请问Python 聚类分析的数据标准化是什么意思呢？为什么要做这一步操作？？
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关注快速聚类，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略了。
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- 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
- 2022-02-04 17:06回答 1 已采纳 推断是根据已知随机变量求未知随机变量条件分布的过程，例如我从一段语音推断对应的文字。预测是推断的一种，其已知变量、未知变量具有因果关系，分类、回归都属于预测问题。
- 2020-11-07 15:20回答 2 已采纳 我认为方块代表的是三类的聚类中心，X是一类，*是一类，蓝色○是一类，虚线的圆圈应该是聚类的范围
- 2024-06-18 15:44黎曼最初的梦想的博客 它的目标是将一组对象（通常称为数据点）划分为K个互不重叠的类别，每个类别由一个中心点（聚类中心）代表，目的是最小化所有数据点与其所属聚类中心的距离之和，通常采用欧几里得距离作为度量。
- 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
- 2021-10-11 12:21回答 1 已采纳 问题搞复杂了吧，在clustermap中设置参数metric="correlation"就行了，例如 g = sns.clustermap(iris, metric="correlation")
- 2023-12-23 11:11在本项目实践中，我们主要关注的是利用人工智能技术对用户数据进行聚类分析，并通过可视化手段清晰地呈现分析结果。聚类分析是机器学习中的一个重要领域，它旨在将数据集中的对象按照某些相似性标准划分成不同的组，...
- 2022-12-08 19:05回答 1 已采纳 你的数据中有非数值型的字符串型数据，你检查一下新使用的数据
- 2022-12-08 16:58回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/fuck11111100/article/details/114954399大概原因就是类型不匹配但是你代码里有太多东西没放出来，只能自己查原因了
- 2024-08-11 16:00啥都鼓捣的小yao的博客 但在有些场景下，并没有给定的y值，对于这类数据的建模，一般称为无监督的数据挖掘算法，最为典型的当属聚类算法。Kmeans聚类算法利用距离远近的思想将目标数据聚为指定的k个簇，进而使样本呈现簇内差异小，簇间差异...
- 2022-03-09 16:35在本节中，我们将深入探讨Python在数据分析领域中的应用，特别是关于数据挖掘建模的第二部分：聚类分析。聚类分析是一种无监督学习方法，主要用于发现数据集中的自然群体或类别，无需事先知道目标变量。它通过度量...
- 2022-11-24 11:15Ai绘画顾姐的博客 python聚类分析如何可视化？
- 2021-08-01 10:00数据与智能的博客 k-均值算法（k-means）是一种最简单的聚类分析方法，它通常需要首先选出聚类 k 的数目，然后把输入划分为集合 S1，…，Sk，并使得每个数据到其所在聚类的均值（中心对象）的距离的平方之和最小化。 由于将 n 个点...
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