【数据挖掘】密度聚类DBSCAN讲解及实战应用(图文解释 附源码)

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需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~基于密度的聚类基于划分和聚类和基于层次的聚类往往只能发现凸型的聚类簇,为了更好的发现任意形状的聚类簇,提出了基于密度的聚类算法算法原理基于密度的聚类算法的主要思想是:只要邻近区域的密度(对象或数据点的数目)超过某个阈值 ,就把它加到与之相近的聚类中。也就是...

【数据挖掘】层次聚类DIANA、AGNES算法讲解及实战应用(图文解释 超详细)

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需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~算法原理层次聚类 (Hierarchical Clustering)就是按照某种方法进行层次分类,直到满足某种条件为止。层次聚类主要分成两类凝聚:从下到上。首先将每个对象作为一个簇,然后合并这些原子簇为越来越大的簇,直到所有的对象都在一个簇中,或者满足某个...

高校精品课-北京理工大学-数据仓库与数据挖掘(下)

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高校精品课-北京理工大学-数据仓库与数据挖掘(上)

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【数据挖掘】模型选择中正则化、交叉验证详解及实战应用(超详细 附源码)

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模型选择当假设空间含有不同的复杂度的模型时,会面临模型选择(Model Selection)问题。我们希望所选择的模型要与真模型的参数个数相同,所选择的模型的参数向量与真模型的参数向量相近。然而,一味追求提高分类器的预测能力,所选择的模型的复杂度会比真模型要高,这种现象被称为过拟合(Over-fit...

【数据挖掘】决策树中C4.5与CART算法讲解及决策树应用iris数据集实战(图文解释 附源码)

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需要完整代码和PPT请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~1:C4.5算法Quinlan在1993年提出了ID3的改进版本C4.5算法。它与ID3算法的不同主要有以下几点(1)分支指标采用增益比例,而不是ID3所使用的信息增益(2)按照数值属性值的大小对样本排序,从中选择一个分割点,划分数值属性的取值...

【数据挖掘】关联模式评估方法及Apriori算法超市购物应用实战(超详细 附源码)

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需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~大部分关联规则挖掘算法都使用支持度-置信度框架。尽管最小支持度和置信度阈值可以排除大量无趣规则的探查,但仍然会有一些用户不感兴趣的规则存在。当使用低支持度阈值挖掘或挖掘长模式时,这种情况尤为严重强关联规则不一定是有趣的,并且只有用户才能够评判一个给定的规则...

【数据挖掘】Lasso回归原理讲解及实战应用(超详细 附源码)

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需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~Lasso回归岭回归无法剔除变量,而Lasso(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)回归模型,将惩罚项由L2范数变为L1范数,可以将一些不重要的回归系数缩减为0,达到剔除变量的目的逐步回归在处理多...

【数据挖掘】岭回归Ridge讲解及实战应用(超详细 附源码)

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需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~岭回归岭回归(Ridge Regression)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息、降低精度为代价,获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法,对病态数据的耐受性远远强...

【数据挖掘】多项式回归原理介绍及实战应用(超详细 附源码)

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需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~线性回归是用一条直线或者一个平面(超平面)去近似原始样本在空间中的分布。线性回归的局限性是只能应用于存在线性关系的数据中,但是在实际生活中,很多数据之间是非线性关系,虽然也可以用线性回归拟合非线性回归,但是效果会变差,这时候就需要对线性回归模型进行改进,使...

Python数据挖掘实用案例——自动售货机销售数据分析与应用(三)

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2.平稳性检验  在使用ARIMA模型进行销售额预测之前,需要查看时间序列是否平稳,若数据非平稳,在数据分析挖掘的时候,则可能会产生“伪回归”等问题,从而影响分析结果。通过时间序列的时序图、自相关图及其单位根查看时间序列平稳性,时序图如图16所示,自相关图如图17所示,单位根检验结果如...

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