最近我们被客户要求撰写关于中药专利复方治疗用药规律的研究报告，包括一些图形和统计输出。
决策树是一种基于树状结构的机器学习模型，用于分类和回归任务。它通过将数据分为不同的决策路径来进行决策。每个内部节点表示一个属性测试，每个分支代表一个测试结果，而每个叶子节点代表一个类别标签或回归值。
方剂药效与剂量的关系中药不传之秘在于剂量中药配伍规律。拓端数据使用数据挖掘技术对海量的在线医院药物复方历史数据进行智能分析，并从中找出药物配伍的规律
数据挖掘是从大量数据中发现有用信息和模式的过程。在当今数字化时代，数据不断产生和积累，数据挖掘成为了获取有价值洞察力的重要手段之一。Python作为一种功能强大的编程语言，在数据挖掘领域拥有广泛的应用。本文将介绍Python数据分析中的高级技术点，帮助您更深入地了解数据挖掘的过程和方法。
大量数据中具有"相似"特征的数据点或样本划分为一个类别。聚类分析提供了样本集在非监督模式下的类别划分
最近我们被客户要求撰写关于时间序列进行聚类研究报告，包括一些图形和统计输出。 时序数据的聚类方法，该算法按照以下流程执行。
本文选自《Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化》。
许许多多的人都非常容易爱上Python这门语言。自从1991年诞生以来，Python现在已经成为最受欢迎的动态编程语言之一，尤其进入21世纪以来，Python在行业应用和学术研究中进行科学计算的势头也越来越迅猛。 ——《Python for Data Analysis》（Wes Mckinney） Python不仅在编程方面有强大的实力，而且由于不断改进的第三方库，Python在数据处理方面也越来越突出；近年来，非常火爆的机器学习(Machine Learning)以及前沿的自然语言处理(Natural
案件回顾 商业街口碑分析 顾客在网络上会发表对商品或商店的留言信息 对留言进行分析，可以对商业街进行口碑分析 在论坛中整理了300条留言，并进行分词处理，整理出了不同性别不同年龄段在留言中，使用单词的频数（问题：不同年龄或性别对商业街的印象是否一致？） 聚类分析 将数据存储为csv格式，导入python，查看前10行数据。 import pandas as pd reviewsdata = pd.read_csv('reviewsdata.csv',index_col=0)#index_col=0第一列
聚类分析（Clustering Analysis）是一种将数据对象分成多个簇（Cluster）的技术，使得同一簇内的对象具有较高的相似性，而不同簇之间的对象具有较大的差异性。这种方法在无监督学习（Unsupervised Learning）中广泛应用，常用于数据预处理、模式识别、图像处理和市场分析等领域
本文使用Matlab编程语言中的决策树和模糊C-均值聚类算法，帮助客户对大学教师职称、学历与评分之间的关系进行深入分析。
对于高维度的数据分析而言，例如RNA-seq的数据。我们在得到数据想要解释不同分组之间的差异的基因。往往都需要逐渐的降维来进行解释。最普遍的方法通过差异分析—富集分析这样的也算是一种逐步降维的操作。这样这样的分析，也有可能聚焦到很多个目标当中，比如一个通路当中有很多个基因。因为为了更好的解释高维度的数据，也就有了基因分型这样的分析方法。
本文我们将使用k-Shape时间序列聚类方法检查与我们有业务关系的公司的股票收益率的时间序列
文本聚类简单点的来说就是将文本视作一个样本，在其上面进行聚类操作。但是与我们机器学习中常用的聚类操作不同之处在于。
本文使用Matlab编程语言中的决策树和模糊C-均值聚类算法，帮助客户对高校教师职称、学历与评分之间的关系进行深入分析（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
1、使用 K-means 模型进行聚类，尝试使用不同的类别个数 K，并分析聚类结果。
RFM分析只能对客户的行为进行分析，包含的信息量有点少。一般来说，对人群进行分类，要综合考虑其行为、态度、模式以及相关背景属性，通过使用特定的方法，发现隐藏在这些信息背后的特征，将其分成几个类别，每一类具有一定的共性，进而做出进一步的探索研究。这个分类的过程就是聚类分析。
相同的聚类分析中，距离的定义方式不同，得到的聚类结果也会不同，实际的数据分析工作中，为了便于解释结果，我更喜欢使用相似程度去定义聚类分析中的距离。
聚类分析（Cluster Analysis）是一类经典的无监督学习算法。在给定样本的情况下，聚类分析通过特征相似性或者距离的度量方法，将其自动划分到若干个类别中。常用的聚类分析方法包括层次聚类法（Hierarchical Clustering）、k均值聚类（K-means Clustering）、模糊聚类（Fuzzy Clustering）以及密度聚类（Density Clustering）等。本节我们仅对最常用的kmeans算法进行讲解。
实际工作中，最常使用的当属回归类模型，其次便是客户画像。即便是评分模型也会涉及到客户画像，由于首富客户的违约特征与普通百姓不同，故需进行区分，信用分池即为客户画像。
聚类分析用于发现局部强相关的对象组，而异常检测用来发现不与其他对象强相关的对象。 因此，聚类分析可以用于离散度检测。
一、香水数据处理 数据来源于某电商网站的香水产品的数据，包括了香水产品的商品名称、产品毛重、商品场地、包装、香调、净含量、分类、适用性别、适用场所、价格，以及评价数这几个维度，总共1009条数据： 从
聚类分析的实质：是建立一种分类方法，它能够将一批样本数据按照他们在性质上的亲密程度在没有先验知识的情况下自动进行分类。这里所说的类就是一个具有相似性的个体的集合，不同类之间具有明显的区别。 聚类分析的特点：聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。
应用关联规则、聚类方法等数据挖掘技术分析治疗抑郁症的中药专利复方组方配伍规律。方法检索治疗抑郁症中药专利复方，排除外用中药及中西药物合用的复方。最近我们被要求撰写关于用药规律的研究报告，包括一些图形和统计输出。对入选的中药专利复方进行术语规范化等处理，抽取信息、建立表，应用数据分析软件R对数据进行关联规则分析，应用网络分析软件进行聚类分析。
最近这段时间花了不少时间整理了关于数据采集、数据分析、数据挖掘的案例，这些案例包括了海底捞、银行信用分析、商务酒店分析、香水单品的市场竞争分析、渠道分析、客户特征分析、销售和运营数据分析，包括比较详细介绍数据来源、数据处理、数据分析、数据应用等数据分析知识。 一、银行信用卡欺诈与拖欠行为分析： 1、客户信用等级影响因素 1.1客户信用卡申请数据预处理 1.2信用卡申请成功影响因素 2、信用卡客户信用等级影响因素 3、基于消费的信用等级影响因素 4、信用卡欺诈判断模型 4.1基于
聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准， 聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 因此我们说聚类分析是一种探索性的分析方法。
数据来源于某电商网站的香水产品的数据，包括了香水产品的商品名称、产品毛重、商品场地、包装、香调、净含量、分类、适用性别、适用场所、价格，以及评价数这几个维度，总共1009条数据：
导读：人类文明已迈入大数据时代，得“数据”者得天下，而数据处理技术是必不可少的，那么说到大数据分析中的应用，最常用的经典算法之一就是聚类法，这是数据挖掘采用的起步技术，也是数据挖掘入门的一项关键技术。
这是一本写给初学者的数据分析和Python使用教程，比较通俗易懂，但是在关键知识点的解释上不尽如人意，是本入门级的书。
大家好,上周我着重研究了对于聚类分析的一些基础的理论的知识学习,比如包括公式的推导,距离求解的方法等方面,这一周我结合资料又对系统聚类分析法和动态聚类分析法进行了一些学习,希望通过这一篇文章可以来对这两种方法来进行比较,依次来更好地学习. 一:系统聚类分析 1:系统聚类一次形成以后就不能再改变,所以这就需要我们在第一次分析的时候就要比较的准确,因此我们也需要准确率更高更优秀的分类方法. 2:相应的计算量可能会很大,比如说Q型系统聚类法的聚类的过程就是在样本间距离矩阵的计算上进行加深从而进行的. 3:当样本
不同类型的网络爬虫，其实现原理也是不同的，但这些实现原理中，会存在很多共性。在此，我们将以两种典型的网络爬虫为例（即通用网络爬虫和聚焦网络爬虫），分别为大家讲解网络爬虫的实现原理。
中国有句谚语叫“”物以类聚，人以群分“”，刨除这句话的贬义部分来看，用来形容聚类分析再合适不过。聚类分析就是对物（人），根据其各自的特征进行分类的一种多元统计分析方法，同类（同群）之间的物品（人）的特征尽可能相似，不同类（同群）之间的物品（人）的特征尽可能不同。
随着P2P网络金融平台的交易量的激增，其交易数据不能得到充分有效地利用。将聚类分析引入到P2P网络金融平台的管理之中，利用聚类分析技术对P2P网络金融平台的现存数据进行分析，进而为借款人、出款人和管理人员提供服务就成为P2P网络金融平台在发展过程中面临的新的课题。
说起湖南这个地方，大家想到的肯定是各种吃的，最常听到的就是臭豆腐，外焦里嫩，闻起来臭吃起来香，一口下去让人回味无穷。
1. 聚类产生的类别作为一个新的字段加入其他的模型搭建过程中，作为细分群体的建模依据。
一、什么是聚类分析 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。 聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。 ——《百度百科–聚类分析》
各位小伙伴们大家好,这几天我在学习聚类分析这个统计方法,所以希望通过这个文章来概括下自己所学的知识,并且希望大家可以指出不足 1:什么是聚类分析? 聚类分析(cluster analysis)是一种
自从小密圈运营以来，目前已经有194位来自华为、百度、阿里、腾讯的数据和营销从业者加入进来，除了分享非常全面的数据采集和数据挖掘案例和资料之外，开展了包括数据采集课程、基本的数据分析和挖掘方法论、百度信息数据挖掘等课程。
到现在为止，我已经和大家讲解过判别分析和聚类分析了，可能有些朋友会认为这两个是一回事，在这里我需要强调一下------判别分析和聚类分析是两回事！！！
R语言拥有大量和聚类分析相关的函数，在这里我主要会和大家介绍K-means聚类、层次聚类和基于模型的聚类。
本文就将采用K-means算法和层次聚类对基于用户特征的微博数据帮助客户进行聚类分析。首先对聚类分析作系统介绍。其次对聚类算法进行文献回顾，对其概况、基本思想、算法进行详细介绍，再是通过一个仿真实验具体来强化了解聚类算法，本文的数据是由所设计地软件在微博平台上获取的数据，最后得到相关结论和启示。
一、银行信用卡欺诈与拖欠行为分析： 1、客户信用等级影响因素 1.1客户信用卡申请数据预处理 1.2信用卡申请成功影响因素 2、信用卡客户信用等级影响因素 3、基于消费的信用等级影响因素 4、信用卡欺诈判断模型 4.1基于Apriori算法的欺诈模型 4.2基于判别的欺诈模型 4.3基于分类算法的欺诈模型 5、欺诈人口属性分析 5.1欺诈人口属性统计分析 5.2基于逻辑回归的欺诈人口属性分析 5.3逾期还款的客户特征 5.4基
聚类分析和判别分析都是研究事物分类的基本方法，通常我们所研究的指标或数据之间存在不同程度的相似性，聚类分析是采用定量数学方法，根据样品或指标的数值特征，对样本进行分类，从而辨别个样品之间的亲属关系，是一种使用简单但却粗糙的分析方法；判别分析则是在已有分类结果的基础上提取信息，构成判别函数，然后根据判别函数对为之分类样本进行分类的一种方法。
聚类（Clustering）就是一种寻找数据之间内在结构的技术。聚类把全体数据实例组织成一些相似组，而这些相似组被称作簇。处于相同簇中的数据实例彼此相同，处于不同簇中的实例彼此不同。
聚类分析是数据挖掘方法中应用非常广泛的一项，而聚类分析根据其大体方法的不同又分为系统聚类和快速聚类，其中系统聚类的优点是可以很直观的得到聚类数不同时具体类中包括了哪些样本，而Python和R中都有直接用来聚类分析的函数，但是要想掌握一种方法就得深刻地理解它的思想，因此自己从最底层开始编写代码来实现这个过程是最好的学习方法，所以本篇前半段是笔者自己写的代码，如有不细致的地方，望指出。 一、仅使用numpy包进行系统聚类的实现： '''以重心法为距离选择方法搭建的系统聚类算法原型''' # @Feffery
这篇文章是我对大三笔记的整理转载，之后在课本的不断复习过程中会不断把知识整理更新上来。
介 绍 创造出具有自我学习能力的机器——人们的研究已经被这个想法推动了十几年。如果要实现这个梦想的话，无监督学习和聚类将会起到关键性作用。但是，无监督学习在带来许多灵活性的同时，也带来了更多的挑战。 在从尚未被标记的数据中得出见解的过程中，聚类扮演着很重要的角色。它将相似的数据进行分类，通过元理解来提供相应的各种商业决策。 在这次能力测试中，我们在社区中提供了聚类的测试，总计有1566人注册参与过该测试。如果你还没有测试过，通过阅读下面的文章，你可以统计一下自己能正确答对多少道题。 总结果 下面是分数的分布
本文首先阐明了聚类算法的基本概念，介绍了几种比较典型的聚类算法，然后重点阐述了K-均值算法的基本思想，对K-均值算法的优缺点做了分析，回顾了对K-均值改进方法的文献，最后在Matlab中应用了改进的K-均值算法对数据进行了分析。
聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。
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