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聚类方法最新视觉报道_怎样用spss做聚类分析(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

聚类方法

𐟓š层次聚类：探索数据世界的树形结构𐟌𓊥𑂦졨š类是一种在数据科学中广泛应用的聚类方法，它通过构建树形结构来对数据集进行层次划分。这种方法的核心思想是，将数据集从底层开始逐步合并或拆分，最终形成一个个聚类。 𐟔„ 层次聚类的两种策略：自底向上（Bottom-up）：从单点聚类开始，逐步合并形成更大的聚类，直到达到根节点，即包含所有数据点的最大聚类。自顶向下（Top-down）：从根节点开始，逐步拆分形成更小的聚类，直到每个数据点都成为单独的聚类。 𐟌𒠥𑂦졨š类的特点：生成嵌套的聚类树：用户可以查看不同层次的聚类结果。灵活性：用户可以根据需要选择查看任意层次的聚类。直观性：树形结构提供了清晰的聚类层次关系。

𐟚€ 自学机器学习？先理清这些关键思路！ 𐟎“ 想要自学机器学习？别再盲目摸索了！掌握正确的学习顺序，让你的学习事半功倍！𐟚€ 𐟓š 线性回归：这是机器学习的起点，通过最小化误差平方和来预测连续值。 𐟔 逻辑回归：用于预测二分类问题，通过Sigmoid函数将线性回归的输出转换为概率。 𐟌𓠥†𓧭–树：通过树形结构来分类和回归，易于理解和解释。 𐟓‰ 随机森林：集成多个决策树来提高预测性能，适用于多种分类和回归任务。 𐟔 贝叶斯算法：基于贝叶斯定理进行分类和回归，适用于复杂数据集。 𐟓Š KNN：通过最近邻方法进行分类和回归，适用于小数据集和复杂特征。 𐟓ˆ 支持向量机（SVM）：通过找到最优超平面来分类，适用于高维数据。 𐟓ˆ K-means：通过聚类方法进行分类，适用于无监督学习任务。 𐟓ˆ 神经网络：通过模拟人脑神经元进行学习，适用于复杂模式识别任务。 𐟓ˆ Adaboost：通过提升多个弱分类器来提高预测性能，适用于多种分类任务。 𐟓ˆ Pagerank：用于网页排名，通过节点之间的链接关系进行排序。 𐟓ˆ EM算法：用于最大似然估计，适用于复杂数据的参数估计。 𐟓ˆ CART算法：通过决策树进行分类和回归，适用于多种任务。 𐟓ˆ Apriori算法：用于关联规则挖掘，适用于发现数据中的关联关系。 𐟓ˆ 朴素贝叶斯：基于特征条件独立假设进行分类，适用于简单数据集。 𐟓ˆ 线性回归、逻辑回归、KNN、决策树、SVM、随机森林、k-means、神经网络：这些是机器学习中的十大经典算法，是自学的良好起点。 𐟓ˆ 掌握这些算法，你将能够更深入地理解机器学习的本质，并能够灵活应用于各种实际问题。

时序预测新方法：聚类预处理，效率翻倍！𐟚€ 在处理大规模时间序列预测任务时，主要有两种常见的策略：逐个预测和整体预测。 𐟍逐个预测：这种方法为每个时间序列单独建立和训练模型，然后进行预测。在小数据集上表现不错，但随着数据量的增加，计算效率明显下降，且每个模型都需要单独调整参数，耗时耗力。 𐟍整体预测：将所有时间序列整合为高维张量，输入到一个统一的深度学习模型中进行预测。这种方法适用于高维数据，但当时间序列数目过多时，模型容易出现欠拟合，预测精度下降，同时对内存和显存的需求较高。随着时间序列样本数量的增加，这两种方法的局限性逐渐显现。为了解决这一问题，提出了一种基于聚类预处理的方法，旨在提升计算效率并改善预测准确度。 𐟍聚类预处理方法：首先根据时间序列之间的相关性，将其分为若干个类，每个类包含相似的时间序列。通过这种方式，可以将时间序列的预测问题转化为多个较小规模的子问题。每个类的数据被整理为张量形式，然后针对每个类分别建立并训练预测模型，最后汇总各个类的预测结果。这种方法的优势主要体现在以下几个方面：减少了需要建立的模型数量，显著提升了计算效率。每个模型处理的数据量较小，避免了维数灾难，保证了预测效果。聚类过程中的相似性划分为每个时间序列提供了额外的关联信息，从而提升了预测的准确度。为确保聚类效果的理想性，需要在聚类过程中定义合适的相似度度量指标。常见的指标包括动态时间规整（DTW）和皮尔森相关系数等。同时，聚类数目的选择也至关重要，推荐使用层次聚类方法，根据验证集上的实验结果来确定最优的聚类数目。

𐟔 数据挖掘的十大核心算法详解 𐟎⃣ PageRank（网页排名） PageRank 通过模拟用户跳转链接的概率，评估网页质量，类似于微博的粉丝影响力。如果关注者是大V，网页影响力就高。 2⃣ Apriori（关联分析） Apriori 用于发现商品间的关联关系，例如啤酒与尿不湿的组合销售。它通过支持度、置信度和提升度来衡量商品的关联强度。 3⃣ AdaBoost（分类算法） AdaBoost 将多个弱分类器组合成一个强分类器，类似于做错题重点复习的过程，不断提升整体效果。 4⃣ C4.5（决策树） C4.5 是一种决策树算法，利用信息增益率来选择最佳分裂特征，类似于挑选西瓜时根据纹路判断好坏。 5⃣ CART（分类与回归树） CART 可以用于分类或回归，基于基尼系数选择最优特征，类似于预测天气是晴天还是下雨。 6⃣ 朴素贝叶斯（条件概率）朴素贝叶斯基于概率论原理，计算各类条件下的概率，例如计算某病人患感冒的可能性。 7⃣ SVM（支持向量机） SVM 是一种分类方法，利用最优间隔将样本分割，类似于用线或平面将红球和蓝球分开。 8⃣ KNN（K最近邻） KNN 通过测量不同特征值之间的距离进行分类，类似于“近朱者赤，近墨者黑”。 9⃣ K-Means（聚类） K-Means 是一种聚类算法，通过不断调整中心点，将对象分配到最近的类中，类似于选老大，直到找到最佳中心。 𐟔Ÿ EM（期望最大化） EM 算法是一种聚类方法，基于概率进行软聚类，类似于分菜时不断调整，直到两碟重量一致。

多元统计：从一维到多维的统计之旅 𐟌 多元统计分析，通常是在完成数理统计学后进一步深入学习的领域。它是一个从一维到多维的统计过程。在之前的数理统计学课程中，我们主要学习了估计和检验，而这些知识通常局限于一元的情况。然而，现实世界中的许多变量通常是多维的，因此多元统计分析在实际应用中显得尤为重要。多元统计分析将一维数理统计的一些概念扩展到多变量估计和检验，以及多元线性分析的性质。它还介绍了多种多元统计分析方法，如因子分析、主成分分析、聚类分析和判别分析等。尽管这些技术在变量只有一维时也可以使用，但在多维情况下，它们的应用更加广泛。从机器学习的角度来看，多元统计的许多知识都是机器学习的基础。因此，在学习了多元统计分析后，再去看机器学习的教材，学习曲线会变得非常平缓。甚至，你对一些概念会有更深刻的理解。总的来说，多元统计分析是一门实用性很强的课程。现实世界中的许多实际问题都可以通过多元统计分析来解决。例如，城市的评级可以通过收集城市的GDP、人口、受教育程度等指标，然后使用聚类分析方法进行分类和判断。当然，这个例子在实际操作中还有很多细节需要考虑。多元统计也是与现代机器学习最接近的一门学科。随着大数据和AI人工智能的火热发展，大家入门学习的是常用的经典方法。因此，学会结合热门机器学习算法来巩固知识点是非常重要的。在分类算法中，除了经典的判别分析，现代机器学习算法如神经网络、随机森林模型等也很有趣。例如，无监督学习的聚类方法包括划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法。划分方法中的k-means聚类算法和层次方法中的层次聚类算法都是值得探索的领域。如果你未来计划从事人工智能、机器学习或大数据科学等领域的工作，掌握多元统计是非常重要的。如果你打算进一步深造，多元统计的地位就更不言而喻了。希望大家都能学好这门课！

王劲峰论文引领空间统计新方向中国科学院地理科学与资源研究所的王劲峰研究员在地理学领域的权威期刊《Annals of the Association of American Geographers》上发表了一篇题为“Statistical Modeling of Spatially Stratified Heterogeneous Data”的研究论文。这篇论文自发表以来，已成为《Annals of AAG》2024年阅读量最高的文章。空间统计是地理空间数据分析的重要方法，能够处理空间自相关数据和空间（局部）异质数据，从而捕捉地学第一定律和第二定律。空间分层异质性（spatially stratified heterogeneity, SSH）的例子包括气候带和土地利用类型。与前两个特性相比，很少有针对此类数据的方法。SSH的存在证明了自然是有规则的、结构化的，而非完全随机的。这引发了地理数据差异背后的“一层”因果关系。本文超越了传统的聚类方法，提出了整体性SSH方法，提供了SSH方程，展示了SSH如何导致空间采样的偏差和空间建模的混淆。研究检测了SSH分布中的非线性随机因果关系，对两个SSH分布叠加所识别的交互作用进行了量化，基于SSH进行了空间预测，开发了新的空间拟合度指标，并将其与SSH的q统计（地理探测器q统计）相结合，从而改进了全局建模。这项研究促进了SSH数据处理的统计学理论和方法，为空间数据分析提供了新方法。

《统计学习方法》: 机器学习入门必读 𐟓š 今天我要向大家推荐一本非常经典的书籍——《统计学习方法》。这本书的作者是李航，他是日本东京大学计算机科学博士，现任字节跳动人工智能实验室总监。 𐟌Ÿ 这本书在机器学习和数据科学领域有着非常重要的地位。书中系统地介绍了统计学习的主要方法，分为监督学习和无监督学习两篇。 𐟔 第一篇主要介绍了感知机、朴素贝叶斯法、决策树、支持向量机、提升方法、EM 算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等经典的监督学习方法。 𐟔 第二篇则讨论了聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法和潜在狄利克雷分配等经典的无监督学习方法。 𐟓 书中每章介绍一种方法，从具体问题或实例入手，由浅入深地阐明思路，并给出必要的数学推导。即使没有深厚的数学基础，也能在作者的引导下逐步理解那些复杂的概念。 𐟒ᠦœ줹橝ž常适合想要深入了解机器学习算法原理的小伙伴们。书中还有大量的实例和算法推导过程，帮助你更好地掌握各种统计学习方法的应用。 𐟎— 论是学生党想要提升专业知识，还是职场人想拓展技能，本书都能为你打开一扇通往数据科学世界的大门。

商务数据分析必备知识全解析大家好！今天继续为大家分享商务数据分析的一些重要知识点，希望对大家的学习有所帮助。𐟓š 𐟓Š 商务数据分析概述商务数据分析是通过收集、处理和解读数据来理解业务需求和优化决策过程。它通常涉及数据的采集、清洗、转换和建模等多个步骤。 𐟔 数据采集工具选择合适的数据采集工具非常重要。常见的工具包括Open Source和Closed Source。在选择时，需要考虑数据的类型、来源和采集频率等因素。 𐟧𙠦•𐦍„范化数据规范化是确保数据质量和一致性的关键步骤。常见的规范化方法包括最小最大规范化、Z分数规范化和小数点规范化。通过规范化，可以将数据转换到统一的度量标准，便于后续分析。 𐟓ˆ 相关性分析相关性分析用于确定两个或多个变量之间的关系。通过散点图和相关系数，可以判断变量之间是否存在关系，并进一步分析关系的性质。 𐟔„ 聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据划分为不同的组或簇。常见的聚类方法包括K-means聚类和层次聚类。通过聚类分析，可以发现数据中的潜在结构和模式。 𐟓 线性回归分析线性回归分析是一种统计方法，用于研究两个或多个变量之间的线性关系。通过调整模型的参数，可以预测一个变量对另一个变量的影响。希望这些知识点能帮助大家更好地理解和应用商务数据分析。祝大家都能在考试中取得满意的成绩！𐟓–𐟎“

一、概念无监督学习是机器学习的一种方法，旨在从未标记的数据中提取模式和结构。与监督学习不同，无监督学习不依赖于输入数据的标签或输出结果。这种方法适合处理大量未标记的数据，广泛应用于数据分析、特征提取、模式识别等领域。二、优点 1、无需标注数据：无监督学习的最大优点在于不需要标签，这意味着可以利用大量未标记的数据进行训练，降低数据准备的成本和工作量。 2、发现新模式：无监督学习能够从数据中自动发现潜在的模式和结构，帮助分析人员识别数据中的重要特征和变化趋势。三、缺点 1、结果解读困难：由于无监督学习不依赖于标签，所得结果往往较难解读。 2、缺乏有效评估标准：无监督学习的结果缺乏直接的评估标准，通常无法像监督学习那样明确衡量模型的成功与否。四、应用场景 1、客户细分与市场分析：在商业领域，通过无监督学习，例如K均值或层次聚类，将客户分为不同群体，从而制定个性化的营销策略，提升客户满意度和市场效果。 2、推荐系统：无监督学习可以在协同过滤算法中识别用户行为模式，根据相似用户的历史行为为用户提供个性化推荐。五、学习要点 1、掌握无监督学习基本算法：学习常见的无监督学习算法，如K均值聚类、层次聚类、主成分分析、自编码器等，了解它们的基本原理及适用场景。 2、数据预处理技巧：无监督学习的成功往往取决于数据的质量，学习数据清洗、标准化、特征选择等预处理方法，以提高模型的性能。 3、聚类方法评估：熟悉聚类结果的评估方法，帮助判断聚类效果的优劣。 ------ 光说不练假把式，二级考试不是光靠刷攻略就能搞定的𐟘Ž 必须要真正行动起来认真备考，才能在精英云集的二级考试中脱颖而出噢~ 𐟘Ž 当然，市面上的SHMFTPP资料也不能瞎用，一定要看是否全面、效率、最新 𐟘Ž 威廉为你们精心整理了深港澳金融科技师的学习资料 𐟘Ž 点击左下角【立即咨询】，即可免费打包带走！ 𐟒ኰŸ“š 深港澳金融科技师上链体验课 𐟓š 深港澳金融科技师考证指南 𐟓š 深港澳金融科技师考纲解读 𐟓š 深港澳金融科技师常用公示表 𐟓š 深港澳金融科技师精研题库 𐟓š 更多精品学习资源...... 领取日期：即日起-2025年10月31日 #深港澳金融科技师#⠂ #深港澳金融科技师专才计划#⠂ #深港澳金融科技师一级#⠂ #深港澳金融科技师二级#⠂ #深港澳金融科技师上链#⠂ #深港澳金融科技师二级培训#

《导论》出版！轻松入门ML 𐟓š 本书由清华大学出版社出版，是一本从机器学习技术使用者的角度总结的科普读物。它用简洁的语言和深入浅出的描述，为初学者打开机器学习的大门。全书共11个章节，涵盖机器学习的各个方面。 𐟔 第一章：介绍机器学习研究的基本思路、发展历史和关键问题。 𐟓ˆ 第二章：讲解线性模型，包括线性预测模型、线性分类模型和线性高斯概率模型。 𐟌 第三章：介绍神经网络的基础知识、基础结构和训练方法。 𐟏—️ 第四章：探讨深度神经网络的基础方法和最新进展。 𐟔‘ 第五章：介绍核方法，特别是支持向量机模型。 𐟓Š 第六章：讲解图模型的基本概念和基于图模型的学习和推理方法。 𐟎蠧쬤𘃧렯𜚤𛋧𛍦— 监督学习方法，特别是各种聚类方法和流形学习。 𐟌𑠧쬥…맫 ：讲解非参数贝斯模型，重点关注高斯过程和狄利克雷过程。 𐟌𑠧쬤𙝧렯𜚤𛋧𛍦𜔥Œ–学习方法，包括遗传算法、遗传编程和群体学习。 𐟒ꠧ쬥章：讲解强化学习，包括基础算法及近年来兴起的深度强化学习方法。 𐟔⠧쬥一章：介绍各种数值优化方法。这本书不仅适合初学者，也适合对机器学习有深入了解的读者。希望它能助你一臂之力，打开机器学习的大门！