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数据相关算法
数据
挖掘的经典
算法
有哪些?
答:
k-means algorithm
算法
是一个聚类算法,把n的对象根据他们的属性分为k个分割,k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到
数据
中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均 方误差总和最小。3. Support vector machines 支持向量机,英文为...
数据
挖掘常用
算法
有哪些?
答:
4、最近邻
算法
——KNN KNN即最近邻算法,其主要过程为:计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离(常见的距离度量有欧式距离,马氏距离等);对上面所有的距离值进行排序;选前k个最小距离的样本;根据这k个样本的标签进行投票,得到最后的分类类别;如何选择一个最佳的K值,这取决于
数据
。5、...
带你了解
数据
挖掘中的经典
算法
答:
在统计计算中,最大期望
算法
是在概率模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的
数据
集聚领域。而最大期望算法在数据挖掘以及统计中都是十分常见的。3.PageRank算法 PageRank是Google算法的重要内容。PageRank里的page不是指网页,而是...
数据
挖掘
算法
有哪些
答:
数据
挖掘
算法
有很多种,以下列举部分常用算法:决策树算法、聚类分析算法、关联规则挖掘算法、神经网络算法和回归分析算法等。决策树算法是一种常用于数据挖掘的算法。它通过构建决策树来预测数据的趋势或结果。决策树中每个节点代表一个特征属性上的测试,每个分支代表测试中的一个可能结果,树的结构显示了不...
用于
数据
挖掘的聚类
算法
有哪些,各有何优势
答:
1)优点:处理时间与
数据
对象的数目无关,与数据的输入顺序无关,可以处理任意类型的数据 2)缺点:处理时间与每维空间所划分的单元数
相关
,一定程度上降低了聚类的质量和准确性 2.2.2典型
算法
1)STING:基于网格多分辨率,将空间划分为方形单元,对应不同分辨率 2)STING+:改进STING,用于处理动态...
数据
挖掘的
算法
有哪些
答:
数据
挖掘是从大量的数据中提取有价值信息的过程,在这个过程中,使用多种
算法
来辅助分析和处理数据。以下是几种常见的数据挖掘算法:决策树算法是数据挖掘中常用的预测模型之一。它通过构建树状结构模型,将数据集分类或回归预测。决策树算法包括ID3、C4.5和CART等,它们通过递归地将数据集分割成不同的子集...
数据
分析包括哪些
算法
答:
1. Analytic Visualizations(可视化分析)不管是对
数据
分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。2. Data Mining Algorithms(数据挖掘
算法
)可视化是给人看的,数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们...
大
数据
挖掘的
算法
有哪些?
答:
大
数据
挖掘的
算法
:1.朴素贝叶斯,超级简单,就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话,NB将比鉴别模型收敛的更快,所以你只需要少量的训练数据。即使条件独立假设不成立,NB在实际中仍然表现出惊人的好。2. Logistic回归,LR有很多方法来对模型正则化。比起NB的条件独立性假设,LR不需要考虑样本...
一文带你认识30个重要的
数据
结构和
算法
答:
链表是线性
数据
结构,就像数组一样。链表和数组的主要区别在于链表的元素不存储在连续的内存位置。它由节点组成——实体存储当前元素的值和下一个元素的地址引用。这样,元素通过指针链接。它们是做什么用的?链表的一个
相关
应用是浏览器的上一页和下一页的实现。双链表是存储用户搜索显示的页面的完美数据...
数据
挖掘的经典
算法
答:
1. C4.5:是机器学习
算法
中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法。2. K-means算法:是一种聚类算法。3.SVM:一种监督式学习的方法,广泛运用于统计分类以及回归分析中4.Apriori :是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。5.EM:最大期望值法。6.pagerank:是google算法的重要内容...
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