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R语言中实现 层次聚类 模型

R语言中实现层次聚类模型
2018-06-11
R语言中实现层次聚类模型 大家好!在这篇文章中,我将向你展示如何在R中进行层次聚类。  什么是分层聚类? 分层聚类是一种可供选择的方法,它可以自下而上地构建层次结构,并且不需要我们事先指定聚 ...

R语言将 层次聚类 中的树分成簇

R语言将层次聚类中的树分成簇
2018-01-19
R语言将层次聚类中的树分成簇 说明 在聚类树图中可以观测到聚类的层次,但是仍然得不到组的信息,不过我们可以定义一个聚类树图会拥有多少个簇,并控制树的高度以便将树分成不同的组。 操作 接上节的数据hc ...

聚类算法实践一 层次聚类 、K-means聚类

聚类算法实践一层次聚类、K-means聚类
2017-07-25
聚类算法实践一层次聚类、K-means聚类 所谓聚类,就是将相似的事物聚集在一 起,而将不相似的事物划分到不同的类别的过程,是数据分析之中十分重要的一种手段。比如古典生物学之中,人们通过物种的形貌特征将其 ...

R语言实现 层次聚类 分析案例

R语言实现层次聚类分析案例
2016-11-30
R语言实现层次聚类分析案例 聚类分析,对样品或指标进行分类的一种分析方法,依据样本和指标已知特性进行分类。 本节主要介绍R语言层次聚类分析,一共包括3个部分,每个部分包括一个具体实战例子。 一、 ...

关于 层次聚类 算法原理的简单理解及实现

关于层次聚类算法原理的简单理解及实现
2020-07-14
层次聚类,即Hierarchical Clustering,是一种聚类算法,通过对不同类别数据点间的相似度的计算,从而创建一棵有层次的嵌套聚类树。 一、层次聚类算法原理 在聚类树中,树的最底层是不同类别的原始数据点, ...

 层次聚类 算法:Affinity Propogation算法学习指南

层次聚类算法:Affinity Propogation算法学习指南
2020-06-10
Affinity Propogation最初是由Brendan Frey 和 Delbert Dueck于2007年在Science上提出的。相比其它的层次聚类算法,Affinity Propogation算法不需要预先指定聚类个数。 Affinity Propogation算法的原理可以简单 ...

R语言使用 层次聚类 处理数据

R语言使用层次聚类处理数据
2018-06-09
R语言使用层次聚类处理数据 凝聚层次聚类说明 层次聚类可以分成凝聚(agglomerative,自底向上)和分裂(divisive,自顶向下)两种方法来构建聚类层次,但不管采用那种算法,算法都需要距离的相似性度量来判 ...

【CDA干货】Pyplot树状图:层级数据可视化的技术实现与业务应用

【CDA干货】Pyplot树状图:层级数据可视化的技术实现与业务应用
2025-11-17
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中的决策树模型结果,都需要通过树状图将“父-子”关联关系直观化。matplotlib.pyplot( ...

【CDA干货】用模型挖掘数据中的隐性特征:方法、案例与落地指南

【CDA干货】用模型挖掘数据中的隐性特征:方法、案例与落地指南
2025-11-07
在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “隐性特征”—— 它们隐藏在数据关联、行为模式或语义背后,比如 “用户潜在消费偏好” ...

CDA 数据分析师:聚类分析实战指南 —— 无监督分组与精准业务运营的核心工具

CDA 数据分析师:聚类分析实战指南 —— 无监督分组与精准业务运营的核心工具
2025-11-04
在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值、潜力、一般用户”“将商品按销售表现归类为爆款、平销、滞销品”。这类问题缺乏明确 ...

【CDA干货】Excel 辅助 K-Means 聚类实操手册

【CDA干货】Excel 辅助 K-Means 聚类实操手册
2025-10-29
这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透视图本身无法直接执行聚类分析,它是 “数据汇总与可视化工具”,而聚类分析是需要算法 ...

【CDA干货】Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界

【CDA干货】Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界
2025-09-29
Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分类标签,通过数据自身的相似性将样本划分为若干组(聚类),广泛用于客户分群、产品归 ...

CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力

CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力
2025-09-05
CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师不仅是 “数据搬运工”,更是 “业务问题解决者”。其核心竞争力的关键,在 ...

【CDA干货】Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策

【CDA干货】Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策
2025-08-28
Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 —— 无论是电商的客户分层、零售的商品分类,还是教育机构的学员画像构建,都需要通 ...

【CDA干货】统计学模型:解锁数据背后的规律与奥秘

【CDA干货】统计学模型:解锁数据背后的规律与奥秘
2025-06-20
统计学模型:解锁数据背后的规律与奥秘​ ​ 在数据驱动决策的时代,统计学模型作为挖掘数据价值的核心工具,发挥着至关重要的作用。从经济趋势预测到医疗诊断辅助,从市场营销策略制定到社会现象分析,统计学模型能 ...

数据分析五种方法

数据分析五种方法
2024-11-20
数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关重要的角色。在这里,我们将深入探讨数据分析的五种常见方法,帮助您了解这些方法的基 ...

大数据分析师证书

大数据分析师证书
2024-10-30
大数据分析师证书 针对不同知识,掌握程度的要求分为【领会】、【熟知】、【应用】三个级别,考生应按照不同知识要求进行学习。 1.领会:考生能够领会了解规定的知识点,并能够了解规定知识点的内涵与外延,了 解 ...

大数据分析师证书怎么考

大数据分析师证书怎么考
2024-10-16
大数据分析师证书考什么 针对不同知识,掌握程度的要求分为【领会】、【熟知】、【应用】三个级别,考生应按照不同知识要求进行学习。 1.领会:考生能够领会了解规定的知识点,并能够了解规定知识点的内涵与外延, ...

大数据分析师证书

大数据分析师证书
2024-10-11
大数据分析师证书 针对不同知识,掌握程度的要求分为【领会】、【熟知】、【应用】三个级别,考生应按照不同知识要求进行学习。 1.领会:考生能够领会了解规定的知识点,并能够了解规定知识点的内涵与外延,了 解 ...
数据计算与应用专业的学生,考数据分析师好找工作吗
2024-09-09
第 1 章 引言 数据分析师作为现代数据驱动经济中的重要职业,近年来受到了越来越多的关注和重视。数据科学、人工智能等领域的蓬勃发展,使得数据分析不仅成为科技公司的核心竞争力,也逐渐普及到其他各 ...
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