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Kmeans聚類算法python sklearn用戶畫像教程_python_腳本之家
1、基本概念 聚類分析簡(jiǎn)稱聚類(clustering),是一個(gè)把數(shù)據(jù)集劃分成子集的過(guò)程,每一個(gè)子集是一個(gè)簇(cluster),使得簇中的樣本彼此相似,但與其他簇中的樣本不相似。 聚類分析不需要事先知道樣本的類別,甚至不用知道類別個(gè)數(shù),因此它是一種典型的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,一般用于數(shù)據(jù)探索,比如群組發(fā)現(xiàn)和離群點(diǎn)檢測(cè),還可以作為其他算法的預(yù)處
www.dbjr.com.cn/python/293043n...htm 2025-6-5
Apache Hudi異步Clustering部署操作的掌握_java_腳本之家
SparkRecentDaysClusteringPlanStrategy:根據(jù)以前的N天分區(qū)創(chuàng)建一個(gè)計(jì)劃,將這些分區(qū)中的小文件片進(jìn)行Clustering,這是默認(rèn)策略,當(dāng)工作負(fù)載是可預(yù)測(cè)的并且數(shù)據(jù)是按時(shí)間劃分時(shí),它可能很有用。 SparkSelectedPartitionsClusteringPlanStrategy:如果只想對(duì)某個(gè)范圍內(nèi)的特定分區(qū)進(jìn)行Clustering,那么無(wú)論這些分區(qū)是新分區(qū)還是舊分區(qū),此...
www.dbjr.com.cn/article/2428...htm 2025-5-26
python機(jī)器學(xué)習(xí)理論與實(shí)戰(zhàn)(一)K近鄰法_python_腳本之家
回歸的任務(wù)則是預(yù)測(cè)一個(gè)數(shù)值,比如給定房屋市場(chǎng)的數(shù)據(jù)(面積,位置等樣本信息)來(lái)預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)走勢(shì)。而無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)也可以成兩類:聚類(clustering)和密度估計(jì)(density estimation),聚類則是把一堆數(shù)據(jù)聚成弱干組,沒(méi)有類別信息;密度估計(jì)則是估計(jì)一堆數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)參數(shù)信息來(lái)描述數(shù)據(jù),比如深度學(xué)習(xí)的RBM。 根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)講解順序,先...
www.dbjr.com.cn/article/1332...htm 2025-6-4
python sklearn庫(kù)實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單邏輯回歸的實(shí)例代碼_python_腳本之家
Scikit-learn(sklearn)是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的第三方模塊,對(duì)常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了封裝,包括回歸(Regression)、降維(Dimensionality Reduction)、分類(Classfication)、聚類(Clustering)等方法。當(dāng)我們面臨機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題時(shí),便可根據(jù)下圖來(lái)選擇相應(yīng)的方法。 Sklearn具有以下特點(diǎn): ...
www.dbjr.com.cn/article/1643...htm 2025-6-3
CentOS下RabbitMq高可用集群環(huán)境搭建教程_Linux_腳本之家
CentOS下RabbitMq高可用集群環(huán)境搭建教程分享給大家。 準(zhǔn)備工作 1、準(zhǔn)備兩臺(tái)或多臺(tái)安裝有rabbitmq-server服務(wù)的服務(wù)器 我這里準(zhǔn)備了兩臺(tái),分別如下: 192.168.40.130 rabbitmq01 192.168.40.131 rabbitmq02 2、確保防火墻是關(guān)閉的3,官網(wǎng)參考資料 http://www.rabbitmq.com/clustering.html ...
www.dbjr.com.cn/article/1218...htm 2025-6-1
微軟發(fā)布win10最新17074預(yù)覽版更新(附下載地址)_windows10_Windows系...
1月18日消息 據(jù)相關(guān)媒體報(bào)道,微軟日前向Insider通道用戶推送了Windows Server系統(tǒng)最新的預(yù)覽版本,本次更新的版本標(biāo)號(hào)為17074。值得一提的是,微軟還在本次更新中對(duì)Storage Spaces Direct和Failover Clustering進(jìn)行了增強(qiáng)! 以下為更新日志全文: Storage Spaces Direct (S2D) ...
www.dbjr.com.cn/os/win10/5965...html 2018-1-18
python數(shù)據(jù)分析之聚類分析(cluster analysis)_python_腳本之家
有異常的數(shù)據(jù)可以使用DBSCAN聚類方法進(jìn)行處理,DBSCAN的全稱是Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,中文含義是“基于密度的帶有噪聲的空間聚類”。 跟K均值相比,它具有以下優(yōu)點(diǎn): 原始數(shù)據(jù)分布規(guī)律沒(méi)有明顯要求,能適應(yīng)任意數(shù)據(jù)集分布形狀的空間聚類,因此數(shù)據(jù)集適用性更廣,尤其是對(duì)非凸裝、圓環(huán)形等...
www.dbjr.com.cn/article/2295...htm 2025-6-4
Oracle Index 的三個(gè)問(wèn)題_oracle_腳本之家
第2種情況就要復(fù)雜得多。一般概念上都認(rèn)為索引比表快,比較難以理解什么情況下全表掃描要比索引掃描快。為了講清楚這個(gè)問(wèn)題,這里先介紹一下Oracle 在評(píng)估使用索引的代價(jià)(cost)時(shí)兩個(gè)重要的數(shù)據(jù):CF(Clustering factor) 和 FF(Filtering factor). CF: 所謂 CF, 通俗地講,就是每讀入一個(gè)索引塊,要對(duì)應(yīng)讀入多少個(gè)數(shù)據(jù)...
www.dbjr.com.cn/article/78...htm 2025-6-5