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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)的第一個參數(shù)驗(yàn)證碼對象，之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時表示是新驗(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)說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時完成 $(".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 = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; 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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如何使用Excel進(jìn)行 聚類分析 ？

如何使用Excel進(jìn)行聚類分析？
2023-08-25
聚類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，如市場細(xì)分、客戶分類、模式識別等。雖然有許多專業(yè)的統(tǒng)計(jì)軟件可用于執(zhí)行聚類分析，但對于初學(xué)者或不具 ...

如何使用R進(jìn)行 聚類分析 ？

如何使用R進(jìn)行聚類分析？
2023-06-15
聚類分析是一種常用的無監(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，有多種聚類分析方法可供選擇，包括層次聚類和K均值聚類等。本文將介紹如何使用R進(jìn)行聚類分析。 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 在進(jìn)行聚類分析之前，需 ...

spss 聚類分析 后如何輸出具體聚類數(shù)據(jù)？

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

SPSS 聚類分析 中組內(nèi)連接與組外連接計(jì)算有什么差別？

SPSS聚類分析中組內(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，并將不同類別的樣本區(qū)分開來。在SPSS中，聚類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)用場景。 ...

怎么用spss做面板數(shù)據(jù)的 聚類分析 ？

怎么用spss做面板數(shù)據(jù)的聚類分析？
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)可視化和聚類分析等多個領(lǐng)域。本文將介紹如何在SPSS中使用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。 一、準(zhǔn)備工作 在進(jìn)行面板數(shù)據(jù)聚類分析之前，我們需要做一些準(zhǔn)備 ...
請問怎么在SPSS聚類分析樹狀圖中修改縱坐標(biāo)？
2023-05-12
在SPSS中進(jìn)行聚類分析后，可以通過樹狀圖來展示聚類結(jié)果。在樹狀圖中，每個節(jié)點(diǎn)代表一個聚類，節(jié)點(diǎn)的高度表示兩個聚類合并的距離。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，用戶可能希 ...
SPSS主成分分析的結(jié)果可以直接用來做聚類分析嗎？聚類分析需要將數(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)行聚類分析之前，通常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。 主成分分析（PCA）是將多個相關(guān)變量轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個無關(guān)變量的過程，這些無關(guān)變量稱 ...

SPSS中進(jìn)行K均值 聚類分析 ，怎么確定分幾類比較好？

SPSS中進(jìn)行K均值聚類分析，怎么確定分幾類比較好？
2023-04-19
在進(jìn)行K均值聚類分析時，如何確定最優(yōu)的分類數(shù)是一個非常重要的問題。一般來說，確定分類數(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確定最優(yōu)的分類數(shù)。 肘部法（Elbow Method） 肘部 ...

CDA LEVEL 1 考試，知識點(diǎn)匯總《 聚類分析 》

CDA LEVEL 1 考試，知識點(diǎn)匯總《聚類分析》
2024-08-13
層次聚類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樣本分別作為一個獨(dú)立的類，然后通過距離計(jì)算，將距離相近的兩 ...

如何對混合型數(shù)據(jù)做 聚類分析

如何對混合型數(shù)據(jù)做聚類分析
2018-06-10
如何對混合型數(shù)據(jù)做聚類分析  利用聚類分析，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，這些文字并沒有過多地介紹如何處理混合型數(shù)據(jù)（如同 ...

差異表達(dá)與 聚類分析

差異表達(dá)與聚類分析
2018-06-09
差異表達(dá)與聚類分析 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)測其靶標(biāo)，并進(jìn)而推斷其生物學(xué)功能。然而,對 ...

聚類分析 中分類數(shù)的確定問題

聚類分析中分類數(shù)的確定問題
2018-06-05
聚類分析中分類數(shù)的確定問題 聚類的目的是為了分類，但到底分多少類合適呢？迄今為止它上沒有得到完全解決。 Demirmen曾提出根據(jù)樹狀結(jié)構(gòu)圖來分類的準(zhǔn)則： 1.任何類都必須在臨近類中是突出的 ...
SPSS聚類分析：二階聚類分析
2017-12-18
SPSS聚類分析：二階聚類分析 一、概念（分析-分類-兩步聚類）。 是一個探索工具，用來揭示數(shù)據(jù)集中的自然分組（或聚類），如果不揭示，這些分組是不明顯的。此過程使用的算法有多個不錯的特征使其 ...
SPSS聚類分析：系統(tǒng)聚類分析
2017-12-18
SPSS聚類分析：系統(tǒng)聚類分析 一、概念：（分析-分類-系統(tǒng)聚類） 系統(tǒng)聚類法常稱為層次聚類法、分層聚類法，也是聚類分析中使用廣泛的一種方法。它有兩種類型，一是對研究對象本身進(jìn) 行分類，稱為Q ...

數(shù)據(jù)挖掘的常用方法、功能和一個 聚類分析 應(yīng)用案例

數(shù)據(jù)挖掘的常用方法、功能和一個聚類分析應(yīng)用案例
2017-05-04
數(shù)據(jù)挖掘的常用方法、功能和一個聚類分析應(yīng)用案例 一、數(shù)據(jù)挖掘的常用方法 利用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行數(shù)據(jù)分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征、變化和偏差分析、Web頁挖掘等，它們分別從不 ...

數(shù)據(jù)挖掘方法功能和 聚類分析 案例

數(shù)據(jù)挖掘方法功能和聚類分析案例
2017-03-01
數(shù)據(jù)挖掘方法功能和聚類分析案例 一、數(shù)據(jù)挖掘的常用方法 利用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行數(shù)據(jù)分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征、變化和偏差分析、Web頁挖掘等，它們分別從不同的角度對數(shù)據(jù)進(jìn)行 ...

聚類分析 案例之市場細(xì)分

聚類分析案例之市場細(xì)分
2017-02-24
聚類分析案例之市場細(xì)分 從實(shí)際應(yīng)用的角度看，聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)之一。而且聚類能夠作為一個獨(dú)立的工具獲得數(shù)據(jù)的分布狀況，觀察每一簇數(shù)據(jù)的特征，集中對特定的聚簇集合作進(jìn)一步地分析。 聚 ...

R語言實(shí)現(xiàn)層次 聚類分析 案例

R語言實(shí)現(xiàn)層次聚類分析案例
2016-11-30
R語言實(shí)現(xiàn)層次聚類分析案例 聚類分析，對樣品或指標(biāo)進(jìn)行分類的一種分析方法，依據(jù)樣本和指標(biāo)已知特性進(jìn)行分類。 本節(jié)主要介紹R語言層次聚類分析，一共包括3個部分，每個部分包括一個具體實(shí)戰(zhàn)例子。 一、 ...

聚類分析 實(shí)戰(zhàn)解析與總結(jié)

聚類分析實(shí)戰(zhàn)解析與總結(jié)
2016-10-10
聚類分析實(shí)戰(zhàn)解析與總結(jié) 聚類分析是沒有給定劃分類別的情況下，根據(jù)樣本相似度進(jìn)行樣本分組的一種方法，是一種非監(jiān)督的學(xué)習(xí)算法。聚類的輸入是一組未被標(biāo)記的樣本，聚類根據(jù)數(shù)據(jù)自身的距離或相似度劃分為若干組 ...

統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在市場調(diào)研數(shù)據(jù)中的深度應(yīng)用

統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在市場調(diào)研數(shù)據(jù)中的深度應(yīng)用
2025-07-07
統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在市場調(diào)研數(shù)據(jù)中的深度應(yīng)用? 市場調(diào)研是企業(yè)洞察市場動態(tài)、了解消費(fèi)者需求的重要途徑，而統(tǒng)計(jì)學(xué)方法則是市場調(diào)研數(shù)據(jù)處理與分析的核心工具。合理運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，能夠從海量、復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提煉出有價值 ...

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