聚类分析

本文为大家介绍了主题建模的概念、LDA算法的原理，示例了如何使用Python建立一个基础的LDA主题模型，并使用pyLDAvis对主题进行可视化。

手把手教你做文本挖掘。总结所以在实际的文本挖掘过程中，最为困难和耗费时间的就是分词部分，既要准确分词，又要剔除无意义的词语，这对文本挖掘者是……

本文主要给大家分享常用的数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

数据挖掘（Data mining）一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息和知识的过程。简单地说就是，在大型数据库中，自动发现有用信息的过程，加以分析。

​K-means聚类，是聚类当中非常常用的方法之一。今天和大家分享一下关于K-means（也叫K均值）聚类。

如何对聚类分析做可视化呢？

64个数据分析常用语。

作者：Neerja Doshi编译：ronghuaiyang 导读 谱聚类，了解直觉以及背后的数学原理 什么是聚类？ 聚类是一种广泛使用的无监督学习方法。聚类是这样分组的：集群中的点彼此相似，而与其他集群中的点不太相似。因此，如何在数据中寻找模式并为我们分组取决于算法，根据使用的算法，我们可能最终得到不同的集群。 有两种广泛使用的聚类方法： 紧密性——相互靠…

用人话讲明白kmeans聚类算法

十大数据分析方法，让你了解如何做好数据分析。

本篇文章使用python的聚类算法创建一个粗糙的RFM模型。

K-Means是聚类算法的一种，以距离来判断数据点间的相似度并对数据进行聚类。

聚类作为一种数据挖掘工具，在生物学，商务智能以及Web搜索等方面有着广泛的应用。

用户画像是一种目标用户的人物原型，它不仅可以快速了解用户的基本信息并快速归类，并且可以进一步精准地分析用户行为习惯和态度偏好。用户画像虽然是用户的虚拟代表，但必须基于的是真实用户和真实数据。