层次聚类（Hierarchical Clustering）算法是一种基于树形结构的聚类方法，它将数据点逐渐合并成越来越大的簇，直到所有数据点都合并到一个簇中。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的层次聚类算法，并介绍其原理和实现过程。
今天很兴奋，只用了一小段Python turtle代码（附在文末）就把电脑变成了绘画大师，太神奇了。
本篇想和大家介绍下层次聚类，先通过一个简单的例子介绍它的基本理论，然后再用一个实战案例Python代码实现聚类效果。
方剂药效与剂量的关系中药不传之秘在于剂量中药配伍规律。拓端数据使用数据挖掘技术对海量的在线医院药物复方历史数据进行智能分析，并从中找出药物配伍的规律
在平时的工作中当我们要总结一些知识的时候就需要一款工具来画画流程图，这里推荐 XMind 软件,用 Xmind 绘制的思维导图看起来思路清晰，那么今天的文章介绍关于思维导图的相关知识以及用 Python 如何操作 Xmind 绘制思维导图。
最近我们被客户要求撰写关于中药专利复方治疗用药规律的研究报告，包括一些图形和统计输出。
本专栏第二篇文章介绍过层次聚类法 数学建模学习笔记（二）层次聚类法 matlab代码如下：
网络是由一些紧密相连的节点组成的，并且根据不同节点之间连接的紧密程度，网络也可视为由不同簇组成。簇内的节点之间有着更为紧密的连接，不同簇之间的连接则相对稀疏。这种簇被称为网络中的社区结构（community structure）。
STEAM教育理念我最欣赏的教育理念之一。它最早是美国政府提出的教育倡议，即科学（Science）、技术（Technology）、工程（Engineering）、艺术（Arts）、数学（Mathematics）的综合。旨在培养孩子的综合素养，从而提升其全球竞争力。
广度优先搜索（Breadth-First Search，BFS）是一种用于遍历或搜索树、图等数据结构的算法。在BFS中，我们从起始节点开始，首先访问起始节点，然后逐层访问该节点的邻居节点，直到访问完当前层的所有节点，再按照层次顺序逐层访问下一层的节点。在本文中，我们将详细讨论BFS的原理，并提供Python代码实现。
PyDev for Eclipse 是一个功能强大且易用的 Eclipse Python IDE 插件。本文将向读者介绍 PyDev 开源项目及其安装配置方法，并在此基础上详细介绍如何利用 PyDev 插件把 Eclipse 变为功能强大且易用的 Python IDE，如何利用其进行 Python 程序的开发和调试。通过本文，读者不仅可以了解 PyDev 这个开源项目，更能深入了解如何应用 PyDev插件把 Eclipse 当作 Python IDE 进行 Python 应用程序的开发和调试。
8 月 5 日晚，GraphVite 开发者 @唐建（MILA 实验室助理教授，曾获 ICML 2014最佳论文、WWW16 最佳论文提名） 在社交平台上公布了这个图表示学习系统开源的消息。他表示，在百万节点的图上，使用该系统仅需 1 分钟左右就可以学习节点的表示。该系统的目标是为广泛的嵌入方法系列提供通用和高性能的框架，这将非常有利于图学习算法的研究与部署。雷锋网 AI 开发者将其具体介绍及相关地址编译如下。
Python WSGI规定了Web服务器和Python Web应用程序或Web框架之间的标准接口，主要是为了促进Web应用程序在各种Web服务器上的可移植性。在WSGI的规范下，各种各样的Web服务器和Web框架都可以很好的交互。由于WSGI的存在，用Python写一个简单的Web框架也变得容易了。
直播回看地址 https://appqtulvsie4217.pc.xiaoe-tech.com/detail/l_5e5dd4cfd2ef3_4Ramdutd/4?fromH5=true#/ 数据可
本文介绍由美国斯坦福大学医学院干细胞生物学与再生医学研究所的Sean M. Wu通讯发表在 Nature Communications 的研究成果：在单细胞RNA测序分析中，由于细胞表现出复杂的多层身份或过渡状态，导致对数据集的精确注释成为主要挑战。因此，作者提出了一个高度精确的机器学习工具devCellPy，它能自动预测跨复杂注释层次结构的细胞类型。为了证明devCellPy的强大功能，作者从已发布细胞的数据集中构建了小鼠心脏发育图谱，并训练devCellPy生成心脏预测算法。该算法可以在多层注释和小鼠发育数据中达到高预测精度。最终研究表明，devCellPy是一个可跨复杂细胞层次结构、物种和实验系统进行自动细胞预测的工具。
最近我们被客户要求撰写关于自然语言处理NLP的研究报告，包括一些图形和统计输出。 新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时，新闻记录下了这场疫情发展的时间轴。
最近我们被客户要求撰写关于时间序列进行聚类研究报告，包括一些图形和统计输出。 时序数据的聚类方法，该算法按照以下流程执行。
本文选自《Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化》。
导读：条件语句通过一个或多个布尔表达式的执行结果（真值或假值）决定下一步的执行方向。所谓布尔表达式，即对某个对象进行布尔运算，产生一个bool值。条件语句的运行逻辑为：如果条件被满足（返回真值），可以做某件事情；如果条件不满足（返回假值），就做另一件事情，或什么也不做。
这些聚类算法各有优缺点，适用于不同类型的数据和不同的应用场景。选择合适的聚类算法通常取决于具体的需求、数据的特性和计算资源。
[ 导 读 ]条件语句通过一个或多个布尔表达式的执行结果（真值或假值）决定下一步的执行方向。所谓布尔表达式，即对某个对象进行布尔运算，产生一个bool值。条件语句的运行逻辑为：如果条件被满足（返回真值），可以做某件事情；如果条件不满足（返回假值），就做另一件事情，或什么也不做。
层次聚类(Hierarchical Clustering)是聚类算法的一种，通过计算不同类别的相似度类创建一个有层次的嵌套的树。
有些同学在写论文的时候光注意文字的阐述，忽略掉了一个重要因素——图表。插入的图表不仅无意义，有时候甚至造成图表影响了文章内容表达。
对于此示例，我将对R中的时间序列进行建模。我将最后24个观察值保留为测试集，并将使用其余的观察值来拟合神经网络。当前有两种类型的神经网络可用，多层感知器；和极限学习机。
PyTorch作为一个强大的开源深度学习框架，近年来在科学计算和人工智能领域备受欢迎。它提供了灵活的张量计算和动态计算图的功能，使得构建和训练深度神经网络变得更加简单和高效。本文将介绍PyTorch的基本概念，并展示一些常用的PyTorch工具包，帮助读者更好地了解和利用PyTorch进行深度学习项目开发。
(a)部分：k-means聚类 使用k-means聚类法将数据集聚成2组。 画一个图来显示聚类的情况 使用k-means聚类法将数据集聚成3组。 画一个图来显示聚类的情况 (b)部分：层次聚类 使用全连接法对观察值进行聚类。 使用平均和单连接对观测值进行聚类。 绘制上述聚类方法的树状图。
大量数据中具有"相似"特征的数据点或样本划分为一个类别。聚类分析提供了样本集在非监督模式下的类别划分
汽车共享”最早出现于上个世纪四十年代的瑞士,他们发明了“自驾车合作社”，后来日本、英国等国争相效仿，但都未形成规模。而今,共享经济通过互联网达到了一个新的高度，共享汽车项目则乘势如雨后春笋般涌现在全国多个城市，一些人看好，而一些人看衰
继《宋宝华：一个简单的python脚本看透Linux程序对库的依赖》之后，作为一个python的初级用户，学习和实践python的步伐根本就不下来！
这是《算法图解》第六篇读书笔记，涉及的主要内容为图结构、深度优先搜索和广度优先搜索。 1.图 1.1图的概述 图(graph)是一种基本的数据结构，它由点和边构成。 根据边有无指向性，可将图分为有向图、无向图。这两种图分别表明点与点之间的关系是单向的(有向图)还是过双向的(无向图)。 1.2图的用途 图可用于表示物体之间的关系，以及用于查找两地点之间的最短路径等。 1.3图的存储结构(python实现有向图) 图的存储结结构可分为邻接矩阵和邻接列表。 下文将按下图展示邻接矩阵和邻接表。 先约定三点：
最近用了一点pytorch，想着稍稍理一下，这样一个和TensorFlow抗衡的一个框架，究竟是何方神圣？
本文我们将使用k-Shape时间序列聚类方法检查与我们有业务关系的公司的股票收益率的时间序列
这一工具名为 Bokeh，官方介绍称，它能读取大型数据集或者流数据，以简单快速的方式为网页提供优美、高交互性能的图形。
在本文中，我们将讨论无监督机器学习中的层次聚类算法。该算法基于嵌套簇的拆分和合并。根据距离度量合并集群的链接标准如下所示，使用自底向上的方法。
Hierarchical Clustering（层次聚类）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据样本分成不同的类别或簇。该算法将数据样本看作是一个层次化的结构，在每个层次上不断合并最近的样本，直到所有样本都合并为一个簇或达到预设的聚类个数。Hierarchical Clustering算法不需要事先指定聚类个数，可以根据数据的结构自动划分成簇，因此被广泛应用于数据分析和模式识别领域。
GCNII汇报ppt版可通过关注公众号后回复关键词：GCNII 来获得，供学习者使用！
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之前应邀转载了一个小伙伴的文章《爬取了陈奕迅新歌《我们》10万条评论数据发现：原来，有些人只适合遇见》，十分好评！小詹就想着爬一下曾经一度流行的那些青春校园电影主题曲，例如同桌的你。
时令已经过了白露，转眼就快到了中秋佳节，天天渐渐变凉，一派秋天肃杀的景象。2020年注定是一个不平凡的一年。新型肺炎带来的影响还在持续。生活和经济都蒙上了一些不确定的薄薄的灰色。最近疫情期，自己憋在家里除了日常的活动外，没有其它事情要做，感觉时间都浪费掉了。同时由于疫情经济和情感上压力也有些大。为了排解压力让自己充实起来，我决定自己用一个月的时候自学一个新语言，选来选去决定学习python。在学习的过程中接有时感觉特别累，每天总体上也坚持自学至少三个小时。学习中发现了一个比较好的软件xmind，通过xmind这个思维导图软件制作了一些自学笔记，把每节的重点整理成图形的方式，很容易直观理解和掌握。最近整理出来一些图例分享给大家一起学习，希望大家能喜欢。自学确实不容易，贵在坚持！前一段时间给几个同学培训，录制了一些关于java基础方面的视频，我发布到公众号和视频网站上，最近好多朋友联系我给我鼓励让我继续接着写下去。所以今天陆续整理前面的一些文稿，整理成册分享给大家，欢迎鉴阅。希望大家能喜欢我的文章，继续鼓励我。共同成长。
TensorFlow 2.0 中，我最喜欢的一点就是它提供了多个抽象化（abstraction）级别，让你可以根据自己的项目，挑选出最适合的级别。本文中，我将解读如何权衡创建神经网络的两种样式：
新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时，新闻记录下了这场疫情发展的时间轴（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
PyTorch 和 TensorFlow 是目前最主流的两个深度学习框架，绝大多数研究者会选择PyTorch 或者 TensorFlow 进行深度学习的入门学习。图1展示了近两年来几个主流深度学习框架的 Google 指数，其中 PyTorch 和 TensorFlow 的热度不相上下，均遥遥领先于其他框架。 图 1 TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe 和 PaddlePaddle 的 Google 指数 本文将从以下 4 个方面对比介绍 TensorFlow 和 PyTorch
聚类分析是研究分类问题的分析方法，是洞察用户偏好和做用户画像的利器之一。聚类分析的方法非常多，能够理解经典又最基础的聚类方法 —— 层次聚类法(系统聚类) 的基本原理并将代码用于实际的业务案例是本文的目标，同时这也会为理解后续与聚类相关的推文如 K-Means 等打下基础是。
PyTorch已经成为机器学习社区中流行的深度学习框架。创建张量的副本是PyTorch的开发人员和研究人员的常见需求。了解副本之间的区别对于保留模型的状态、提供数据增强或启用并行处理非常重要。在Python中可以使用copy.deepcopy()和还有Pytorch的clone()来进行复制。在本文中，我们将介绍这两种复制方法及其应用程序的细微差别、性能问题以及如何选择适当方法。
Python语言中只定义了特定数据类的一种类型（比如只有一种整数类型，一种浮点类型等）。在不需要关注计算机中数据表示方式的普通应用程序中，这样做很方便。但是，对于科学计算来说，我们需要更加精确的控制类型。
金三银四是一年找工作的最好时机，都忙着找工作。找工作就少不了面试，面试就少不做被问各面试题。为了避免大家少走弯路，乘此机会，小编就将平时手里搜集的一些面试题整理出来，分享给大家，希望可以对正在找工作的人有所帮助。
近年来商业银行利用先进数据挖掘技术对信用卡客户进行分类,区分不同的客户群体,然后针对不同客户群体,采取不同的发卡方式,营销策略,风险控制措施。这些举动都是十分有必要的,也是对信用卡产品获得市场份额有巨大帮助作用的。
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