在前面介绍的DBSCAN算法中，有两个初始参数Eps（邻域半径）和minPts(Eps邻域最小点数)需要手动设置，并且聚类的结果对这两个参数的取值非常敏感，不同的取值将产生不同的聚类结果。为了克服DBSCAN算法这一缺点，提…
K-Means算法和Mean Shift算法都是基于距离的聚类算法，基于距离的聚类算法的聚类结果是球状的簇，当数据集中的聚类结果是非球状结构时，基于距离的聚类算法的聚类效果并不好。 与基于距离的聚类算法不同的是…
大部分聚类方法针对的是多维数据，现实场景中还有可能存在以为数据的情况，针对以为数组的聚类和多维的数据有很大的不同，今天就来实战演练下： 需求内容：分析订单的价格分布 常见方案：按照100为梯度，分…
在学习聚类算法得时候并没有涉及到评估指标，主要原因是聚类算法属于非监督学习，并不像分类算法那样可以使用训练集或测试集中得数据计算准确率、召回率等。那么如何评估聚类算法得好坏呢？好的聚类算法,一般要求类…
异常监控系统Skyline的文章中，详细介绍了Skyline的架构，今天主要分享的是自己在部署Skyline中的一些记录。 项目地址：https://github.com/earthgecko/skyline 参考文档：https://earthgecko-skyline.read…
Graphite 是处理可视化和指标数据的优秀开源工具。它有强大的查询 API 和相当丰富的插件功能设置。事实上，Graphite 指标协议（metrics protocol）是许多指标收集工具的事实标准格式。然而，Graphite 并不总是一个…
在Apriori算法的学习中，我们了解到Apriori算法需要不断生成候选项目队列和不断得扫描整个数据库进行比对，I/O是很大的瓶颈。为了解决这个问题，FP-Growth利用了巧妙的数据结构，无论多少数据，只需要扫描两次数据…
利用计算机将大量的文本进行处理，产生简洁、精炼内容的过程就是文本摘要，人们可通过阅读摘要来把握文本主要内容，这不仅大大节省时间，更提高阅读效率。但人工摘要耗时又耗力，已不能满足日益增长的信息需求，因…
常用相关性分析存在的问题 1、有许多非线性的关系是分数根本无法检测到的，比如下图： 2、计算出来的矩阵是对称的，即a与b的相关性同b与a的相同。更多的时候，关系是不对称的。一个有3个唯一值的…
在分析特征间相关性时，常使用的方法是pandas.DataFrame.corr： DataFrame.corr(self, method=’pearson’, min_periods=1) 其中包含的方法主要为： pearson：Pearson相关系数 kendall：Kendall秩相关…
