最近我们被客户要求撰写关于中药专利复方治疗用药规律的研究报告,包括一些图形和统计输出。
最近我们被客户要求撰写关于时间序列进行聚类研究报告,包括一些图形和统计输出。 时序数据的聚类方法,该算法按照以下流程执行。
本文选自《Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化》。
方剂药效与剂量的关系中药不传之秘在于剂量中药配伍规律。拓端数据使用数据挖掘技术对海量的在线医院药物复方历史数据进行智能分析,并从中找出药物配伍的规律
本文我们将使用k-Shape时间序列聚类方法检查与我们有业务关系的公司的股票收益率的时间序列
本文使用Matlab编程语言中的决策树和模糊C-均值聚类算法,帮助客户对高校教师职称、学历与评分之间的关系进行深入分析(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
大量数据中具有"相似"特征的数据点或样本划分为一个类别。聚类分析提供了样本集在非监督模式下的类别划分
最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据间的相关分析和预测分析,主要内容包括其使用实例,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下
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本文利用R语言的独立成分分析(ICA)、谱聚类(CS)和支持向量回归 SVR 模型帮助客户对商店销量进行预测。首先,分别对商店销量的历史数据进行了独立成分分析,得到了多个独立成分;其次,利用谱聚类方法将商店销量划分成了若干类,并将每个类的特征进行了提取;最后,利用 SVR模型对所有的商店销量进行预测。实验结果表明,利用 FastICA、 CS和 SVR模型能够准确预测商店销量。
本文通过 SQL Server Analysis Services数据挖掘的分析模块,帮助客户对一个职业、地区、餐饮消费水平的数据挖掘,并用可视化分析图表显示数据
最近我们被客户要求撰写关于KShape对时间序列进行聚类的研究报告,包括一些图形和统计输出。
时序数据的聚类方法,该算法按照以下流程执行。 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 )。
作者:Andre Ye deephub翻译组:孟翔杰 许多人没有想到,病毒就像地球上为生存而挣扎的其他生物一样,它们会进化或变异。
时间序列的聚类在工业生产生活中十分常见,大到工业运维中面对海量KPI曲线的隐含关联关系的挖掘,小到股票收益曲线中的增长模式归类,都要用到时序聚类的方法帮助我们发现数据样本中一些隐含的、深层的信息。
最近有很多人咨询,想学习大数据,但不知道怎么入手,从哪里开始学习,需要学习哪些东西?对于一个初学者,学习大数据挖掘分析的思路逻辑是什么?本文就梳理了如何从0开始学习大数据挖掘分析,学习的步骤思路,可以
近年来商业银行利用先进数据挖掘技术对信用卡客户进行分类,区分不同的客户群体,然后针对不同客户群体,采取不同的发卡方式,营销策略,风险控制措施。这些举动都是十分有必要的,也是对信用卡产品获得市场份额有巨大帮助作用的。
灰色关联分析包括两个重要功能。 第一项功能:灰色关联度,与correlation系数相似,如果要评估某些单位,在使用此功能之前转置数据。第二个功能:灰色聚类,如层次聚类。
(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。
在本文中,188个国家基于这19个社会经济指标聚集在一起,使用Python实现的蒙特卡罗K-Means聚类算法。通过将类似国家分组在一起并对其进行概括,聚类可以减少发现有吸引力投资机会所需的工作量
本文通过 SQL Server Analysis Services数据挖掘的分析模块,帮助客户对一个职业、地区、餐饮消费水平的数据挖掘,并用可视化分析图表显示数据。该结果可为餐饮业的管理者提供决策依据,进而使餐饮企业获得更多利润。同时,挖掘出与该职业相对应的地区及消费水平,可以为职业发展规划、餐饮市场的开拓提供有效依据。
这个数据集常用于数据概述、可视化和聚类模型。它包括三个鸢尾花品种,每个品种有50个样本,以及一些属性。其中一个花种与其他两个花种是线性可分离的,但其他两个花种之间不是线性可分离的。
DIKW体系是关于数据、信息、知识及智慧的体系,可以追溯至托马斯·斯特尔那斯·艾略特所写的诗--《岩石》。在首段,他写道:“我们在哪里丢失了知识中的智慧?又在哪里丢失了信息中的知识?”(Where is the wisdom we have lost in knowledge? / Where is the knowledge we have lost in information?)。
Python数据分析是指使用Python编程语言对数据进行收集、处理、分析和可视化的过程。Python是一种非常流行的编程语言,具有简单易学、代码可读性高、生态系统强大的特点,因此在数据科学领域得到广泛应用。
思考下面这个场景:两名劫匪在抢劫波士顿或纽约等繁华城市的银行。银行的安全摄像头工作正常,捕捉到了抢劫行为,但劫匪戴着头套,没办法看到他们的脸。
像股票价格、每日天气、体重变化这一类,都是时序数据,这类数据相当常见,也是所有数据科学家们的挑战。
物业工程肩负着维持项目各类设施设备的正常运作,保障全体业主的正常生活,令物业保值升值,是项目的心脏部门。拓端数据(tecdat)研究人员根据全国电梯故障上报汇总数据,从多个角度进行数据分析。
摘要:本文介绍了京东成都研究院在实际项目中使用时间序列聚类算法时产生的疑惑和解决思路。京东选用了DTW作为时间序列的计算的方法,但在实际运行过程中,发现DTW的运算速度确实比较慢,目前正在实验提升它效率的方法。 时间序列和时间序列分析分别是什么?引用百度百科的解释:时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值,按时间先后顺序排列而形成的序列。而时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法,研究随机数据序列所遵从的统
很多开发者都使用 Python 作为他们的主要开发语言,其中一个原因是 Python 拥有一个强大的标准库。通过各种库函数,开发者可以快速地进行代码编写。本文将为读者介绍一个用于分析时间序列数据的 Python 库:Deeptime。特别地,该库实现了降维、聚类和马尔可夫模型估计等算法。
选自New Relic 作者:Jason Snell 机器之心编译 参与:Panda、刘晓坤 时间序列数据(Time Series Data)是按时间排序的数据,利率、汇率和股价等都是时间序列数据。时间序列数据的时间间隔可以是分和秒(如高频金融数据),也可以是日、周、月、季度、年以及甚至更大的时间单位。数据分析解决方案提供商 New Relic 在其博客上介绍了为时间序列数据优化 K-均值聚类速度的方法。机器之心对本文进行了编译介绍。 在 New Relic,我们每分钟都会收集到 13.7 亿个数据点。我们
最近我们被客户要求撰写关于电商购物网站的用户行为的研究报告,包括一些图形和统计输出。
您将学习如何使用Prophet(在R中)解决一个常见问题:预测公司明年的每日订单。
本文总结了常用的数学模型方法和它们的主要用途,主要包括数学和统计上的建模方法,关于在数学建模中也挺常用的机器学习算法暂时不作补充,以后有时间就补。至于究竟哪个模型更好,需要用数据来验证,还有求解方法也不唯一,比如指派问题,你可以用线性规划OR动态规划OR整数规划OR图与网络方法来解。
本文使用Matlab编程语言中的决策树和模糊C-均值聚类算法,帮助客户对大学教师职称、学历与评分之间的关系进行深入分析。
最近我们被客户要求撰写关于自然语言处理NLP的研究报告,包括一些图形和统计输出。 新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时,新闻记录下了这场疫情发展的时间轴。
在这篇文章中,基于20家公司的股票价格时间序列数据。根据股票价格之间的相关性,看一下对这些公司进行分类的四种不同方式。
最近梳理了下历史文章,精选了一些文章,分为机器学习,深度学习,人工智能等几大板块,文章已开通【快捷转载】,欢迎阅读及转载。
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,然后重点阐述了K-均值算法的基本思想,对K-均值算法的优缺点做了分析,回顾了对K-均值改进方法的文献,最后在Matlab中应用了改进的K-均值算法对数据进行了分析。
应该是第三次看《利用Python进行数据分析》这本书,经典就是经典;从内容的丰富性,实际的可操作性来看,如果想从事数据分析行业,特别是利用Python,此书真的是必读书籍。
Link: https://www.nature.com/articles/s41467-017-01312-x
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖,连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 量化投资与机器学习公众号独家解读 量化投资与机器学公众号 QIML Insight——深度研读系列 是公众号全力打造的一档深度、前沿、高水准栏目。 公众号遴选了各大期刊前沿论文,按照理解和提炼的方式为读者
应用关联规则、聚类方法等数据挖掘技术分析治疗抑郁症的中药专利复方组方配伍规律。方法检索治疗抑郁症中药专利复方,排除外用中药及中西药物合用的复方。最近我们被要求撰写关于用药规律的研究报告,包括一些图形和统计输出。对入选的中药专利复方进行术语规范化等处理,抽取信息、建立表,应用数据分析软件R对数据进行关联规则分析,应用网络分析软件进行聚类分析。
在这里,可以将样本绘制在下方(请注意,第一个变量在上方的y轴上,在下方的x轴上),蓝色点 等于1,红色点等于0,
汽车共享”最早出现于上个世纪四十年代的瑞士,他们发明了“自驾车合作社”,后来日本、英国等国争相效仿,但都未形成规模。而今,共享经济通过互联网达到了一个新的高度,共享汽车项目则乘势如雨后春笋般涌现在全国多个城市,一些人看好,而一些人看衰
在本文中,波动率是众多定价和风险模型中的关键参数,例如BS定价方法或风险价值的计算。在这个模型中,或者说在教科书中,这些模型中的波动率通常被认为是一个常数
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