对于连续属性,首先需要对各属性值进行零均值规范化,然后进行距离计算。K-Means聚类算法通常需要度量样本之间的距离、样本与簇之间的距离以及簇与簇之间的距离。常用的相似性度量包括欧几里得距离、曼哈顿距离和闵可夫斯基距离。文档数据的相似性度量通常使用余弦相似性。详细的文档—词矩阵格式可用于表达文档数据。
文档数据-tinyxml指南[中文]简介
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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 + )
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2024-05-26
TinyXML中文使用指南
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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小数定标规范化的转化公式其实也不复杂:x = x * 10^k,k 是需要移动的小数位数。你看,这种方式不会改变值之间的相对大小,蛮适合做后续的分类或聚类。
不少经典算法,比如ID3、Apriori这些,其实都吃离散属性,不支持连续值。你可以先规范化,再做连续属性离散化,比如用等宽、等频或聚类的方法。
要说参考资料,下面这几篇文章挺值得一读的:像《规范化理论综述》和《数据库规范化原理简介》,思路还蛮清楚的,看完之
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图 16.13:连接操作符
图 16.14:操作效果
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设计透视图的操作入口蛮清晰的。像New Process就直接带你新建流程,页面响应也快,整体体验不错。点“打开”还能直接唤出资源库浏览器,操作逻辑比较顺手。
应用向导挺好用的,适合不太熟悉流程搭建的同学。比如Churn Analysis Wizard能帮你快速搞定客户流失,连原因都给你整明白。还有Sentiment Analysis,微博、公众号留言都方便。
教程板块也不赖,都是配套流程来的,照着点一遍,概念和用法你就差不多能摸清了。教程形式是一步步操作的那种,
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