基于SSA奇异谱分析算法的时间序列趋势线提取matlab仿真
1.程序功能描述 奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis，简称SSA）是一种强大的非线性和非参数时间序列分析方法。该方法基于奇异值分解（SVD）和轨迹矩阵的概念，用于提取时间序列中的趋势、周期性和噪声成分。在本课题中，通过SSA算法，从强干扰序列中提取其趋势线。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 clear; clo...
基于Python+flask+echarts的气象数据采集与分析系统，可实现lstm算法进行预测
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基于机器学习的一线城市租房价格预测分析与实现，实现三种算法预测
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基于Python的社交媒体评论数据挖掘，使用LDA主题分析、文本聚类算法、情感分析实现
思路步骤： 数据清洗： 使用pandas读取数据文件，并进行数据清洗和预处理，包括去除重复值、正则清洗和分词。 主要关注点分析： 计算词频并生成词云图，统计文本中词语的出现频率，并使用WordCloud库生成词云图展示结果。 主题分析： 进行一致性和困惑度计算，通过改变主题数量范围，计算不同主题数量下的一致性和困惑度，并绘制折线图展示结果。 使用TF-IDF模型提取文本的关键词，计...
【数据挖掘】PCA 主成分分析算法过程及原理讲解
PCA 主成分分析算法过程及原理讲解 1 概念 主成分分析(Principal componet analysis,PCA) 是一种无监督学习方法，利用正交变换把线性相关变量表示的观测数据转换为几个由线性无关变量表示的数据，线性无关的变量成为主成分。主成分的个数通常小于原始变量的个数，属于降维方法。根据分解协方差矩阵的策略，分为两种PCA方法，第一种是基于特征值分解协方差矩阵实现...
程序员必看！Python复杂度分析全攻略，让你的算法设计既快又省内存！
在编程的广阔天地里，Python以其简洁的语法、丰富的库支持和强大的社区力量，成为了众多程序员的首选语言。然而，在享受Python带来的便利时，我们也必须面对性能优化的挑战。算法设计的复杂度分析，正是这把打开性能优化之门的钥匙。本文将带你深入Python算法的复杂度分析，分享最佳实践，让你的代码既快...
【大数据分析与挖掘技术】Mahout推荐算法
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员工上网行为监控：利用Scala编写数据处理和分析算法
在当今数字化时代，企业对员工上网行为监控变得愈发重要。这种监控不仅可以帮助企业确保员工遵守公司政策和法律法规，还可以保护企业的网络安全。为了实现这一目标，许多企业选择利用Scala编写数据处理和分析算法来监控员工的上网行为。 Scala作为一种功能强大的编程语言，具有高效的数据处理能力和丰富的函数式编程特性，非常适合用于处理大规模的数据。下面我们来看一些用Scala编写的数据处理和分析算...
电信公司churn数据客户流失k近邻（knn）模型预测分析
Data background A telephone company is interested in determining which customer characteristics are useful for predicting churn, customers who will leave their service. The data set is...
关联规则分析（算法+画图
1.文章链接： 关联规则分析（Apriori算法2 关联规则分析（Apriori算法 关联规则算法及其画图（python 2.关联规则分析可以用来解决什么问题： 市场篮子分析：通过挖掘顾客购买商品的关联规则，帮助商家了解市场上不同商品之间的关联关系，以便进行商品的搭配和促销活动。 客户行为分析：通过挖掘用户的消费行为数据，...
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