本篇想和大家介绍下层次聚类，先通过一个简单的例子介绍它的基本理论，然后再用一个实战案例Python代码实现聚类效果。
饼图常用来展示占比分析，需求：使用饼图展示"2022年点播订单表"每种套餐的营收金额情况。
层次聚类（Hierarchical clustering）是一种常见的聚类算法，它将数据点逐步地合并成越来越大的簇，直到达到某个停止条件。层次聚类可以分为两种方法：自下而上的聚合法（agglomerative）和自上而下的分裂法（divisive）。在聚合法中，每个数据点最初被视为一个单独的簇，然后每次迭代将距离最近的两个簇合并为一个新的簇，直到所有点都合并成一个大簇。在分裂法中，最初的簇被视为一个单独的簇，然后每次迭代将当前簇中距离最远的两个点分成两个新的簇，直到每个点都是一个簇为止。
树状图主要是用来展示不同的对象之间的相似度大小(习惯上称之为距离关系远近)的一个图形。一般最常用到的是对层次聚类结果的可视化。但是不仅限于此，我们只要是可以衡量不同对象之间的相似度，都可以通过树状图来进行可视化。
以树状图列出目录内容的 nodejs 实现，类似于 linux 下的 tree 命令,支持设置 输出目录层级和 忽略文件（夹） 以及指定目录。支持mac和windows 双平台。
根据指定的层次结构数据构造一个根节点。指定的数据 data 必须为一个表示根节点的对象。比如:
今天和大家一起学习一种可视化技术：构建树状热力图treemap。树形图易于可视化，且易于被人理解。树状图通过展示不同大小的矩形，以传达不同大小的数据量，一般认为，较大的矩形意味着占总体的一大部分，而较小的矩形意味着整体的一小部分。在本文中，云朵君将和大家一起学习如何使用Squarify库在 Python 中构建树形图。
Ecol. Lett. | 普莱斯方程的生态学应用：解析群落组成变动对生态系统功能的影响
heatmap()的输入应该是一个矩阵（或者一个将被转换为单列矩阵的向量）。如果矩阵被分割成组，必须用split参数指定一个分类变量。注意spilt的值应该是一个字符向量或一个因子。如果它是一个数字向量，它将被转换为字符。
不过从金融界最近一个交易日的大盘云图来看，其实很多中小股还是红色滴，绿的都是白马股们。
另外，cd - 为进入上一次的工作目录，如同 git checout - 切回上次的分支一样。
大家好，最近大A的白马股们简直跌妈不认，作为重仓了抱团白马股基金的养鸡少年，每日那是一个以泪洗面啊。
大家好，我是yma16，本文分享关于 vue3+echarts应用——深度遍历 html 的 dom结构并使用树图进行可视化。
在2016版的EXCEL里，有很多以前版本没有的图表，比如旭日图和树状图，这两个图我相信很多小伙伴几乎没有用过，今天我们来讲讲这两个图。
今天小编向大家介绍一下使用gapmap和dendsort包生成带间隙的热图绘制方法及效果。
今天给大家带来的是一篇关于Plotly绘图的文章：如何使用Plotly来绘制矩形树状图
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_45176548/article/details/112758689
在Linux系统中，内存管理是一个至关重要的环节。为了更好地监控和管理系统内存，Linux提供了多种工具和命令。其中，lsmem命令就是一个非常有用的工具，它可以显示系统的内存布局和大小。本文将详细介绍lsmem命令的用途、工作原理、主要特点、实际应用示例以及使用时的注意事项和最佳实践。
pstree命令以树状图的方式展现进程之间的派生关系，能够直观显示进程之间的关联。
pstree命令以树状图显示进程间的关系（display a tree of processes）。 ps命令可以显示当前正在运行的那些进程的信息，但是对于它们之间的关系却显示得不够清晰。
colorhcplot将层次聚类分析的结果可视化为树状图，树状图的叶子和标签根据样本分组着色。直观的评估数据分组是否与自然发生的簇一致。
今天这一篇跟大家分享R语言数据可视化之——TreeMap。 在R语言中制作树状图需要独立的树状图工具包——TreeMap的支持。 该包中提供特有的treemap函数结合各参数对树状图进行一系列元素进行个性化定制、调整。 数据集使用本人虚构的某公司在中国各个大区、省份的销售额、利润增长率指标（假设各省份都有业务）。 R语言环境： R x64 3.31/Rstudio 0.99.903/treemap 2.4-1 数据集导入： data <- read.csv("F:\\数据可视化\\数据分析\\R\\R语言学
pstree 将所有行程以树状图显示，树状图将会以 pid (如果有指定) 或是以 init 这个基本进程为根 (root)。如果有指定使用者 id，则树状图只会显示该使用者所拥有的进程。
导读：前几篇Tableau文章中，分别介绍了折线图、条形图、地图和饼图的几种用法，今天本文简单介绍其他几种常用的可视化图表类型。
从上方的输出中，你可以看到 sshd 进程与分支的树形图。sshd 的主进程是 sshd（1221），另两个分支分别为 sshd（2768） 和 sshd（2807）。
今天有几件开心的小事，故简单地和大家分享下。第一则算是个小广告，就不投稿了，估计也没人会看到，应该没什么坏影响吧。
2017年8月份的R语言更新包中，默默地加入了支持ggplot2树状图的新几何对象，从此在R语言中制作树状图，不用再求助于第三方包的辅助了。 该包既有Cran上的正式发行版，也有托管在GitHub上的开发版，安装方式如下： CRAN: install.package("treemapify") Github: devtools::install_github("wilkox/treemapify") GitHub主页： https://github.com/wilkox/treemapify 载入本文章所
简单翻译一下的话，就是： 批次效应是在进行实验的时候附带产生了和实验结果没有关系的数据偏差。例如， 1. 一组实验在星期一进行一次而另一组在星期二进行， 2. 两名技术人员进行相同的实验， 3. 实验当中使用了两种不同批次的试剂、芯片或仪器 以上这些都有可能产生批次效应则可能会出现批次效应。
在无监督学习中unsupervised learning中，训练样本的标记信息是未知的，其目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础。而此类学习任务中应用最广、研究最多的即聚类clustering。 以通俗的语言讲解，聚类学习将数据集中的样本分成若干个互不相交的子集（称为簇cluster）。保持簇内差异尽可能小而簇间差异尽可能大我们就可以将每个簇映射到一些潜在的类别。
mkinitrd命令用于建立要载入ramdisk的映像文件，供Linux开机时使用。
可视化信息以易于阅读的视觉化内容正在被越来越多的人所青睐。可视化形式呈现信息的需求也随之增加，因此近年来涌现出了许多数据可视化工具。对于不熟悉数据可视化领域的人来说，最好的方法是尝试一些现成的解决方案来快速制作标准化的图表。对于拥有更多技术专长、经验丰富的用户，最好的办法是使用更灵活的库。 下面与大家分享九大数据可视化库，希望你可以找到最适合的一款。
数据探索和预处理是任何数据科学或机器学习工作流中的重要步骤。在使用教程或训练数据集时，可能会出现这样的情况：这些数据集的设计方式使其易于使用，并使所涉及的算法能够成功运行。然而，在现实世界中，数据是混乱的！它可能有错误的值、不正确的标签，并且可能会丢失部分内容。
此项目的成员包括Brett Amdur，Christopher Redino和Amy (Yujing) Ma。他们毕业与今年1月11日至4月1日举办的为期十二周的纽约数据科学全职训练营。这篇文章基于他们的终期项目 —— 顶点项目（Capstone Project）而完成。点击此处可见原文。 I. 概述 此项目的主要内容是应用机器学习方法来判断简历中工作技能的匹配程度。一家机构向纽约数据科学研究院的学生陈述了此项目，他们希望找到合适的学生来完成项目。本文的三个作者接受了这个项目，他们当时都是研究院的全日制学生
今天主要介绍的不是怎么写文档，只是想分享一下怎么更好的用 图 表达，结构化的表达很重要，我把图 的表达看做代码中的 设计模式 来类比，文字中的 设计模式(Design pattern) 可以是小学语文中的起承转折，也可以是霸道总裁文的套路，也可以是图的不同表达。
在本文中，我们将讨论无监督机器学习中的层次聚类算法。该算法基于嵌套簇的拆分和合并。根据距离度量合并集群的链接标准如下所示，使用自底向上的方法。
今天跟大家分享的是sparklines迷你图系列12——Composition(TreeMap)。 使用sparklines迷你图工具，可以在excel中轻松制作出只有高级可视化让软件才能胜任的复杂图
最近有些粉丝问我关于数据可视化展示的问题，主要集中在如何选用最合适的图形表达数据的问题。所以今天先写一篇关于数值型变量可视化的总结。
数据可视化是数据科学或机器学习项目中十分重要的一环。通常，你需要在项目初期进行探索性的数据分析（EDA），从而对数据有一定的了解，而且创建可视化确实可以使分析的任务更清晰、更容易理解，特别是对于大规模的高维数据集。在项目接近尾声时，以一种清晰、简洁而引人注目的方式展示最终结果也是非常重要的，让你的受众（通常是非技术人员的客户）能够理解。
那么圆形的树状图如何实现呢？我查找了一下相关资料。R语言包dendextend这个包可以实现，利用help(package="dendextend")查看帮助文档，能够看到其中的一个小例子
散点图、线图、直方图、条形图和箱形图，这些都是简单而强大的可视化方法，通过它们你可以对数据集有深刻的认识。在本文中，我们将看到另外 4 个数据可视化方法！
这学期（2018学年春季学期）我教授了一门关于数据可视化的数据科学硕士课程。我们的数据科学硕士项目是一个为期15个月的强化项目，这个项目已经成功地培养了许多优秀的数据科学家。
LogiKM(改名KnowStream) 是滴滴开源的Kafka运维管控平台, 有兴趣一起参与参与开发的同学,但是怕自己能力不够的同学,可以联系我,当你导师带你参与开源！ 。
我相信很多人和我一样，制作echats图标时，都会先去demo官网找相同的或者近似的效果，然后再此基础上改进成我们想要的那个。
Linux pstree命令将所有行程以树状图显示，树状图将会以 pid (如果有指定) 或是以 init 这个基本行程为根 (root)，如果有指定使用者 id，则树状图会只显示该使用者所拥有的行程。
热图是一种流行的可视化高维数据的图形方法，其中一个数字表被编码为彩色单元格的网格。矩阵的行和列按顺序排列以突出显示模式，并且通常伴随有树状图。热图在许多领域中用于可视化观察、相关性、缺失值模式等。
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