原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 顺序分析和聚类分析算法）前言本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结，前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍，我为了展示方便，特地的整理了一个目录提纲篇：大数据时代：深入浅出微软数据挖掘算法总结连载，有兴趣的童鞋可以点击查阅，本篇我们将要总结的算法为：Microsoft顺序分析和聚类分析算法，此算法为上一篇中的关联规则分析算法的一...
原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 时序算法）前言本篇文章同样是继续微软系列挖掘算法总结，前几篇主要是基于状态离散值或连续值进行推测和预测，所用的算法主要是三种：Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法,当然后续还补充了一篇结果预测篇，所涉及的应用场景在前几篇文章中也有介绍，有兴趣的同学可以点击查看，本篇我们将总结的算法为Micros...
原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 决策树分析算法）随着大数据时代的到来，数据挖掘的重要性就变得显而易见，几种作为最低层的简单的数据挖掘算法，现在利用微软数据案例库做一个简要总结。应用场景介绍其实数据挖掘应用的场景无处不在，很多的环境都会应用到数据挖掘，之前我们没有应用是因为还没有学会利用数据，或者说还没有体会到数据的重要性，现在随着IT行业中大数据时代的到来，让...
算法描述 先验算法是实现频繁项挖掘的一种经典算法，利用关联式规则不断扩展频繁项子集以获得全部的频繁项集合。解释一下关联式规则，所谓关联式是指在大量的数据中找出的项与项之间的关系。例如消费者购买了产品A，一般都会购买产品B，这就是一条关联式。 先验算法被设计用来处理包含事务的数据库，这里的每一个事务都被当成是一组项集，给定一个阈值C，我们需要找出至少出现C次的事务子集（即子项）。这边这个C值就是最小支...
继上两篇文章介绍聚类中基于划分思想的k-means算法和k-mediod算法本文将继续介绍第二种基于划分思想的k-mediod算法-----clara算法clara算法能够说是对k-mediod算法的一种改进,就如同k-mediod算法对k-means算法的改进一样.clara(clustering large application)算法是应用于大规模数据的聚类.而其核心算法还是利用k-mediod算法.仅仅是这样的算法弥补了k-mediod算法仅仅能应用于小规模数据的缺陷.clara算法的核心是,先对大规模数据进行...
MapReduce 支持的部分数据挖掘算法MapReduce 能够解决的问题有一个共同特点：任务可以被分解为多个子问题，且这些子问题相对独立，彼此之间不会有牵制，待并行处理完这些子问题后，任务便被解决。在实际应用中，这类问题非常庞大，谷歌在论文中提到了MapReduce 的一些典型应用，包括分布式grep、URL 访问频率统计、Web 连接图反转、倒排索引构建、分布式排序等，这些均是比较简单的应用。下面介绍一些比较复杂的应用。（1）TopK...
之前介绍的apriori算法中因为存在许多的缺陷，例如进行大量的全表扫描和计算量巨大的自然连接，所以现在几乎已经不再使用在mahout的算法库中使用的是PFP算法，该算法是FPGrowth算法的分布式运行方式，其内部的算法结构和FPGrowth算法相差并不是十分巨大所以这里首先介绍在单机内存中运行的FPGrowth算法还是使用apriori算法的购物车数据作为例子，如下图所示：TID为购物车项的编号，i1-i5为商品的编号FPGrowth算法的基本思想是，首先...
练习一：总结列表，元组，字典，集合的联系与区别列表：是Python中最基本的数据结构，序列中的每个元素都分配一个数字- 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。列表元素可以修改，允许重复项存在，它是有序的：排列顺序不同，两个列表就判定为不相等集合：1.set()为可改集合，frozenset() 是不可改集合 2.不同类型的变量组合 3.不允许重复项 4.无序的：排列顺序不同，只要包含内容相同，就判定为两集合...
(期末考试快到了，所以比较粗糙，请各位读者理解。。)一、 概念DBSCAN是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定。低密度区域中的点被视为噪声而忽略，因此DBSCAN不产生完全聚类。二、 伪代码1 将所有点标记为核心点、边界点和噪声点。2 删除噪声点。3 为距离在Eps之内的所有核心点之间赋予一条边。4 每组连通的核心点形成一个簇。5 将每个边界点指派到一个与之关联的核心点的簇中。...
1、过拟合和欠拟合怎么判断，如何解决？答：主要可以通过训练误差和测试误差入手判断是否过拟合或欠拟合。一般而言训练误差很低，但是测试误差较高，过拟合的概率较大，如果训练误差和测试误差都很高，一般是欠拟合。过拟合可以从增加样本量，减少特征数，降低模型复杂度等方面入手，实际的例子比如线性回归中，对于几十个样本的数据点就没必要用几十个变量去拟合。欠拟合则反之，需要考虑模型是否收敛，特征是否过少，模型是否过于...
机器学习与数据挖掘中的十大经典算法背景：top10算法的前期背景是吴教授在香港做了一个关于数据挖掘top10挑战的一个报告，会后有一名内地的教授提出了一个类似的想法。吴教授觉得非常好，开始着手解决这个事情。找了一系列的大牛（都是数据挖掘的大牛），都觉得想法很好，但是都不愿自己干。原因估计有一下几种：1.确实很忙2.得罪人3.一系列工作很繁琐等等。最后和明尼苏达大学的Vipin Kumar教授一起把这件事情承担下来。先是请数据...
大数据时代 数据挖掘十大经典算法不不过选中的十大算法，事实上參加评选的18种算法。实际上随便拿出一种来都能够称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。1.C4.5C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法.C4.5算法继承了ID3算法的长处。并在下面几方面对ID3算法进行了改进：1)用信息增益率来选择属性。克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；2)在树构造过程中进行...
一、无监督学习 1、聚类：是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程。因此，一个聚类就是一些数据实例的集合。聚类技术经常被称为无监督学习。二、K-均值聚类 1、k—均值算算法：是发现给定数据集k个簇的算法 2、步骤： 1）、随机选取k个数据点作为初始的聚类中心（要求发现k个簇）。 2）、把每个数据点分配给距离它最近的聚类中心（对图中的所有点求到这K个种子点的距离，假如点P离种子...
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0 简介0.1 主题0.2 目标0.2.1 能掌握聚类的距离计算方式0.2.2 能够掌握聚类的各种方式1 聚类定义2 距离计算与相似度方法总结2.1 距离算法2.2 余弦相似度与Pearson相似度3 K-Means算法过程3.1 算法过程 3.2 代码实现# 导入包import numpy as np import sklearn from sklearn.datasets import make_blobs # 导入产生模拟数据的方法from sklearn.cluster import KMeans # 导入kmeans 类# 1. 产生模拟数据；random_state此参数让结果...