服务数据删除
1.1. 参数1.1.1. 入参参数类型是否必传说明serviceIdLong是服务ididsList是待删除数据的主键id{ "serviceId": 1, "ids": [1] }1.1.2. 出参参数名称参数类型参数描述codeInteger错误码successBoolean是否成功r...
使用DSC的脱敏算法对敏感数据进行遮盖、加密或替换并保存脱敏后数据
使用数据安全中心 DSC（Data Security Center）的静态脱敏，对当前账号下源OSS Bucket中的结构化TXT、CSV、XLSX和XLS格式文件中的敏感数据进行脱敏，然后将脱敏后的文件保存到当前账号下的目标OSS Bucket，实现数据的安全共享。
使用DSC的脱敏算法对敏感数据进行遮盖、加密或替换并保存脱敏后数据
使用数据安全中心 DSC（Data Security Center）的静态脱敏，对当前账号下源OSS Bucket中的结构化TXT、CSV、XLSX和XLS格式文件中的敏感数据进行脱敏，然后将脱敏后的文件保存到当前账号下的目标OSS Bucket，实现数据的安全共享。
【优秀设计案例】基于K-Means聚类算法的球员数据聚类分析设计与实现
背景及意义 随着NBA比赛的日益竞争激烈，球队需要更加深入地了解球员的能力和特征，以制定更有效的战术和球队管理策略。而NBA球员的统计数据包含了大量有价值的信息，通过对这些数据进行聚类分析，可以揭示出球员之间的相似性和差异性，帮助球队更好地理解球员表现和潜力。 因此，基于K-Means聚类算法的NBA球员数据聚类分析具有重要的研究意义和实际应用价值。首先，它可以帮助球队管理层、教练和球探更准...
基于K-Means聚类算法对球员数据的聚类分析，可以自主寻找最优聚类数进行聚类
$stringUtil.substring( $!{XssContent1.description},200)...
【机器学习】聚类算法中，如何判断数据是否被“充分”地聚类，以便算法产生有意义的结果？
判断聚类的“充分性” 引言 在聚类算法中，判断数据是否被“充分”地聚类是确保算法产生有意义结果的关键。充分地聚类意味着聚类结果能够准确地反映数据的内在结构和特征，而不是仅仅将数据分成几个不明确的簇。本文将对如何判断聚类的“充分性”进行详细分析，并探讨常用的评价指标和方法。 数据内在结构的表示 在判断聚类的“充分性”之前，需要首先理解数据的内在结构和特征。数据的内在结构是指数据之间的相似性...
R语言K-Means(K均值聚类）和层次聚类算法对微博用户特征数据研究
全文链接：https://tecdat.cn/?p=32955 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（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 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，再是通过对微博数据分析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...
MATLAB、R用改进Fuzzy C-means模糊C均值聚类算法的微博用户特征调研数据聚类研究
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30766 本文就将采用改进Fuzzy C-means算法对基于用户特征的微博数据进行聚类分析。去年，我们为一位客户进行了短暂的咨询工作，他正在构建一个主要基于微博用户特征聚类研究的分析应用程序（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 首先对聚类分析作系统介绍。其次对改进Fuzzy C-means算法进行文献...
C# | KMeans聚类算法的实现，轻松将数据点分组成具有相似特征的簇
C# KMeans聚类算法的实现 @[toc] 前言 本章分享一下如何使用C#实现KMeans算法。在讲解代码前先清晰两个小问题： 什么是聚类?聚类是将数据点根据其相似性分组的过程，它有很多的应用场景，比如：图像分割、文本分类、推荐系统等等。在这些应用场景里面我们需要将数据点分成多个簇，每个簇内的数据点具有相似的特征&...
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