"课题:项目6 分析大数据 第2部分 运用大数据分析 Kmeans算法实战 "课次:第19次 " "教学目标及要求: " "(1)任务1 安装Scikit Learn 库(掌握) " "(2)任务2 解析KMeans算法(掌握) " "(3)任务3 运用KMeans算法实战(熟练掌握) " "教学重点: " "(1)任务2 解析KMeans算法(掌握) " "(2)任务3 运用KMeans算法实战(熟练掌握) " "教学难点: " "(1)任务2 解析KMeans算法(掌握) " "(2)任务3 运用KMeans算法实战(熟练掌握) " "思政主题: " "教学步骤及内容 : "旁批栏: " "1.课程引入 " " " " " "2.本次课学习内容、重难点及学习要求介绍 " " "(1)任务1 安装Scikit Learn 库(掌握) " " "(2)任务2 解析KMeans算法(掌握) " " "(3)任务3 运用KMeans算法实战(熟练掌握) " " "3.本次课的教学内容 " " "(1)任务1 安装Scikit Learn 库(掌握) " " "Scikit-learn是Python的一个开源机器学习模块,它建立在NumPy,Sci" " "Py和matplotlib模块之上能够为用户提供各种机器学习算法接口,可以" " "让用户简单、高效地进行数据挖掘和数据分析。 " " "分类是指识别给定对象的所属类别,属于监督学习的范畴,最常见的应" " "用场景包括垃圾邮件检测和图像识别等。目前Scikit-learn已经实现的" " "算法包括支持向量机(SVM)、K-近邻、逻辑回归、随机森林、决策树 " " "及多层感知器(MLP)神经网络等。 " " "回归是指预测与给定对象相关联的连续值属性,最常见的应用场景包括" " "预测药物反应和预测股票价格等。 目前Scikit-learn已经实现的算法 " " "包括支持向量回归(SVR)、脊回归、Lasso回归、弹性网络(Elastic " " "Net)、最小角回归(LARS " " ")、贝叶斯回归及各种不同的鲁棒回归算法等。 " " "聚类是指自动识别具有相似属性的给定对象,并将其分组为集合,属于" " "无监督学习的范畴,最常见的应用场景包括顾客细分和试验结果分组。" " "目前Scikit-learn已经实现的算法包括K-均值聚类、谱聚类、均值偏移" " "、分层聚类、DBSCAN聚类等。 " " "数据降维是指使用主成分分析(PCA)、非负矩阵分解(NMF)或特征选" " "择等降维技术来减少要考虑的随机变量的个数,其主要应用场景包括可" " "视化处理和效率提升。 " " "模型选择是指对于给定参数和模型的比较、验证和选择,其主要目的是" " "通过参数调整来提升精度。目前Scikit-learn实现的模块包括格点搜索" " "、交叉验证和各种针对预测误差评估的度量函数。 " " "数据预处理是指数据的特征提取和归一化,是机器学习过程中的第一个" " "也是最重要的环节。这里归一化是指将输入数据转换为具有零均值和单" " "位权方差的新变量,但因为大多数时候都做不到精确到零,因此会设置" " "一个可接受的范围,一般都要求范围为0~1。而特征提取是指将文本或 " " "图像数据转换为可用于机器学习的数字变量。 " " "在进去数据分析前,我们需要为我们的IDLE安装sklearn库,安装Sciki" " "t-learn库需要使用如下命令: " " "pip install numpy " " "pip install scipy " " "pip install sklearn " " "(2)任务2 解析KMeans算法(掌握) " " "1)聚类算法 " " "聚类分析是在对象数据中发现对象之间关系。一般来说,组内相似性越" " "高,组间相似性越大,则聚类的效果越好。聚类分析将大量数据划分为" " "性质相同的子类,便于了解数据的分布情况。因此,它广泛应用于模式" " "识别、图像处理、数据压缩等许多领域,例如: " " "在市场分析中,通过聚类分析能帮助决策者识别不同特征的客户群,以" " "及各客户群的行为特征; " " "在生物工程研究中,聚类分析能够用于推导动植物的分类,按照功能对" " "基因进行划分并获取种群中的固有结构特征; " " "在非关系数据库领域(如空间数据库领域),聚类分析能够识别具有相同" " "地理特征的区域以及该区域的环境和人的特征; " " "在web信息检索领域,聚类分析能够对web文档进行分类,提高检索效率" " "。 " " "2)KMeans算法: " " "k-平均算法(英文:k-means " " "clu
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