实验七、数据挖掘之K-means聚类算法 一、实验目的 1. 理解K-means聚类算法的基本原理 2. 学会用python实现K-means算法 二、实验工具 1. Anaconda 2. sklearn 3. matplotlib 三、实验简介 1 K-means算法简介 k-means算法是一种聚类算法，所谓聚类，即根据相似性原则，将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇，将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇。聚类与分类最大的区别在于，聚类过程为无监督过程，即待处理数据对象没有任...
Naive Bayes概率和统计里有哪些需要掌握的概念？随机变量（Random Variable）来描述事件所有可能出现的状态 离散型随机变量（Discrete Random Variable） 连续型随机变量（Continuous Random Variable） 概率分布（Probability Distribution）来描述每个状态出现的可能性 联合概率（Joint Probability） 边缘概率（Marginal Probability） 条件概率说了这么多，不知道你有没有一种感觉，其实概率论研究的就是这些概率之间相互转化的...
C4.5决策树学习通常包括三个步骤特征选择。选取最优特征来划分特征空间，用信息增益或者信息增益比来选择 决策树的生成。ID3、C4.5、CART 剪枝什么是信息熵？随机变量x概率P(x) 表示 x 出现的概率信息量H(x)=?log(P(x)) 信息量是信息论中的一个度量，简单来说就是，当我们观察到某个随机变量的具体值时，接收到了多少信息。 而我们接收到的信息量跟发生事件的概率有关。事情发生的概率越大，产生的信息量越小；事情发生的概率越小，...
CARTCART 算法另一种常见的决策树是 CART 算法（Classification and Regression Trees，分类与回归树）。这种算法和 ID3、C4.5 相比，主要有两处不同：在分类时，CART 不再采用信息增益或信息增益率，而是采用基尼指数（Gini）来选择最好的特征并进行数据的划分； 在 ID3 和 C4.5 决策树中，算法根据特征的属性值划分数据，可能会划分出多个组。而 CART 算法采用了二叉树，每次把数据切成两份，分别进入左子树、右子树。当然，CART...
数据科学家使用度最高的 10 大算法 文末有全部算法的集合列表 每个受访者平均使用 8.1 个算法，这相比于 2011 的相似调查显示的结果有了巨大的增长 与 2011 年关于数据分析/数据挖掘的调查相比，我们注意到最常用的方法仍然是回归、聚类、决策树/Rules 和可视化。相对来说最大的增长是由 (pct2016 /pct2011 – 1) 测定的以下算法： Boosting，从 2011 年的 23.5% 至 2016 年的 32.8%，同比增长 40% 文本挖掘，从 2011 年的 27.7% 至...
理解 特点 作用 最小化一个损失函数 最大化一个效用函数：梯度上升法 随机梯度下降法 以单个数据作为梯度下降的依据 优点 批量梯度下降法 以整体数据作为每次梯度下降的方向的根据 小批量梯度下降法...
In?[1]:?? ? ? ?from sklearn import datasets??In?[2]:?? ? ? ?boston = datasets.load_boston() X = boston.data y = boston.target #去除不真实的数据 X = X[y < 50] y = y[y < 50] ???In?[3]:?? ? ? ?from sklearn.model_selection import train_test_split #载入数据切分工具??In?[5]:?? ? ? ?X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size = 0.2,random_state=666) #切分数据??In?[6]:?? ? ? ?from...
1. 算法原理 C4.5算法： 首先根据训练集求出各属性的信息熵info, 然后求出类别信息商infod, infod - info[i]得到每个属性的信息增益gain, 然后计算每个属性的信息分裂度h, gain[i] / h[i]得到属性信息增益率。递归选择信息增益率最高的属性，按照该属性对数据集进行分裂，判断分裂之后的数据集类别是否为’纯’的，如果是则将当前分裂属性作为叶节点，如果不是继续递归进行分裂过程。最终训练出一颗决策树。测试过程即根据各属性的...
理解 以a b为变量，预测值与真值的差的平方和为结果的函数 参数学习的基本方法：找到最优参数使得预测与真实值差距最小 假设可以找到一条直线 y = ax+b 使得预测值与真值的差的平方和最小 故事 假设你面前有一堆男人 这些男人的基本信息全部掌握，包括他们的年收入 简单线性回归 简单线性回归的思想就是：假设你相信，这些男人的身高越高，年收入越高，然后找到一个一元线性方程 ，让这个方程猜得最准，然后 把这个方程记...
import numpy as np from sklearn import datasets# 载入数据包??In?[2]:?? ? ? ?digits = datasets.load_digits()#读取数据 X = digits.data#定义X y = digits.target#定义y??In?[3]:?? ? ? ?from sklearn.model_selection import train_test_split #载入数据切分工具??In?[4]:?? ? ? ?X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size = 0.2)#数据切分???Signature: train_test_split(arrays, *options) Docs...
(1)聚类，又称群分析，是研究(样品或指标)分类问题的一种统计分析方法，针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。企业通过使用聚类分析算法可以进行客户分群，在不明确客户群行为特征的情况下对客户数据从不同维度进行分群，再对分群客户进行特征提取和分析，从而抓住客户特点推荐相应的产品和服务。 (2)分类，类似于聚类，但是...
数据挖掘十大经典算法系列，点击链接直接跳转：数据挖掘简介及十大经典算法（大纲索引）1. 数据挖掘十大经典算法之——C4.5 算法2. 数据挖掘十大经典算法之——K-Means 算法3. 数据挖掘十大经典算法之——SVM 算法4. 数据挖掘十大经典算法之——Apriori 算法5. 数据挖掘十大经典算法之——EM 算法6. 数据挖掘十大经典算法之——PageRank 算法7 数据挖掘十大经典算法之——AdaBoost 算法8. 数据挖掘十大经典算法之——KNN 算法9. 数...
一、相异度计算 在正式讨论聚类前，我们要先弄清楚一个问题：怎样定量计算两个可比較元素间的相异度。用通俗的话说。相异度就是两个东西区别有多大。比如人类与章鱼的相异度明显大于人类与黑猩猩的相异度，这是能我们直观感受到的。可是，计算机没有这样的直观感受能力，我们必须对相异度在数学上进行定量定义。 设 ，当中X。Y是两个元素项，各自具有n个可度量特征属性，那么X和Y的相异度定义为：
FP-growth挖掘算法 步骤一 扫描数据库，扫描数据库一次，得到频繁1-项集，把项按支持度递减排序，再一次扫描数据库，建立FP-tree 步骤二 对每个项，生成它的 条件模式库 步骤三 用条件模式库构造对应的条件FP-tree，递归构造条件 FP-trees 同时增长其包含的频繁集，如果条件FP-tree直包含一个路径，则直接生成所包含的频繁集 C++源码1 #include<bits/stdc++.h> 2 #include<string>3 #include<algorithm>4 #include<vector>5 #inc...
简介 CART与C4.5类似，是决策树算法的一种。此外，常见的决策树算法还有ID3，这三者的不同之处在于特征的划分： ID3：特征划分基于信息增益 C4.5：特征划分基于信息增益比 CART：特征划分基于基尼指数 基本思想 CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值为“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，右分支是取值为“否”的分支。这样的决策树等价于递归地二分每个特征，将输入空间即特征空间划分为有限个单元，并在这些单元...