方法选择正确的数量的集群
介绍
聚类是一种无监督的机器学习方法,它可以识别组织类似的数据点,称为集群,从数据本身。一些聚类算法,如k - means,事先需要知道有多少集群。如果指定集群的数量错了,结果…
通过k - means聚类的混合分类和数值数据和平均的转变。小石子情节,手肘点,轮廓的分数。
并不是所有的顾客都是一样的。他们的偏好,购买力,准备进入长期合同和其他特征将在广泛不同。
产品、价格值命题或促销活动可能产生共鸣的一群客户,但与他人的失败。会有代际差异和性别差异…
实践教程
使用聚类算法来段斯皮尔伯格的电影
场景1:为电影集群
“无论是成功还是失败,我骄傲的每一个电影我已经指示。”
——斯蒂芬·斯皮尔伯格
长达近6年的职业生涯;导演史蒂芬·斯皮尔伯格与下巴横空出世,使得1975年成为“鲨之夏”《时代》杂志。从那时起,他建立了一个…
它是如何工作的呢?我怎么能让它跑得更快?
k - means聚类有许多潜在的应用在数据分析问题,需要大量的样本之间的关系被发现。这项技术背后的概念非常简单,因此也非常灵活,它可以单独使用与许多可能的配置或与其他机器学习…
完整的指南在k - means算法理论和实践的理解
文本聚类是什么?
无监督聚类方法的算法从大量文本数据帮助总结信息通过创建不同的集群。这个方法是有用的了解你的数据集主要是和不同的类别,可以将文本的上下文位于数据集。
在…之前
实践教程
最后进化的k - means,为什么之前你可能知道错了
在我的工作作为一个数据科学家,我也常常遇到的问题,简单的算法不满足,因为他们陷入局部最优。这经常导致很多挫折在开发期间,因为你第一次认为你的方法是工作,后来才发现,…
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