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聚类方法。当每个观察值的变量和为1时选择变量

聚类方法是一种将数据集中的观察值分组或聚集到相似的类别中的数据分析技术。它是一种无监督学习方法，不需要预先标记的训练数据。聚类方法可以帮助我们发现数据中的隐藏模式、结构和关联性。

聚类方法可以根据不同的算法和距离度量来实现。常见的聚类方法包括K均值聚类、层次聚类、密度聚类等。

K均值聚类是一种常用的聚类方法，它将数据集分成K个不重叠的类别，每个类别由其内部的观察值组成，使得类别内观察值之间的距离最小化。K均值聚类适用于数据集中的观察值可以用欧氏距离或其他距离度量来度量相似性的情况。

层次聚类是一种将数据集中的观察值组织成树状结构的聚类方法。它可以根据观察值之间的相似性逐步合并或划分聚类，形成不同层次的聚类结构。层次聚类可以通过聚合聚类和分裂聚类两种方式来实现。

密度聚类是一种基于观察值之间的密度连接来划分聚类的方法。它将高密度区域划分为聚类，同时将低密度区域视为噪声或离群点。密度聚类适用于数据集中的聚类形状复杂、密度不均匀的情况。

聚类方法在许多领域都有广泛的应用，例如市场分割、社交网络分析、图像分析、生物信息学等。通过聚类方法，我们可以发现数据中的群组结构、用户行为模式、图像特征等。

对于聚类方法，腾讯云提供了一系列相关产品和服务。例如，腾讯云的数据分析平台TencentDB、腾讯云机器学习平台AI Lab、腾讯云图像识别服务等都可以用于支持聚类分析。你可以通过以下链接了解更多关于腾讯云相关产品和服务的信息：

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    聚类 3：230 个观察 4. 聚类 4：200 个观察 5. 聚类 5：150 个观察 6. 聚类 6：130 个观察 少数类聚类 1. 聚类 1：8 个观察 2....聚类 2：12 个观察 每个聚类过采样之后，相同类的所有聚类包含相同数量的观察。 多数类聚类 1. 聚类 1：170 个观察 2. 聚类 2：170 个观察 3....聚类 3：170 个观察 4. 聚类 4：170 个观察 5. 聚类 5：170 个观察 6. 聚类 6：170 个观察 少数类聚类 1. 聚类 1：250 个观察 2....图 4：Bagging 方法 总观测= 1000 欺诈观察= 20 非欺诈观察= 980 事件率= 2％ 从具有替换的群体中选择 10 个自举样品。每个样本包含 200 个观察值。...目标变量为 Fraud，当交易是欺诈时，Fraud=1；当交易不是欺诈时，Fraud=0. 比如说，决策树拟合的是准确分类仅 5 次观察为欺诈观察的情况。

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