足近几年在亚洲到底处于几流...

聚类分析研讨课件.ppt

本课件包括聚类分析基本思想、主要应用以及聚类分析常用方法的介绍，给出了各类方法的优势对比和仿真结果图

各城市消费水平差异层次聚类及因子分析

本文首先介绍聚类分析和因子分析的基本知识,其次将分析数据全国各地区的人均消费支出录入到spss,进行聚类分析,将31个地区分为三类;再次进行因子分析对其消费水平进行排名。最后对运行结果进行分析。分析各城市消费...

数据分析总结_03聚类分析.pdf

介绍聚类分析的框架、方法类型和聚类案例

模糊聚类分析及应用的C++实现

由于事物的区分通常具有模糊性,采用...介绍了模糊聚类分析的基本思想,用 B o 矩阵法进行聚类分析,使用 C++实现了一个模糊聚类分析系统中的聚类分析,通过形变监测网实例数据进行分析。结果显示,其分类结果符合实际要求.

数据立方体切片的核心聚类分析方法

数据立方体切片的核心聚类分析方法：详细介绍数据立方体、聚类模型、核心聚类方法

聚类分析的具体介绍，定义介绍

聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种多元统计方法，所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。严格的数学定义是较麻烦的，在不同问题中类的定义是不同的……

基于模糊聚类分析的简单学生考核方法

基于模糊聚类分析的简单学生考核方法，王文正，，本文在简要介绍多元统计的聚类分析方法基础上,结合某高校信息管理与信息系统专业学生的各种素质情况,对学生进行了考核,以期为高校

7.2聚类分析04.mp4

基于王斌会《多元统计分析及R语言建模》第7章第2节聚类分析。主要介绍聚类分析的系统聚类法（层次聚类法）中的最短距离法，最长距离法比较

7.2聚类分析05.mp4

基于王斌会《多元统计分析及R语言建模》第7章第2节聚类分析。主要介绍聚类分析的系统聚类法（层次聚类法）中的最短距离法，最长距离法和ward法的比较，以及基于中心化和标准化数据的相关算例。

几种聚类分析的计算方法

本文介绍了目前存在的几种聚类方法以及他们之间的优劣

应用模糊聚类分析方法预测导水裂隙带高度

应用模糊聚类分析方法预测导水裂隙带高度，张春，，模糊聚类分析已经在各个行业中有所应用，并得到了比较理想的结果。而在煤炭开采中，模糊聚类分析应用得还不多。本文中所要介绍的

完整车牌号识别程序，可以识别车牌和颜色，可以集成到项目中 支持win7+

基于.Net开发车牌号识别程序，通过控制台输出结果，可以通过启动参数传入地址，集成到项目中。 使用介绍：https://blog.csdn.net/billyyi/article/details/138597795

ChatGPT教程（终极版）最全整理

这是一篇动了某些人利益的良心教程。 这是一篇姗姗来迟的ChatGPT教程。 纯小白关于ChatGPT入门，你看我这篇文章就够了。 如果你已经用上了ChatGPT，更要恭喜你挖到宝藏，后面的高级技巧一定能让你有收获。 文章包含以下内容： 一、ChatGPT是啥？有什么用； 二、ChatGPT如何注册； 三、ChatGPT使用方法； 四、用ChatGPT搞钱； 五、高级技巧；

博客中Kmeans以及FCM算法数据（免积分）

博客中Kmeans以及FCM算法的数据，包括IRIS鸢尾花数据集、Wine葡萄酒数据集、Seed小麦种子数据集、glass数据集、WDBD乳腺癌数据集，下载在直接存入项目文件夹即可，如果下载不了，可以私信我，看到后会及时回复。

神经网络回归预测--气温数据集

神经网络回归预测--气温数据集

hugging face的models-openai-clip-vit-large-patch14文件夹

用于无法访问hugging face并需要运行stable-diffusion-webui时使用

XGBoost+LightGBM+LSTM-光伏发电量预测

包含比赛代码、数据、训练后的神经网络模型等。 在分析光伏发电原理的基础上，论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素，通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型，预估光伏电站瞬时发电量，根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析，验证模型的实际应用价值。 1 数据探索与数据预处理 1.1 赛题回顾 1.2 数据探索性分析与异常值处理 1.3 相关性分析 2 特征工程 2.1 光伏发电领域特征 2.2 高阶环境特征 3 模型构建与调试 3.1 预测模型整体结构 3.2 基于LightGBM与XGBoost的构建与调试 3.3 基于LSTM的模型构建与调试 3.4 模型融合与总结 4 总结与展望 参考文献

Mathwork+Matlab+编程手册

Introduction to Programming with MATLAB ~ Vanderbilt University

时间序列预测模型实战案例(Xgboost)(Python)(机器学习)包括时间序列预测和时间序列分类，点击即可运行！

内容概要 资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内) 在本次实战案例中，我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法，适用于各种机器学习任务，它最初主要用于解决分类问题，在此基础上也可以应用于时间序列预测。 时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用，包括金融、天气预报、股票市场等。我们将使用Python编程语言来实现这个案例。 其中包括模型训练部分和保存部分，可以将模型保存到本地，一旦我们完成了模型的训练，我们可以使用它来进行预测。我们将选择合适的输入特征，并根据模型的预测结果来生成未来的数值序列。最后，我们会将预测结果与实际观测值进行对比，评估模型的准确性和性能。 适合人群：时间序列预测的学习者,机器学习的学习者， 能学到什么：本模型能够让你对机器学习和时间序列预测有一个清楚的了解，其中还包括数据分析部分和特征工程的代码操作 阅读建议：大家可以仔细阅读代码部分，其中包括每一步的注释帮助读者进行理解，其中涉及到的知识有数据分析部分和特征工程的代码操作。

中文短信数据集-带标签

本数据集可用于进行文本分类、信息检索等自然语言处理实验，共包含80万条短信。其中：原始数据集data.txt每行为1条短信，格式为“标签\t短信内容”，标签=0表示正常短信，标签=1表示垃圾短信。train.csv和test.csv为拆分后的训练集与测试集，拆分代码为train_test_split.py。stopwords.txt为使用的停用词。 基于该数据集的文本分类详见文章https://blog.csdn.net/baidu_40395808/article/details/135793836，基于该数据集的信息检索详见文章https://blog.csdn.net/baidu_40395808/article/details/135897480。 示例如下： 0 商业秘密的秘密性那是维系其商业价值和垄断地位的前提条件之一 1 《依林美容》三．八．女人节倾情大放送活动开始啦！！！！超值套餐等你拿，活动时间x月x日一x月xx日， 详情进店咨询。美丽热线x