Advertisement

44个城市的GDP等指标可用于聚类算法的实践。聚类算法。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
北京、青岛、天津以及其他共计44个城市的GDP及其五个关键指标的具体数据，均已整理并记录在名为“GDP.xlsx”的工作簿中，以便查阅。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 44个城市GDP等数据可用于聚类算法练习与分析
    优质
    本资料包含44个城市的GDP及其他经济指标数据，适用于进行聚类算法的实践和深入分析研究。 北京、青岛、天津等44个市的GDP及其他四个指标的数据详情存储在GDP.xlsx工作簿中。
     
  • 动态聚类数据分析算法(ISODATA)_动态聚类算法_聚类算法_动态聚类_数据聚类
    优质
    ISODATA是一种动态聚类分析算法，通过迭代优化过程自动确定最优分类数。它根据对象间的相似性进行分组，并调整参数以改进聚类效果。 该算法包适用于动态聚类数据分析算法ISODATA。
     
  • 基于Numpy实现的聚类算法（含时空聚类算法）.zip
    优质
    本资料包提供使用Python的Numpy库实现的多种聚类算法源代码，包括经典的K-means、DBSCAN以及时空数据特有的ST-DBSCAN等，适合数据分析和机器学习初学者参考学习。 【聚类算法】使用numpy实现的聚类算法（包括时空聚类算法）.zip 介绍： 1.1 数据介绍 - datacluster_time：按时间顺序排列的用户行为轨迹。 - datacluster_unix_time：按时间顺序(时间已转换为时间戳)排列的用户行为轨迹。 - datacluster_unix_time_indoor：按时间顺序(时间已转换为时间戳，存在楼层ID)排列的室内用户行为轨迹。由于不同楼层之间的连续性可能被中断，因此这些数据中可能存在需要区分的不同簇集。 1.2 聚类算法 - MYDBSCAN：基于密度的空间聚类（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法实现。 - MYAP：近邻传播聚类算法（Affinity Propagation Clustering Algorithm），一种基于划分的聚类方法。
     
  • 基于NumPy实现的聚类算法（含时空聚类算法）PGJ.zip
    优质
    本资源提供了一种结合空间和时间因素的新型聚类算法——PGJ算法，并基于Python的NumPy库进行了高效实现，适用于复杂数据集的分析。 【聚类算法】使用numpy实现的聚类算法（包括时空聚类算法）【PGJ】.zip 文件包含使用numpy库编写的多种聚类算法及其在时空数据上的应用，适用于需要进行复杂数据分析的研究者或开发者。
     
  • 谱聚类与聚类算法
    优质
    《谱聚类与聚类算法》一书深入探讨了数据挖掘和机器学习中的关键技术——谱聚类方法及其在不同领域的应用。书中不仅介绍了经典的K均值、层次聚类等传统方法，还详细解析了基于图论的谱聚类原理及其实现技巧，为读者提供了全面而深入的理解框架。 谱聚类（Spectral Clustering）是一种在数据挖掘和机器学习领域广泛应用的聚类算法，其核心思想是通过分析数据间的相似性来划分数据集。该方法利用图论中的谱理论，通过对构建的数据图进行特征分解揭示隐藏类别信息，特别适用于处理非凸形状簇和高维数据。 在聚类问题中，我们通常没有预先设定的类别信息，而是希望找到一种方式将数据点组织成若干紧密相连的群体，每个群体内部相似度较高而不同群体间差异较大。谱聚类的优势在于能够有效处理复杂的相似性关系，并且不需要事先确定最优簇的数量。 **基本步骤如下：** 1. **构建相似性矩阵**：计算数据点之间的相似度，常用方法包括欧氏距离、余弦相似度和皮尔逊相关系数等。这些相似度值被转换为邻接矩阵，其中元素表示两个数据点间的关联程度。 2. **构造拉普拉斯矩阵**：将邻接矩阵转化为拉普拉斯矩阵（Laplacian Matrix），该步骤有助于捕捉数据点之间的相对位置和连接强度。常用的是归一化拉普拉斯矩阵（Normalized Laplacian Matrix）或拉普拉斯正规化矩阵，这些方法能更好地保持数据的局部结构。 3. **特征分解**：对构造好的拉普拉斯矩阵进行特征值分解，并选取最小k个非零特征向量形成谱矩阵。 4. **降维与聚类**：利用上述特征向量作为低维空间中的投影，通常采用K-means、层次聚类等方法在此k维空间中划分数据。 5. **结果评估**：通过轮廓系数（Silhouette Coefficient）、Calinski-Harabasz指数或Davies-Bouldin指数来评价聚类效果，并根据需要调整参数或者重复上述步骤以优化结果。 谱聚类的一大优点在于它不需要假设数据分布在球形簇中，因此对于非凸形状的簇有更好的适应性。不过，该方法也存在计算复杂度较高、对大规模数据集处理效率较低等局限性，并且选择合适的k值可能会影响最终效果。 在实际应用中，谱聚类已被广泛应用于图像分割、社交网络分析和生物信息学等领域。通过掌握这一算法可以更好地理解和处理各种复杂的数据集，从而发现隐藏的结构与模式。
     
  • 一个用于模糊聚类算法的效果评估指标
    优质
    本文提出了一种新的评估指标，专门针对模糊聚类算法的结果进行有效性评价，旨在为研究人员提供一种更加准确、可靠的分析工具。 模糊C均值聚类算法是广泛使用的聚类方法之一。它通过引入成员资格矩阵来处理数据的不确定性问题。然而，该算法需要预先指定分类数量，在缺乏先验知识的情况下难以实现。为此，一些研究者提出了有效性指标的概念以解决这一难题。 由于这些有效性指标与隶属度矩阵、数据集中的点以及聚类中心之间的距离有关，学者们希望特征加权方法能够全面评估所有特征的重要性，从而找到最佳的类别数目。基于此需求，本段落提出了一种改进的有效性指数，针对综合权重指数、密度指数和可分离性指数进行了优化。 该有效性指标首先确定数据中的每个点与它的各个特征之间的关系，并通过定义新的紧密度函数和分隔度函数来计算出每个特征在聚类过程中的贡献。接着将这种新方法结合到模糊C均值算法中，以自动确定处理的类别数量。 为了验证其效果，在两个合成数据集及一个真实世界的数据集中对该算法进行了测试。实验结果显示了该方法在图像处理领域的优势，并证明它可以有效地获得稳定和可靠的结果。
     
  • 基于聚类算法的RFM分析：RFM聚类方法
    优质
    本研究采用先进的聚类算法对客户数据进行分群处理，并结合RFM模型（最近一次消费、消费频率和消费金额）深入分析各群体特征，提出了一种新的RFM聚类方法。这种方法能有效帮助企业更精准地理解客户需求，优化市场策略。 RFM集群分析是一种客户细分技术，通过评估客户的近期购买行为、消费频率及单次交易金额来识别最有价值的顾客群体，并据此制定相应的营销策略。这种方法可以帮助企业更好地理解客户需求，提高客户满意度与忠诚度，从而增加企业的收入和利润。 具体来说，在进行RFM分析时，“R”代表最近一次购买的时间；“F”表示在过去一段时间内客户的购买频率；而“M”则衡量了每次交易的平均金额或总消费额。通过这三个维度的数据组合运用聚类算法（如K-means等），可以将客户群体划分为不同的细分市场，便于企业针对不同类型的消费者采取个性化的营销手段。 此外，在实际应用中RFM模型还可以结合其他变量进一步优化分析结果，例如客户的年龄、性别或地理位置信息等。通过这种方式不仅能够更准确地识别出高价值顾客群，还能有效预测潜在流失风险较高的客户并及时采取干预措施以挽留他们。 重写后的内容去除了原文中的链接和联系方式，并保持了原意不变。
     
  • Matlab中的聚类算法指标计算程序
    优质
    本程序为在Matlab环境下设计的一套实现各类聚类算法性能评估指标自动计算的功能模块集，适用于科研及工程应用中对数据进行分类分析。 常用的聚类算法指标包括Rand index, Adjusted Rand index, Silhouette, Calinski-Harabasz 和 Davies-Bouldin。这些指标用于评估聚类结果的质量，并且有相应的MATLAB程序可以实现它们的计算。
     
  • Matlab中的聚类算法指标计算程序
    优质
    本程序为在MATLAB环境下运行的一套工具包，专注于各类聚类分析后的效果评估，提供多种经典评价指标自动计算功能。 常用的聚类算法评估指标包括Rand index, Adjusted Rand index, Silhouette, Calinski-Harabasz 和 Davies-Bouldin。这些指标在进行聚类分析时用于衡量不同方法的效果和性能。此外，可以使用Matlab编写程序来计算这些指标。