最新橙现

2021

你的树怎么查看? 试试毕达哥拉斯树吧

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分类树很棒,但是当它们长太大甚至超过27’屏幕时又如何呢? 我们可以使树看起来更紧凑,仍然讲述同样的故事吗? 是的,我们可以。

使用轮廓系数吧

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轮廓系数 (使用[轮廓图]) 显示簇内样本与最近簇内样本之间的平均距离。

层次聚类: 从原理到应用

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探索性数据挖掘的关键技术之一是聚类-基于某种相似性度量将点分为不同的组。

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2020

查看哪里分类错了

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分类是做出预测并从我们的数据中获取重要信息的关键方法之一。例如,我们可以基于某些症状预测哪些患者可能患有疾病。

层次聚类与探索性数据分析

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我们将通过[层次聚类]进行聚类分析。我们使用了众所周知的鸢尾花 (iris) 数据集,其中包含 150 个鸢尾花,每个花都属于三种物种(setosa,versicolor 和 virginica)之一。

使用绘制数据学习数据分析

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[绘制数据]小部件可能看起来仅仅是一个玩具,但与其他小部件结合使用后,它可以直观地演示诸多机器学习概念(例如k均值,分层聚, SVM,逻辑回归,等等。)

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