一、研究背景和意义随着房地产市场的快速发展，房价数据成为了人们关注的焦点。了解房价的分布特征、影响因素以及不同区域之间的差异对于购房者、房地产开发商、政府部门等都具有重要的意义。通过对房价数据的聚类分析，可以深入了解房价的内在结构和规律，为相关决策提供科学依据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32747原文出处：拓端数据部落公众号随着我国经济的快速发展，上市公司的经营绩效成为了一个备受关注的话题。本文旨在探讨上市公司经营绩效的相关因素，并运用数据处理、图示、检验和分析等方法进行深入研究，帮助客户对我国45家上市公司的16项财务指标进行

基于聚类分析的医学图像分割算法研究在医学领域，图像分割是医学影像诊断中的关键步骤，其目的在于从复杂的图像背景中准确提取出病灶区域，为医生提供更为精确的病变信息。近年来，随着计算机技术的飞速发展，基于聚类分析的医学图像分割算法逐渐受到了广泛关注。聚类分析是一种无监督

下载地址如下：基于k-means算法的用户进行聚类项目（免费提供全部源码）资源-CSDN文库项目介绍背景在大数据时代，用户数据的收集和分析变得尤为重要。企业通过分析用户行为数据，可以更好地理解客户需求，提升服务质量，从而在市场竞争中占据有利位置。然而，随着数据量的增大和数据种类的

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参考原文：http://tecdat.cn/?p=2186最近我们被客户要求撰写关于复杂网络社区发现算法的研究报告，包括一些图形和统计输出。物业工程肩负着维持项目各类设施设备的正常运作，保障全体业主的正常生活，令物业保值升值，是项目的心脏部门。拓端数据（tecdat）研究人员根据全国电梯故障上报汇总

全文链接：https://tecdat.cn/?p=32955原文出处：拓端数据部落公众号本文就将采用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。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，再是通过一个仿真实验具体来强化

全文链接：https://tecdat.cn/?p=35360原文出处：拓端数据部落公众号随着农业和农村经济的快速发展，各地区之间的经济差异日益显著。为了更好地理解这种差异，并为政策制定提供科学依据，本研究帮助客户采用了聚类分析和因子分析、主成分分析3种无监督学习方法，对多个省份的农业、林业、牧

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32007原文出处：拓端数据部落公众号本文以iris数据和模拟数据为例，帮助客户了比较R语言Kmeans聚类算法、PAM聚类算法、DBSCAN聚类算法、AGNES聚类算法、FDP聚类算法、PSO粒子群聚类算法在iris数据结果可视化分析中的优缺点。结果：聚类算法的聚类结

聚类分析​ 聚类分析（ClusterAnalysis）：又称群分析，对多个样本/指标定量分类的多元分析方法，是无监督学习1聚类分析的分类​Q型聚类（QualitativeClustering）：也称硬聚类，一般用于将样本聚类，每一簇之间无交集，用距离作为相似性度量，包括K-Means聚类、层次聚类、DBSCAN聚类等​ R

一、选题的背景在当今社会，大数据已经成为了企业决策的重要依据。通过对客户进行细分分析，企业可以更好地了解客户的需求和行为，从而制定更加精准的营销策略，提高市场竞争力。要达到的数据分析目标是通过对客户数据的分析，找出不同客户群体的特征和需求，为企业提供有针对性的营销

互联网时代，大量的新闻信息、网络交互、舆情信息以文本形式存储在数据库中，如何利用数据分析和文本挖掘的算法，将海量文本的价值挖掘出来，成为我们团队近期的一个研究方向，本案例就是我们的一个尝试。文本聚类其实也就是聚类分析在文本方向上的应用,首先我们要把一个个文档的自然语言转

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书接上回,在上一篇博客中完成了数据的降维分析，这里在降维后的基础上继续进行聚类分析，使用前2个PC进行KMeans据类并可视化。fromsklearn.clusterimportKMeansfromcollectionsimportCounter#语言定义颜色和画布colors=['b','g','r','y','k','c','m�

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33821原文出处：拓端数据部落公众号混合模型是另一种生成模型，它将数据点的分布建模为多个单独分布的组合（"混合"）。客户常见的混合模型类型是高斯混合模型，其中数据生成分布被建模为多个高斯分布的组合。  importnumpyasnpimportmatplo

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参考图书为：《Python数学实验与建模》司守奎，孙玺菁定义将相似元素聚为一类通常分为Q型聚类（样本聚类）、R型聚类（指标聚类）。数据变换\(A=\begin{pmatrix}a_{11}&a_{12}&a_{13}&\cdots&a_{1p}\\a_{21}&a_{22}&a_{23}&\cdots&a_{2p}\\a_{31}&a_{32}&a_{33}&\cdots&a

全文链接：https://tecdat.cn/?p=32955原文出处：拓端数据部落公众号本文就将采用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。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，再是通过一个仿真实验具体来强化

目录聚类分析是什么一、定义和数据类型聚类应用聚类分析方法的性能指标聚类分析中常用数据结构有数据矩阵和相异度矩阵聚类分析方法分类二、K-means聚类算法划分聚类方法对数据集进行聚类时包含三个要点K-Means算法流程:K-means聚类算法的特点三、k-medoids算法基本思想K-medoids

本文的研究目的是基于R语言的k-prototype算法，帮助客户对新能源汽车行业上市公司进行混合型数据集的聚类分析。通过对公司的财务数据、市场表现和发展战略等多个方面的变量进行聚类分析，我们可以将这些公司划分为不同的类别，并分析不同类别的特点和发展趋势。这样的研究结果对于投

模型亮点初始测试集上评分为0.51，调参后测试集上评分为0.75数据集由sklearn自带-----------------------------------------以下为模型具体实现-----------------------------------------Step1.数据读取fromsklearn.datasetsimportload_irisiris=load_iris()x=iris.d

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描述性统计分析：通过对数据进行总体和变量分布的描述，来了解数据的基本情况。这些统计分析包括中心趋势测量（均值、中位数、众数）、离散程度测量（方差、标准差、极差）和分布特征测量（偏态、峰态等）。数据可视化：将数据以图形的方式展示出来，包括直方图、折线图、饼图、散点图等。数据可视化

共表达基因的寻找是转录组分析的一个部分，样品多可以使用WGCNA，样品少可直接通过聚类分析如K-means、K-medoids(比K-means更稳定)或Hcluster或设定pearsoncorrelation阈值来选择共表达基因。下面将实战演示K-means、K-medoids聚类操作和常见问题：如何聚类分析，如何确定合适的cluster

参考原文：http://tecdat.cn/?p=2186最近我们被客户要求撰写关于复杂网络社区发现算法的研究报告，包括一些图形和统计输出。物业工程肩负着维持项目各类设施设备的正常运作，保障全体业主的正常生活，令物业保值升值，是项目的心脏部门。拓端数据（tecdat）研究人员根据全国电梯故障上报汇总