数据聚类

互联网 数据量呈爆炸式增长，数据对社会生产和生活的影响越来越大，数据挖掘技术的应用也越来越广泛。数据挖掘过程是一个反复多次的人机交互过程，它包括定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评估模型等。主要的数据挖掘算法包括关联分析、序列模式挖掘、分类算法及聚类算法等。 据了解，WIMI微美全息

编辑导语：由于数据对于各行各业的人来说是越来越重要的存在，于是近年来关于数据分析的方法也是越来越多。在本篇文章中，作者为我们介绍了聚类模型，看看应该如何用聚类模型（k-means）来做数据分析吧。 在日常工作中，很多时候都会用到数据分析的方法，聚类模型模型看起来非常简单，但实际上它的十分重要；本文作者分享了关于如何用聚

本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：The 5 Clustering Algorithms Data Scientists Need to Know作者 | George Seif翻译 | 邓普斯•杰弗、arnold_hua、小Y的彩笔校对 | 邓普斯•杰弗       审核| Lam-W      整理 |

本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题The 5 Clustering Algorithms Data Scientists Need to Know，作者为George Seif。翻译 | 姜波    整理 |  凡江  吴璇聚类是一种关于数据点分组的机器学习技术。给出一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点分类

在 New Relic，我们每分钟都会收集到 13.7 亿个数据点。我们为我们的客户收集、分析和展示的很大一部分数据都是时间序列数据。为了创建应用与其它实体（比如服务器和容器）之间的关系，以便打造 New Relic Radar 这样的新型智能产品，我们正在不断探索更快更有效的对时间序列数据分组的方法。鉴于我们所收集的

文 | Jiang Zhang集合(ensemble)模拟数据可视化是科学可视化的一个重要研究方向，特别是针对气象学这一特定领域。通过扰动初始条件或者使用不同的预测模型公式，集合方法会生成代表大气未来可能状态的一些数据成员。分析集合预报中的时间演化和可变性是这类问题的一个重要的任务。在已有的方法中，spaghetti

机器学习，特别是聚类算法，可以用来确定哪些地理区域经常被一个用户访问和签到而哪些区域不是。这样的地理分析使多种服务成为可能，比如基于地理位置的推荐系统，先进的安全系统，或更通常来说，提供更个性化的用户体验。在这篇文章中，我会确定对每个人来说特定的地理活动区域，讨论如何从大量的定位事件中（比如在餐厅或咖啡馆的签到）获取用

我抓耳挠腮，苦思冥想了好几天，借助一位好哥们的某公众号的“历史遗留数据”，进行了一番探索…终于，运营喵我终于摸索出一个适合分析企业号、大批量数据的分析方法，好东西不敢独享，特来分享给各位。文章中的货很干，同时也意味着烧脑无下限，但看完数据运营的功力大增。所以，在开始正文前，先说下本文的布局，让大家有个心理准备：先讲讲聚

最近有很多看了《 运营实操｜如何利用微信后台数据优化微信运营 》的小伙伴，加我微信后都不约而同的问我这样一个问题：嗨，运营小喵，你写的“根据后台数据优化微信文章内容”，似乎只适合在运营时间不长、拥有少量数据的情况下才有用，毕竟你的文章才十几篇文章呢，而我运营的是企业号，运营最少几个月，而

文| 十方 比较分类算法的话，大概考虑这几个维度：时间空间复杂度，鲁棒性，参数敏感性，处理不规则形状，适合的类数量，类间差异（范围大小，样本个数，形状差异） 可以参照一下sklearn网站给出的列表： 2.3. Clustering 除了这些聚类方法以外，统