聚类

我们知道，数据挖掘的基本流程包括：（1）业务理解、（2）数据理解、（3）数据准备、（4）数据预处理和建模、（5）模型评估、（6）模型部署应用。其中第 4 步，数据预处理和建模是整个流程的核心部分，其他的步骤都是围绕的该步骤进行的。建模高手和初学者的差距也往往在这里，建出一个模型很容易，快速高效的建出一个好的模型却不容易。 机器学习发展到今天已经有众多优秀前辈给我们贡献了各种各种现成的算法包，例如在 Scikit-learn 里就提供括回归 (Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering) 等方法的算法库，使用者只需要轻松的调包操作就能跑出一个模型。但是要建出高质量的模型，这是远远不够的。数据挖掘算法和数据库运算中用到的排序、分组算法有很大不同，后者是确定的算法，同样的数据进来就会出同样的结果，也没多少参数可调。而数据挖掘算法有许多经验因素，同样的数据进去，设置不同的参数来训练模型，结果很可能是不一样，甚至可能差别很大。以常用的 GBDT 算法为例，需要的参数有十几个，如下图所示，这些参数表示什么含义，如何去设置，如何能快速找到最佳值，当模型效果不好时如何去调参, 这都需要建模师对算法原理和应用场景有深刻的理解才能顺利进行。况且算法也不是只有这一种，在建模时用哪种算法

该项目是浙江大学地理空间数据库课程作业8：空间分析中，使用 flask + pyecharts 搭建的简单新冠肺炎疫情数据可视化交互分析平台，包含疫情数据获取、态势感知、预测分析、舆情监测等任务 包含完整代码和实现的github地址： https://github.com/yunwei37/COVID-19-NLP-vis 项目分析报告已部署到网页端，可点击 http://flask.yunwei123.tech/ 进行查看 交互可视化分析截图： 空间数据分析 作业要求 作业目的： 了解空间数据在日常生活中的应用，熟悉空间数据统计分析、空间数据挖掘、空间数据可视化等技术。 作业内容： 新型冠状病毒肺炎（COVID-19，简称“新冠肺炎”）疫情肆虐全球多个国家，2020年3月11日，世界卫生组织 (WHO) 正式宣布将新冠肺炎列为全球性大流行病。在全球抗击新型冠状病毒疫情的过程中，产生了前所未有的大规模疫情数据，利用大数据分析技术和方法能够协助发现病毒传染源、监测疫情发展、调配救援物资，从而更好地进行疫情防控工作。空间数据分析作为大数据分析的重要组成，将数据智能处理、直观展示和交互分析有机地结合，使机器智能和人类智慧深度融合、优势互补，为疫情防控中的分析、指挥和决策提供有效依据和指南。 作业要求以新冠疫情或其它重大公共卫生事件的相关时空数据为基础，利用数据清洗与管理、统计分析

激光数据直线特征有两个问题: . 哪些点属于这条直线 (分类) . 已知一条直线的点拟合直线参数(拟合) 直线聚类分割方法 . incremental line fitting . hough transform . split and merge 直线特征拟合方法 . LS . TLS (total least square) . ransac 直线模型 常用的直线模型 y = kx + b 变形 Ax + By + C = 0 前两种模型的问题在 无法描述斜率无穷大 , 即与x轴夹角90°的情况 k反应直线与x轴夹角,范围是[-90,+90], 符合atan(y/x)函数 LS误差拟合方法, 该方法实际仅仅权衡y方向的误差 yi = kxi + b + e ; 线性最小二乘问题,分别对k 和 b 求偏导求解; 极坐标, 或者这也不能叫极坐标 这个公式也比较好理解, 可以用辅助线法, 随便在直线取一点p, 假想过p点(x, y) 做垂线rp, 然后做该直线的平行线, 这样两条平行直线 + r + rp 组成一个平行四边形, 求解rp 即是下面公式; 该方法仅适用与没有噪点outlier 的直线, 噪点会增大误差 xcos + ysin = r ransac 随机一致性采样 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4261619/blog

点击此处进入网盘下载地址 提取码：btqx 作者介绍： 马修·罗塞尔（MatthewA.Russell），DigitalReasoningSystems公司的技术副总裁和Zaffra公司的负责人，是热爱数据挖掘、开源和Web应用技术的计算机科学家。他也是《Dojo:TheDofinitiveGuide》（O'Reilly出版社）的作者。在LinkedIn上联系他或在Twitter上关注@ptwobrussell，可随时关注他的最新动态。 简介： 出版社： 机械工业出版社 ISBN：9787111369608 版次：1 商品编码：10922249 品牌：机工出版 包装：平装 丛书名： OReilly精品图书系列 开本：16开 出版时间：2012-02-01 用纸：胶版纸 页数：316 社交网站的数据挖掘与分析目录： 前言第1章　绪论：Twitter 数据的处理 Python 开发工具的安装 Twitter 数据的收集和处理 小结 第2章　微格式：语义标记和常识碰撞 XFN 和朋友 使用XFN 来探讨社交关系 地理坐标：兴趣爱好的共同主线 （以健康的名义）对菜谱进行交叉分析 对餐厅评论的搜集 小结 第3章　邮箱：虽然老套却很好用 mbox：Unix 的入门级邮箱 mbox+CouchDB= 随意的Email 分析 将对话线程化到一起 使用SIMILE Timeline 将邮件"事件

　　　　K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体，本文就从最传统的K-Means算法讲起，在其基础上讲述K-Means的优化变体方法。包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化Mini Batch K-Means算法。 1. K-Means原理初探 　　　　K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。 　　　　如果用数据表达式表示，假设簇划分为$(C_1,C_2,...C_k)$，则我们的目标是最小化平方误差E：$$ E = \sum\limits_{i=1}^k\sum\limits_{x \in C_i} ||x-\mu_i||_2^2$$ 　　　　其中$\mu_i$是簇$C_i$的均值向量，有时也称为质心，表达式为：$$\mu_i = \frac{1}{|C_i|}\sum\limits_{x \in C_i}x$$ 　　　　如果我们想直接求上式的最小值并不容易，这是一个NP难的问题，因此只能采用启发式的迭代方法。 　　　　K-Means采用的启发式方式很简单，用下面一组图就可以形象的描述。 　　　　上图a表达了初始的数据集，假设k=2

机器学习发展到今天已经有众多优秀前辈给我们贡献了各种各种现成的开源包 以最流行的 Scikit-learn 为例，提供了包括回归 (Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering) 等方法的开源包，使用者可以灵活的实现各种建模操作。但是也有人发现了，同样的开源包不同的人建出的模型效果是不一样的，甚至大相径庭。为什么大牛就能建出高质量模型，而我基于开源包建的模型效果总是不尽人意呢？主要原因有以下三点： 首先是 数据本身质量差 。数据挖掘就像挖金矿，含金量高，那么挖掘难度就小，出金率就高，反之含金量低，那么就会难度大效果差。数据问题大概可以从 2 个方面来考虑，首先要检查数据量是否充足，大部分的机器学习算法都需要一定量的数据才能正常工作，太少的数据量会导致建模失败或模型效果不好，尤其要注意不平衡样本中阳性样本的数量；其次要分析参与建模的数据样本和特征分别是否具有代表性，例如要通过民调来预测美国总统大选，那么民调的样本要具有全面的代表性，不能只抽查偏向某一方的人群或地区，除了样本要有代表性数据特征也要有充足的相关性才容易建出好的模型。 但是，我和大牛使用的是同样数据，建出的模型依然不好，又是怎么回事？ 第二个原因是 预处理没做好 。原始数据往往是不能拿来直接建模，还需要做预处理

1.上一篇聚类时碰到的问题 显示这行读取编码问题： fr = open (filePath, 'r+' ) 2.源码添加了encoding=‘utf-8’ 好吧，人家就是说这个不行（没仔细看报错） 3.编码给‘gbk’ TypeError: an integer is required (got type str) 4.终于反应过来要去查查open() open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None) 5.最后格式 fr = open (filePath, 'r+',1,'gbk' ) 成功读出汉字了 2020-06-08 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4399604/blog/4304683

　　我们知道做认识事情都有个流程顺序，正确的流程可以事半功倍，错误的流程往往会导致事情重新来做，越来越多的企业都实现了大数据营销推广。今天我们就来了解一下，大数据分析中的模型构建步骤。 　　大数据环境下的数据分析模型构建步骤 　　常用的数据挖掘方法主要是基于客户画像体系与结果，选取相关性较大的特征变量，通过分类模型、聚类模型、回归模型、神经网络和关联规则等机器算法进行深度挖掘。常用算法的基本内容如下： 　　1、分类和聚类 　　分类算法是极其常用的数据挖掘方法之一，其核心思想是找出目标数据项的共同特征，并按照分类规则将数据项划分为不同的类别。聚类算法则是把一组数据按照相似性和差异性分为若干类别，使得同一类别数据间的相似性尽可能大，不同类别数据的相似性尽可能小。分类和聚类的目的都是将数据项进行归类，但二者具有显著的区别。分类是有监督的学习，即这些类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。而聚类则是无监督的学习，不需要对数据进行训练和学习。常见的分类算法有决策树分类算法、贝叶斯分类算法等;聚类算法则包括系统聚类，K-means均值聚类等。 　　2、回归分析 　　回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，其主要研究的问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。按照模型自变量的多少

　　大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析，挖掘数据的有利信息并加以有效利用，将数据的深层价值体现出来。有了大数据分析才能让规模巨大的数据有条有理，正确分类，产生有价值的分析报告，从而应用到各领域中，促进其发展。 　　有以下五个基本方面，关于大数据分析： 　　第一、分析可视化 　　可视化可以直观地显示数据，让数据来说话，让观众听到的结果——不管是对数据分析专家还是一个普通用户，数据进行可视化是数据通过分析研究工具最基本的要求。 　　第二、Data Mining Algorithms 　　聚类、分割，还有其他的异常值分析算法，让我们深入内部数据挖掘的价值——可视化是给人看的，数据挖掘是给机器看的。这些学习算法研究不仅要处理大数据的量，也要注意处理大数据的速度。 　　第三、预测分析功能 　　数据挖掘可以让分析员更好地理解这些数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化技术分析和数据挖掘的结果做出一些企业预测性的判断。 　　第四、语义引擎 　　我们知道，由于非结构化数据的多样性带来了新的挑战，对数据进行分析，需要一系列的工具来分析，提取，分析数据。语义引擎需要被进行设计成能够从“文档”中智能技术提取数据信息。 　　第五、数据质量和主数据管理 　　数据质量和数据信息管理是一些企业管理工作方面的最佳实践——通过标准化的流程和工具处理数据，确保了定义明确和高质量的分析。 　

前言 统一说明一下，楼主是研究生，一般的985毕业，之前在工作了6年，做过的大项目数不胜数， 比如再造淘宝项目落地实战，某滴网约车项目，多人在线即时对战网游服务器，和家云服务平台，前后端分离某喵微信商城，亿级流量多级缓存平台，亚马逊电商个性化推荐系统，IOT流云式平台，阿里巴巴中台实战，年初跳槽后去阿里面试6轮之后定级是P6。 做过的项目大纲 目前在阿里，给我的薪资已经是P6的最高水平了。为什么定位还是P6，我也很绝望呀！ 也有人觉得阿里现在觉得所有其他公司想跳槽到阿里，必须是跪舔，必须降薪压级别，这样你们去了才能f服服帖帖的被压榨两年，为什么是两年，因为两年股票才会兑现一部分，而为什么二年内不走？是因为你都放弃了原先公司的管理岗，放弃了原先的积累，既然来了阿里，就索性待两年拿到股票再说。所以这种心态在阿里蔓延，主管、hr知道你们不敢走，就玩命用你，不想加班？价值观问题，股票都打水漂～ 然后就有很多网友，包括阿里内部程序员都觉得这样很合适呀！如果自己是面试官，一般会给6，除非你有特别打动我的，我会考虑给7，因为6和7差别很大，仅做参考 阿里作为国内的大厂，我相信每一个程序员都特别向往去阿里工作磨练自己！ 那究竟进入阿里工作，需要哪些知识点和项目来学习来提升自己呢？ 校招生进入阿里（p5级）的学习路线，是7+1+1的学习路线，按照这个来学习： 1：多线程高并发 2：JVM虚拟机 3