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【原创】数据挖掘案例——ReliefF和K-means算法的医学应用

阅读目录 1.数据挖掘与聚类分析概述 2.特征选择与聚类分析算法 3.一个医学数据分析实例 4.主要的Matlab源代码 　　数据挖掘方法的提出，让人们有能力最终认识数据的真正价值，即蕴藏在数据中的信息和知识。数据挖掘 (DataMiriing)，指的是从大
老朱教授 7年前 1207

开源大数据周刊-第27期

阿里云E-Mapreduce动态 E-Mapreduce产品即将发布的版本信息如下： 1.6.0版本 交互式查询（支持Hive、Spark） 资讯 大数据有多火：盘点54家，A轮占比27.8%，增速41.1% ，北京占比57.4% 本文重点汇总了54家从事大
开源大数据EMR 8年前 2524

【原创】数据挖掘案例——ReliefF和K-means算法的医学应用

　　数据挖掘方法的提出，让人们有能力最终认识数据的真正价值，即蕴藏在数据中的信息和知识。数据挖掘 (DataMiriing)，指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息，数据挖掘是目前国际上，数据库和信息决策
数据之巅 8年前 2064

Python可视化决策树【Matplotlib/Graphviz】

决策树是一种流行的有监督学习方法。决策树的优势在于其既可以用于回归，也可以用于分类，不需要特征缩放，而且具有比较好的可解释性，容易将决策树可视化。可视化的决策树不仅是理解你的模型的好办法，也是向其他人介绍你的模型的运作机制的有利工具。因此掌握决策树可视化的方
ezpod 4年前 685

浅谈关于特征选择算法与Relief的实现

一、 背景 1) 问题 在机器学习的实际应用中，特征数量可能较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能存在相关性，容易导致如下的后果： 1.     特征个数越多，分析特征、训练模型所需的时间就越长，模型也会越复杂。 2.     特征个数越多，容易引起“
angel_kitty 7年前 3858

机器学习三剑客之Pandas

pandas Pandas是基于Numpy开发出的,专门用于数据分析的开源Python库 Pandas的两大核心数据结构 Series(一维数据) Series 创建Series的方法 允许索引重复 DataFrame(多特征数据,既有行索引,又有列索引)
木子昭 7年前 1141

《机器学习与R语言（原书第2版）》一3.2　例子—用kNN算法诊断乳腺癌

本节书摘来自华章出版社《机器学习与R语言（原书第2版）》一书中的第3章，第3.2节，美]　布雷特·兰茨（Brett Lantz）　著,李洪成　许金炜　李舰　译更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.2　例子—用kNN算法诊断乳腺癌 定期的
华章计算机 7年前 7629

SciPyCon 2018 sklearn 教程（下）

原文：SciPy 2018 Scikit-learn Tutorial 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 十三、交叉验证和得分方法 在前面的章节和笔记本中，我们将数据集分为
布客飞龙 6年前 1967

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