8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明

基于聚类算法,我们可以更容易地理解数据的分布、发现数据中的异常值,解决数据压缩、图像分割、市场细分等各类问题。常见的聚类算法包括:K均值聚类(K-MeansClustering)、层次聚类(HierarchicalClustering)、DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)、高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)...

摩根有“红利”,胡迪在好贝塔上的阿尔法挖掘|奇幻片|摩根汽车|...

朱昂:前面提到第二层的聚类因子你是如何挖掘的,很多时候在市场变化的过程中,才会出现一些新的类别,比如说前几年的“核心资产”,这两年的“中特估”都是这几年才出现的?胡迪对于新产生的聚类因子,我们会先归结为风险因素,因为我们还无法判断涨跌的驱动因素是什么。之后我们再去理解是由什么共性导致的,找到这一个...

大模型增强下的图智能在金融场景的应用与实践

总结起来,在应用图智能技术时,我们一般会遇到两大类问题:第一类问题是关于底层数据的挑战。现有数据通常是非结构化或者半结构化的。目前图还是很广泛地应用在分析方面,还是做AP。像TP,银行交易系统很少直接用图数据库去做。所以我们需要花大量精力在知识图谱实体提取、基础图谱加工和图智能分析上进行迭代调整。这...

钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法

不需要提前假定聚类的簇数;层次聚类结果可能对应着有意义的分类体系(1)对于给定的样本集合,开始将每个样本分到一个类(2)然后按照一定规则,例如类间距离最小,将最满足规则条件的两个类进行合并(3)如此反复进行,每次减少一个类,直到满足停止条件,如所有样本聚为一类。??最小距离(MIN):将两个簇的数据点...

聚类分析有哪些方法?如何选择合适的聚类方法?

系统聚类分析法又称为凝聚型谱系聚类法（HierarchicalCluster），是应用最广的聚类分析方法。它的基本逻辑是：先把每个个案（或变量）看作一类，然后根据个案（或变量）之间的距离或相似性归为小类，再继续根据类别之间的距离或者相似性逐步向上归类，直到所有个案都聚合成一大类为止。系统聚类分析方法适合样本容量不大...

机器学习算法基础:层次聚类详解

分裂聚类:开始将所有的样本分到一个类,之后将已有类中相距最远的样本分到两个新的类,重复此操作直到满足停止条件,得到层次化的类别(www.e993.com)2024年11月6日。簇间的距离度量合并或拆分层次聚类算法都是基于簇间相似度进行的,每个簇类包含了一个或多个样本点,通常用距离评价簇间或样本间的相似度,即距离越小相似度越高,距离越大相似...

【华泰金工林晓明团队】确立研究对象:行业拆分与聚类——华泰中观...

关联网络,进行聚类研究:1、对所有行业的历史收益率序列进行K-means聚类,对于任意两个行业,如果他们被归为一类,则记录为1,否则记为0;2、重复执行多次,计算每两个行业被归为一类的概率,概率越高,说明行业间相似度越高;3、基于最大生成树算法剪枝,把距离较远的边去掉,生成全连接的行业关联网络,也即产业链全景图...

最近所读聚类论文总结

1.大规模数据聚类问题，聚类问题不同于分类，往往对于大规模数据的处理比较吃力，只有很少的算法能够处理超百万的数据。2.高维度数据聚类问题，传统聚类算法对于高维度的数据聚类效果是很差的，这就需要对数据做线性或者非线性变换来降维。3.对于包含有丰富语义的数据聚类问题，如图片、语音、视频、医学影响数据等...

多篇文章解读科学家们在调节性T细胞研究上取得的重要成果!

调节性T细胞是控制体内自身免疫反应性的一类细胞,这类细胞在自身免疫疾病和癌症的发生过程中起着非常重要的作用,同时其还是近年来免疫学领域研究的热点。调节性T细胞是控制体内自身免疫反应性的一类细胞,这类细胞在自身免疫疾病和癌症的发生过程中起着非常重要的作用,同时其还是近年来免疫学领域研究的热点。众所周知,组...

短视频类信息分发平台如何引爆用户流量?内容算法为你揭秘

客观上说，小视频的先验信息是远小于文本内容的。从信息量的角度来看，我们将其类比微博类的短文本内容或者全图片内容可能会更合适。先验信息的缺乏，就会更依赖协同算法支撑下，用户参与行为的后验信息的补充。将一则小视频冷启动推荐给特定类别的用户来查看，从用户角度去统计不同特征、不同聚类用户的有效播放，从而...