鸢尾花IRIS数据集-聚类分析机器学习

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python 文本聚类分析案例说明摘要1、结巴分词2、去除停用词3、生成tfidf矩阵4、K-means聚类5、获取主题词 / 主题词团 说明 实验要求：对若干条文本进行聚类分析，最终得到几个主题词团。 实验思路：将数据进行预处理之后，先进行结巴分词、去除停用词，然后把文档生成tfidf矩阵，再通过K-means聚类，最后得到几个类的主题词。 实验说明：如何用爬虫获取数据可以参考其他博客，这里我们直接用一个周杰伦的歌词文本为例进行分析，把28条歌词聚成3个类。 摘要 实验源数据放在文件sourceData中，中间文件放在resultData中。 源文件： 结果： 1、结巴分词 直接上代码，

基于聚类分析和软集的关联规则挖掘

介绍聚类分析的框架、方法类型和聚类案例

关联规则和聚类分析是数据挖掘中重要的研究课题。通过对关联规则挖掘算法Apriori算法进行分析与研究，指出了其在实用中存在的两个主要问题。鉴于此，在分析聚类分析和关联规则两种挖掘算法的基础上，讨论了将这两种独立的挖掘方法集成起来的联合挖掘，使其可以有效地压缩数据规模。给出了聚类后的关联规则快速更新算法描述。实验结果表明，算法性能优良，提高了数据挖掘执行效率。

犹豫模糊集的新型距离和相似性度量及其在聚类分析中的应用

基于聚类分析的涡扇发动机的潜在故障检测

基于动态邻域的三支聚类分析

北京大学数学教学系列丛书 应用多元统计分析 高惠璇 多元正态分布　回归分析　判别分析　聚类分析　主成份分析　因子分析