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數(shù)字化人才認(rèn)證
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對(duì)象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶(hù)后臺(tái)檢測(cè)極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn):http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }

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【CDA干貨】Excel 數(shù)據(jù) 聚類(lèi) 分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘

【CDA干貨】Excel 數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘
2025-09-10
Excel 數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中,聚類(lèi)分析作為 “無(wú)監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖掘隱藏的相似性規(guī)律(如用戶(hù)分群、產(chǎn)品分類(lèi)、區(qū)域特征聚合)。相較于 SPSS、Python 等 ...

【CDA干貨】K-Means  聚類(lèi) :無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)分群的核心算法

【CDA干貨】K-Means 聚類(lèi):無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)分群的核心算法
2025-09-03
K-Means 聚類(lèi):無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)分群的核心算法 在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,當(dāng)我們面對(duì)海量無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)(如用戶(hù)行為記錄、商品屬性數(shù)據(jù)、圖像像素信息)時(shí),如何快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在的分組規(guī)律?K-Means 聚類(lèi)算法正是解決這一問(wèn)題 ...

【CDA干貨】Excel  聚類(lèi) 分析:零代碼實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分群,賦能中小團(tuán)隊(duì)業(yè)務(wù)決策

【CDA干貨】Excel 聚類(lèi)分析:零代碼實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分群,賦能中小團(tuán)隊(duì)業(yè)務(wù)決策
2025-08-28
Excel 聚類(lèi)分析:零代碼實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分群,賦能中小團(tuán)隊(duì)業(yè)務(wù)決策 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中,“數(shù)據(jù)分群” 是企業(yè)理解用戶(hù)、優(yōu)化運(yùn)營(yíng)的核心手段 —— 無(wú)論是電商的客戶(hù)分層、零售的商品分類(lèi),還是教育機(jī)構(gòu)的學(xué)員畫(huà)像構(gòu)建,都需要通 ...
每天一個(gè)數(shù)據(jù)分析題(五百零二)- 分割式聚類(lèi)算法
2024-08-27
以下哪個(gè)選項(xiàng)是分割式聚類(lèi)算法? A.        K-Means。 B.        Centroid Method C.        Ward’s Method D.&nb ...
如何使用聚類(lèi)算法發(fā)現(xiàn)顧客行為模式?
2023-12-09
在當(dāng)今競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)環(huán)境中,了解顧客的行為模式對(duì)于企業(yè)制定有效的營(yíng)銷(xiāo)策略至關(guān)重要。聚類(lèi)分析是一種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)隱藏在大量顧客數(shù)據(jù)背后的模式和規(guī)律。本文將介紹如何使用聚類(lèi)算法來(lái)發(fā) ...

如何使用Excel進(jìn)行 聚類(lèi) 分析?

如何使用Excel進(jìn)行聚類(lèi)分析?
2023-08-25
聚類(lèi)分析是一種常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),它可以將相似的數(shù)據(jù)點(diǎn)分組成簇。這種分析方法在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用,如市場(chǎng)細(xì)分、客戶(hù)分類(lèi)、模式識(shí)別等。雖然有許多專(zhuān)業(yè)的統(tǒng)計(jì)軟件可用于執(zhí)行聚類(lèi)分析,但對(duì)于初學(xué)者或不具 ...

如何使用R進(jìn)行 聚類(lèi) 分析?

如何使用R進(jìn)行聚類(lèi)分析?
2023-06-15
聚類(lèi)分析是一種常用的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,旨在將樣本數(shù)據(jù)劃分為相似的群組或簇。在R中,有多種聚類(lèi)分析方法可供選擇,包括層次聚類(lèi)和K均值聚類(lèi)等。本文將介紹如何使用R進(jìn)行聚類(lèi)分析。 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 在進(jìn)行聚類(lèi)分析之前,需 ...

spss 聚類(lèi) 分析后如何輸出具體 聚類(lèi) 數(shù)據(jù)?

spss聚類(lèi)分析后如何輸出具體聚類(lèi)數(shù)據(jù)?
2023-06-02
SPSS是一款強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)分析軟件,其中聚類(lèi)分析是常用的數(shù)據(jù)分析方法之一。聚類(lèi)分析可以將樣本數(shù)據(jù)按照相似性進(jìn)行分類(lèi),找出數(shù)據(jù)中的規(guī)律和結(jié)構(gòu),對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘、市場(chǎng)調(diào)查、人口學(xué)研究等領(lǐng)域具有重要意義。 在進(jìn)行 ...

SPSS 聚類(lèi) 分析中組內(nèi)連接與組外連接計(jì)算有什么差別?

SPSS聚類(lèi)分析中組內(nèi)連接與組外連接計(jì)算有什么差別?
2023-06-01
聚類(lèi)分析是一種常用的數(shù)據(jù)分析方法,它可以將相似性較高的樣本歸為一類(lèi),并將不同類(lèi)別的樣本區(qū)分開(kāi)來(lái)。在SPSS中,聚類(lèi)分析包括兩種連接方式:組內(nèi)連接和組外連接。這兩種連接方式有著不同的計(jì)算方法和應(yīng)用場(chǎng)景。 ...

怎么用spss做面板數(shù)據(jù)的 聚類(lèi) 分析?

怎么用spss做面板數(shù)據(jù)的聚類(lèi)分析?
2023-05-31
SPSS是一種功能強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)分析軟件,可以用于數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化和聚類(lèi)分析等多個(gè)領(lǐng)域。本文將介紹如何在SPSS中使用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析。 一、準(zhǔn)備工作 在進(jìn)行面板數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析之前,我們需要做一些準(zhǔn)備 ...
請(qǐng)問(wèn)怎么在SPSS聚類(lèi)分析樹(shù)狀圖中修改縱坐標(biāo)?
2023-05-12
在SPSS中進(jìn)行聚類(lèi)分析后,可以通過(guò)樹(shù)狀圖來(lái)展示聚類(lèi)結(jié)果。在樹(shù)狀圖中,每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)聚類(lèi),節(jié)點(diǎn)的高度表示兩個(gè)聚類(lèi)合并的距離。默認(rèn)情況下,縱坐標(biāo)顯示的是距離或相似性的度量值。但是,在某些情況下,用戶(hù)可能希 ...
SPSS主成分分析的結(jié)果可以直接用來(lái)做聚類(lèi)分析嗎?聚類(lèi)分析需要將數(shù)據(jù)歸一化處理嗎?
2023-05-08
主成分分析和聚類(lèi)分析是常用的數(shù)據(jù)分析方法,兩者相互獨(dú)立但也可以結(jié)合使用。在進(jìn)行聚類(lèi)分析之前,通常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。 主成分分析(PCA)是將多個(gè)相關(guān)變量轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個(gè)無(wú)關(guān)變量的過(guò)程,這些無(wú)關(guān)變量稱(chēng) ...

SPSS中進(jìn)行K均值 聚類(lèi) 分析,怎么確定分幾類(lèi)比較好?

SPSS中進(jìn)行K均值聚類(lèi)分析,怎么確定分幾類(lèi)比較好?
2023-04-19
在進(jìn)行K均值聚類(lèi)分析時(shí),如何確定最優(yōu)的分類(lèi)數(shù)是一個(gè)非常重要的問(wèn)題。一般來(lái)說(shuō),確定分類(lèi)數(shù)需要考慮數(shù)據(jù)的特征和研究目的。下面將介紹一些常用的方法來(lái)確定最優(yōu)的分類(lèi)數(shù)。 肘部法(Elbow Method) 肘部 ...

手中無(wú)y,心中有y—— 聚類(lèi) 算法的正確建模方式

手中無(wú)y,心中有y——聚類(lèi)算法的正確建模方式
2021-12-10
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品 作者:CDA教研組 編輯:JYD 聚類(lèi)算法是屬于無(wú)監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法;機(jī)器學(xué)習(xí)里把算法分為有監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督的算法,所謂有監(jiān)督,即我想研究的數(shù)據(jù)集有目標(biāo)數(shù)據(jù),白話(huà)點(diǎn)就是建模里大家 ...

CDA LEVEL 1 考試,知識(shí)點(diǎn)匯總《 聚類(lèi) 分析》

CDA LEVEL 1 考試,知識(shí)點(diǎn)匯總《聚類(lèi)分析》
2024-08-13
層次聚類(lèi)法通常分為自底向上和自頂向下。兩種方法的運(yùn)算原理其實(shí)是相同的。只不過(guò)實(shí)際計(jì)算是方向相反。 自底向上,又叫做合并法。這種方法是先將每個(gè)樣本分別作為一個(gè)獨(dú)立的類(lèi),然后通過(guò)距離計(jì)算,將距離相近的兩 ...

R語(yǔ)言中實(shí)現(xiàn)層次 聚類(lèi) 模型

R語(yǔ)言中實(shí)現(xiàn)層次聚類(lèi)模型
2018-06-11
R語(yǔ)言中實(shí)現(xiàn)層次聚類(lèi)模型 大家好!在這篇文章中,我將向你展示如何在R中進(jìn)行層次聚類(lèi)。  什么是分層聚類(lèi)? 分層聚類(lèi)是一種可供選擇的方法,它可以自下而上地構(gòu)建層次結(jié)構(gòu),并且不需要我們事先指定聚 ...

一種面向高維數(shù)據(jù)的集成 聚類(lèi) 算法

一種面向高維數(shù)據(jù)的集成聚類(lèi)算法
2018-06-10
一種面向高維數(shù)據(jù)的集成聚類(lèi)算法 聚類(lèi)集成已經(jīng)成為機(jī)器學(xué)習(xí)的研究熱點(diǎn),它對(duì)原始數(shù)據(jù)集的多個(gè)聚類(lèi)結(jié)果進(jìn)行學(xué)習(xí)和集成,得到一個(gè)能較好地反映數(shù)據(jù)集內(nèi)在結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)劃分。很多學(xué)者的研究證明聚類(lèi)集成能有效 ...

如何對(duì)混合型數(shù)據(jù)做 聚類(lèi) 分析

如何對(duì)混合型數(shù)據(jù)做聚類(lèi)分析
2018-06-10
如何對(duì)混合型數(shù)據(jù)做聚類(lèi)分析  利用聚類(lèi)分析,我們可以很容易地看清數(shù)據(jù)集中樣本的分布情況。以往介紹聚類(lèi)分析的文章中通常只介紹如何處理連續(xù)型變量,這些文字并沒(méi)有過(guò)多地介紹如何處理混合型數(shù)據(jù)(如同 ...

差異表達(dá)與 聚類(lèi) 分析

差異表達(dá)與聚類(lèi)分析
2018-06-09
差異表達(dá)與聚類(lèi)分析 在鑒定出ncRNA后,我們?nèi)绾瓮茢嗥淇赡艿纳飳W(xué)功能呢?首先對(duì)于miRNA等作用機(jī)制比較清楚的ncRNA,我們可以參考其作用機(jī)制,利用堿基互補(bǔ)等方式預(yù)測(cè)其靶標(biāo),并進(jìn)而推斷其生物學(xué)功能。然而,對(duì) ...

 聚類(lèi) 分析中分類(lèi)數(shù)的確定問(wèn)題

聚類(lèi)分析中分類(lèi)數(shù)的確定問(wèn)題
2018-06-05
聚類(lèi)分析中分類(lèi)數(shù)的確定問(wèn)題 聚類(lèi)的目的是為了分類(lèi),但到底分多少類(lèi)合適呢?迄今為止它上沒(méi)有得到完全解決。 Demirmen曾提出根據(jù)樹(shù)狀結(jié)構(gòu)圖來(lái)分類(lèi)的準(zhǔn)則: 1.任何類(lèi)都必須在臨近類(lèi)中是突出的 ...

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