聚类分析

数据挖掘通过从已知数据中推断出趋势和新信息来揭示商业智能和分析。它有助于企业解决问题、降低风险，并在一段时间内探索新的可能性。 以下是十大数据挖掘技术： 1）轨迹跟踪 模式追踪是数据挖掘的基本技术之一。它涉及识别和监控数据集中的趋势，以便对业务成果进行智能分析。对于企业而言，这个过程可能涉及从识别表…

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…

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。