Customer_satisfaction_Analysis 结果整合 Demo 演示 基于用户 UGC 的在线民宿满意度挖掘，负责数据采集、主题抽取、情感分析等任务。开发的目的是克服用户打分和评论不一致，实现了在线评论采集和用户满意度分析。 主要功能包括在线原始评论采集、主题聚类、评论情感分析与结果可视化展示等四个模块，如下所示。 提取后的民宿地址和在线评论等信息如下。 搭建了百度地图 POI 查询入口，可以进行自动化的批量查询地理信息。 通过高频词可视化展示，归纳出评论主题。 构建了基于在线民宿语料的 LDA 自动化主题聚类模型，利用主题中心词能找出对应的主题属性字典，并使用用户打分作为标注，然后通过多种分类模型，选用最优模型对提出的评价主体 进行情感分析，针对主题属性表进行主题提取后的文本进行情感分析，分别得出当前主题对应的情感趋势，横坐标为所有关于主题为“环境”的情感得分，纵坐标为

ss_08_聚类算法大苏打实打实打算.py

spss聚类分析，详细步骤，适用于零基础学习

用数据文件【004期】SPSS聚类分析.sav做实例分析。 为了研究亚洲国家或地区的经济发展和文化教育水平，以便对亚洲国家和地区进行分类研究，进行聚类分析。

层次聚类算法描述

R中的均值漂移聚类算法 在Iris数据库中应用均值漂移模型（msClustering），使用绘图库以图形方式显示此算法中生成的聚类。 与Kmeans（K平均值）不同，我们没有定义聚类的数量，该算法处理这种分类。

摘  要： 使用Intel Parallel Amplifier高性能工具，针对模糊C均值聚类算法在多核平台的性能问题，找出串行程序的热点和并发性，提出并行化设计方案。基于Intel并行库TBB（线程构建模块）和OpenMP运行时库函数，对多核平台下的串行程序进行循环并行化和任务分配的并行化设计。 　　并行性主要是指同时性或并发性，并行处理是指对一种相对于串行处理的处理方式，它着重开发计算过程中存在的并发事件。并行性通常划分为作业级、任务级、例行程序或子程序级、循环和迭代级以及语句和指令级。作业级的层次高，并行处理粒度粗。粗粒度开并行性开发主要采用MIMD方式，而细粒度并行性开发则主要采用SI

像素聚类区域成长法－－ 顾名思义，此方法从一个种子像素开始，通过如平均灰度，组织纹理及色彩等性质的判断，将具有类似性质的像素逐一纳入所考虑的区域中，使此区域由种子逐渐成长成一个性质相似的图像区块。-

完整代码，可直接运行

提出了一种快速且鲁棒的模糊c-means聚类算法，即FRFCM。 FRFCM 能够分割灰度和彩色图像并提供出色的分割结果。