R语言对耐克Nikeid新浪微博数据k均值(k-means)聚类文本挖掘和词云可视化
我们最近有一个很棒的机会与一位伟大的客户合作,要求构建一个耐克微博聚类算法。本文利用R语言完成对微博相应分析。
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本文首先阐明了聚类算法的基本概念,介绍了几种比较典型的聚类算法
对“NCI60”(癌细胞系微阵列)数据使用聚类方法
有些问题是线性的,但有些问题是非线性的。
假设我们需要设计一个抽样调查,有一个完整的框架,包含目标人群的信息(识别信息和辅助信息)。
(a)部分:k-means聚类
使用k-means聚类法将数据集聚成2组。
画一个图来显示聚类的情况
使用k-means聚类法将数据集聚成3组。
画一个图来显示聚类的情况
(b)部分:层次聚类
使用全连接法对观察值进行聚类。
使用平均和单连接对观测值进行聚类。
绘制上述聚类方法的树状图。
R语言使用K-Means聚类可视化WiFi访问
Python Monte Carlo K-Means聚类实战研究
聚类分析算法很多,比较经典的有k-means和层次聚类法。
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