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  1. 聚类分析与判别分析学习PPT

  2. 关于聚类分析与判别分析的学习PPT，有用的可看一下~~

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-06-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qingqingonline

  1. spss10.0+讲义

  2. 第一章 SPSS10.0概述 第二章 SPSS的系统简介 第三章 数据输入与交换 第四章 为分析做好准备 第五章 统计分析功能概述 第六章 统计描述 第七章 相关分析 第八章 均值比较与T检验 第九章 方差分析 第十章 回归分析 第十一章 聚类与判别 第十二章 因子分析 第十三章 列联表分析 第十四章 非参数检验 第十五章 常用统计图

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-07-10
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：bikongmiyu

  1. 多元统计分析 多元线性回归，电脑技巧，判别分析

  2. 含ppt和WORD格式，包括多元线性回归，主成分分析、因子分析、判别分析、聚类分析、均向量多元统计分析多元分析常用统计量与均向量统计推断等等。。。。还包括某高手毕生精力总结的电脑技巧，难得总结。。。 详细：例： 3. 离均差平方和与离均差积和矩阵(离差阵) 将各变量的离均差平方和与离均差积和用矩阵排列，该矩阵称为离差阵(SSCP)。用SS或L表示。 与V的关系为： 或 4. 相关系数矩阵(相关阵) 与 的相关系数为： 变量本身的相关系数为1，因此： 将各变量间的相关系数用矩阵形 式排列，称相关

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-07-12
    • 文件大小：849920
    • 提供者：wawa314

  1. 基于matlab统计上的应用

  2. 聚类分析,判别分析,主成分分析,方差分析与MATLAB应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-07-13
    • 文件大小：263168
    • 提供者：yefengjim

  1. spss聚类分析介绍

  2. 聚类分析与判别分析的SPSS过程 快速样本聚类过程(Quick Cluster)

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-09-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：pw2005105211

  1. spass聚类分析与判别分析

  2. 聚类分析与判别分析spass聚类分析与判别分析

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-11-29
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：wind875302694

  1. 利用spss聚类分析与判别分析ppt

  2. spss聚类分析与判别分析课件 课件中的包含很多实际应用的示例 很不错的！

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-02-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：lyf870507

  1. spss使用教程_聚类分析与判别分析

  2. 讲解spss的具体操作，对聚类分析做了比较详细的说明。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-09-11
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：duanyongli

  1. spss聚类与判别

  2. ppt课件 spss聚类与判别

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-08-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：xingchenming

  1. 引用 Weka学习二（聚类算法） .docx

  2. 聚类算法在数据挖掘里面被称之为无监督学习（unsupervised learning），这是与分类算法（supervised learning）相对的。在它们两者之间还一种叫做半监督学习（semi-supervised learning）这个我会在后面的文章中重点介绍。所谓无监督学习就是在预先不知道样本类别的情况下，由聚类算法来判别样本的类别的一种学习方法。 聚类算法的一般过程分为： 1. 读入需预测样本 2. 初始化聚类算法（并设置参数） 3. 使用聚类算法对样本进行聚类 4. 打印聚类结果

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2012-11-28
    • 文件大小：17408
    • 提供者：zys800228

  1. spss使用教程_聚类分析与判别分析

  2. spss使用教程_聚类分析与判别分析

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-01-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：san0373

  1. 基于模糊聚类分析法的巷道围岩稳定性分类

  2. 影响巷道围岩稳定性的因素众多,关系复杂。如何选取有效影响因素,对巷道围岩进行定量分析,一直是围岩稳定性分类的研究热点。针对晋北某煤矿I031001工作面回采巷道支护效果不甚理想,以以往工程实践中已有分类结果较为理想的25条巷道作为样本,依据顶板强度、煤层强度、底板强度、深度、直接顶初次垮落步距、直接顶厚度与采高比值及护巷煤柱宽度等指标,根据模糊聚类理论,建立了定量判别模型,在对模型进行验证的基础上,对工作面围岩的稳定性进行了分类。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-20
    • 文件大小：156672
    • 提供者：weixin_38587705

  1. 基于系统聚类分析和判别分析的煤与瓦斯突出预测

  2. 煤与瓦斯突出是一种非常复杂的动力现象,影响因素众多,发生原因复杂。文中采用SPSS软件对典型突出矿井的煤层瓦斯压力(P)、瓦斯放散初速度(ΔP)、煤的破坏类型(D)、煤的坚固性系数(f)4个参数的实测数据进行了系统聚类分析。分析结果与17个已知样本实际发生的动力现象一致,说明了综合4个指标来预测煤与瓦斯突出的合理性。然后通过判别分析建立了煤与瓦斯突出预测函数。实践证明,该函数较准确地预测了17个已知样本和4个未知样本的煤层突出危险性,为煤与瓦斯突出预测提供了一种新方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38516386

  1. 煤层气井产出水来源判别

  2. 基于煤层气藏的地质理论认识,分析了煤层水的来源;并结合水化学三线图、离子浓度之间的相互关系与系统聚类逐步判别的方法,确定和建立了郑村区块主要含水层的水化学特征及判别函数。通过判别分析,识别了郑村区块煤层气井产出水来源并给与有效验证。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-23
    • 文件大小：273408
    • 提供者：weixin_38600460

  1. 基于模式形态距离的桥梁监测测点相似性聚类研究

  2. 为挖掘桥梁检测各测点之间的相似关系,提出基于模式形态距离的时间序列相似性度量方法。该方法首先根据监测时间序列的形态特征将序列划分成若干模式,然后以各模式形态的动态变化趋势差异为依据进行相似性的判别,并定义了各类判别结果的距离函数,最后得出各测点间的模式形态距离。在此基础上,对玉峰大桥监测点的相似性进行层次聚类分析,结果反映出的信息与桥梁的真实结构状况一致。监测点的相似性分析为桥梁结构提供了更深层次信息挖掘的可能,为传感器的坏点排查以及结构的异常数据判别提供了科学的依据。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38614825

  1. 复合含水层条件下矿井突水水源模糊聚类判别

  2. 为了准确判别复合含水层条件下封闭不良钻孔的突水水源,在分析矿井水文地质条件和地下水化学特征的基础上,排除了不可能为突水水源的第四系和延安组含水层,对于可能为突水水源的直罗组及其下段含水层,由于两者富水性和水化学条件较为相似,因此,采用了模糊聚类分析法,将突水点和直罗组及其下段含水层中的K++Na+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO2-4、HCO-3作为评价指标,并利用Matlab平台进行计算,将待判别水样划分为2类,其中突水点与直罗组下段含水层为一类。在确定了突水水源后,在井下对直罗组下段含水层

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：231424
    • 提供者：weixin_38606811

  1. 煤层注水难易程度的模糊聚类分析及应用

  2. 煤层注水难易程度是确定煤层注水方式的重要依据,通过对煤层注水难易程度影响因素的充分分析,确定了影响煤层注水难易程度的主要因素并建立基于煤层的埋藏深度、裂隙发育程度、孔隙率、湿润边角、饱和水分增值和坚固性系数为指标的模糊聚类分析模型。通过对本模型评判结果与Fisher判别分析方法评判结果及煤层注水实际情况进行对照,验证了本模型的可靠性和准确性。依据此模型对双鸭山矿业集团东荣二矿南二下延18层7面工作面煤层进行预测,预测结果与实际情况相吻合。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：178176
    • 提供者：weixin_38528459

  1. K-means聚类算法介绍与利用python实现的代码示例

  2. 聚类 今天说K-means聚类算法，但是必须要先理解聚类和分类的区别，很多业务人员在日常分析时候不是很严谨，混为一谈，其实二者有本质的区别。 分类其实是从特定的数据中挖掘模式，作出判断的过程。比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器，一开始的时候可能什么都不过滤，在日常使用过程中，我人工对于每一封邮件点选“垃圾”或“不是垃圾”，过一段时间，Gmail就体现出一定的智能，能够自动过滤掉一些垃圾邮件了。这是因为在点选的过程中，其实是给每一条邮件打了一个“标签”，这个标签只有两个值，要么是“垃圾”，要么“

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：344064
    • 提供者：weixin_38504687

  1. 使用双自动编码器网络的深度光谱聚类

  2. 最近，聚类方法在学习和视觉方面吸引了越来越多的关注。 深度聚类将嵌入和聚类结合在一起，以获得用于聚类的最佳嵌入子空间，与传统的聚类方法相比，它可以更有效。 在本文中，我们提出了一种用于判别性嵌入和频谱聚类的联合学习框架。 我们首先设计一个双重自动编码器网络，该网络对潜在表示及其嘈杂的版本实施重构约束，以将输入嵌入到潜在空间中进行聚类。 这样，学习到的潜在表示可以对噪声更鲁棒。 然后，利用相互信息估计从输入中提供更多的判别信息。 此外，采用深谱聚类方法将潜在表示嵌入到特征空间中，然后对其进行聚类，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38735804

  1. 通过学习Fisher判别率的置信半径进行近似分布式聚类

  2. 提出了一种新的聚类算法，该算法具有对等（P2P）网络上的近似分布式聚类。 Fisher判别比率用于基于每个本地对等点中的数据分布动态地学习置信半径。 实验结果表明，与DFEKM算法相比，所提方法可以实现更好的聚类精度，同时保持较低的带宽消耗。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：157696
    • 提供者：weixin_38688969
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