UCI数据集有好多种类，不知道选什么好，貌似Clustering和Classfication类别下的都可以？这两个类别有什么区别啊，感觉都是分类呀？
不是UCI上的也可以给我推荐一下，比较迷茫，最好是二维的数据。
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元气少女缘结神 2015-04-04 08:29关注也许你可以根据算法来 聚类分析有那么多算法 根据距离的 动态聚类 模糊聚类 遗传算法聚类等等 根据算法来选择适合这种算法的UCI类 也许能提高识别率 就像初期做人脸识别用PCA降维再用一种分类器 就比较适合选择ORL人脸库
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- 2022-01-31 20:47回答 1 已采纳 快速聚类，不需要对变量进行标准化的，但仍然推荐进行标准化。 层次聚类，必须进行标准化，因为各变量的量纲会有差异。简单的说，第一列数据的单位是 万元，第二列数据的单位是 元，如果不做标准化第一列就会被忽
- 2021-10-05 19:11回答 2 已采纳 你好，我是有问必答小助手，非常抱歉，本次您提出的有问必答问题，技术专家团超时未为您做出解答本次提问扣除的有问必答次数，将会以问答VIP体验卡（1次有问必答机会、商城购买实体图书享受95折优惠）的形式为
- 2022-01-23 09:45回答 2 已采纳
- 2022-07-16 15:43樱花的浪漫的博客 层次聚类算法相比划分聚类算法的优点之一是可以在不同的尺度上（层次）展示数据集的聚类情况。 基于层次的聚类算法（Hierarchical Clustering）可以是凝聚的（Agglomerative）或者分裂的（Divisive），取决于层次的...
- 2022-01-16 22:16回答 2 已采纳 # 整理聚类结果 listName = dfData['地区'].tolist() # 将 dfData 的首列 '地区' 转换为 listName dictCluster
- 2023-04-07 11:24回答 1 已采纳 可以。Geoda 和 Matlab 在进行 K-means 聚类分析时的主要区别在于：1. 应用领域：Geoda 是专门针对地理空间数据设计的软件，具有丰富的地理数据分析功能，而 Matlab 是一个
- 2022-01-22 18:12回答 1 已采纳 百万级都用faiss库
- 2022-05-10 14:27JamSlade的博客 假定样本集合D={x1，……,xm}D=\{x_1，……,x_m\}D={x1，……,xm}包含m个无标记样本，每个样本xi={xi1……xin}x_i=\{x_{i1}……x_{in}\}xi={xi1……xin}十一i个n维得特征向量，聚类算法将样本集D划分为k个...
- 2021-08-12 11:03回答 4 已采纳 你这个数组是三维的啊，虽然不清楚sklearn的kmeans函数具体用法，但传入的X不是矩阵形式啊，应该是二维数组吧
- 2019-05-01 20:24回答 2 已采纳 用户出行模式的问题通常不单单是找出地图上的热点区域的问题, 而是一个多维度的包括时间的聚类. 所用到的维度可能包括乘车日期, 上车时间,下车时间, 乘车站点, 类型(地铁,出租...).... 之
- 2023-04-21 12:56回答 2 已采纳 最近我也在看着块，我把我的方法说一下可以从UCI数据集中选择适当的数据集进行实验，并与其他离散化算法进行比较。首先，需要对数据集进行预处理，包括数据清洗、特征选择和标准化等步骤。然后，可以使用不同的离
- 2022-11-15 16:00地理探险家的博客 50个最佳机器学习公共数据集
- 2022-03-30 10:05回答 1 已采纳 个人意见：是否归一化是要看你采取什么方法，比如神经网络可能需要进行归一化，但像集成学习之类的对数据不敏感，就不需要进行归一化。16个特征也不算很多，应该没必要特征提取。但也可以尝试一下看一下效果 ht
- 2021-02-23 21:38狄洺的博客 概念：数据分析是用适当的统计分析方法，对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论并对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析可以分为三个层次，即描述分析、预测分析和规范分析。 数据挖掘：...
- 2023-03-07 21:45呆呆的猫的博客 Apriori 算法其实就是查找频繁项集 (frequent itemset) 的...频繁项集就是支持度大于等于最小支持度 (Min Support) 阈值的项集，所以小于最小值支持度的项目就是非频繁项集，而大于等于最小支持度的项集就是频繁项集。
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