TinyXML中文聚类分析指南

传统聚类的入门书里，方开泰的这本真挺经典。内容是全中文，讲得比较系统，尤其适合想把多元统计搞明白的你。不光有算法，连计算思路也带着公式慢慢讲，嗯，数学基础不算太强也能跟上。书里的层次聚类、K 均值这些方法，用得还蛮多的，是在用户画像和推荐系统那类项目里。如果你之前只是会调调现成的库，看看这本你就知道背后咋回事了。想拓展一下？我推荐两个相关文章，一个是《多元统计与聚类》，另一个是《多元统计中的聚类技术》，都是比较贴近实际用法的。，如果你正准备做数据，或者在用scikit-learn撸聚类，还不太明白每个模型的区别，这本书看一看蛮有的。看完再写点代码，效果会更。

该PPT简要介绍C均值聚类方法的原理和步骤，适合对C均值有初步了解的人员。若要深入学习，推荐参考谢中华老师的《MATLAB统计分析与应用》。

窃漏电用户的电量思路，还真挺值得一看。配套的数据趋势图和表格都整理得清清楚楚，尤其适合做用电异常检测相关的小工具。文章还带了个tinyxml的操作小指南，适合你想搞点轻量 XML 数据解析的时候用。对，就是那种不想扛起庞大的库，又想快速上手的场景。嗯，结构化电量数据的时候，这种方案还蛮实用的。

非统计或数学专业人士也能轻松上手聚类分析！只需三分钟，了解聚类的目的、分类、步骤，助您解决问题，思路清晰，操作简便。

聚类分析基于数据相似性，将数据对象分组的过程，不同于分类或预测，其类标号在分析前未知。

聚类分析简介 聚类分析的类型 聚类分析的步骤 聚类分析的算法 聚类分析的评估指标 聚类分析的应用

第16章 时间序列 16.1 时序模式 在餐饮业中，预测菜品销售量至关重要。基于时间序列分析，我们可以预测未来销售量，减少脱销和备料不足造成的延误，优化服务和物流成本。 16.1.1 时间序列算法 常用的时间序列模型如下表所示： | 模型名称 | 描述 ||---|---|| 平滑法 | 削弱随机波动，使序列平滑化 || 趋势拟合法 | 建立回归模型，预测趋势 || 组合模型 | 考虑趋势、季节性、周期性和不规则变动 | 根据序列特点，可以构建加法或乘法模型： 加法模型： tX = T + S + C +  乘法模型： tX = (T + S) * (C + )

转码流程里的 XML，其实绕不开tinyxml这类轻量级解析库。回归 tinyxml 指南这篇就挺适合前端和数据开发者入门的，讲得清楚也不啰嗦。 文章里用的是“Extract Information”配合“Documents to Data”来抽取和转码 XML 信息，挺实用。你像解析文章的标题、作者、ISBN 之类，几步就能搞定，响应也快。 细节上还了“Unescape HTML”的用法，完的结果直接拿来用，少踩坑。尤其是转码成标准字段后，用来做、入库都挺方便的。 再一个，文中提到的“set Macro”设置参数也值得看看，用来控制页数、节省流程成本。适合爬虫、信息整合这类项目。 你要是想系

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