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Kmeans-python

于 2020-07-03 发布文件大小:99KB

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代码说明：

聚类分析31省市的经济情况，以每个聚类簇的平均值来衡量省市经济的发展水平。(Cluster analysis of the economic situation of 31 provinces and municipalities, with the average value of each cluster to measure the level of economic development of provinces and municipalities.)

文件列表：

kmeans.py, 1732 , 2019-06-24
cities.csv, 562 , 2019-06-24
paint.py, 2765 , 2019-06-24
performance_analyse.py, 827 , 2019-06-24
报告.doc, 155136 , 2019-06-25

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python 实现随机森林
应用背景数据：两个月之内 40000个客户的15个数据字段包含客户的地理位置，职业，职级，年收入，。。。。。。购买过得产品目的：对新客户进行推荐一个适合该客户的产品，对老客户推荐可能再购买的产品数据处理数据清洗： describe 每个特征统计分析方差 -分析缺陷特征和波动性空值赋值为 “-1 “ - 保证模型的可使用数据归一化：eg：邮编相似度不高根据一线二线….进行划分 – 特征的重要性关键技术特征选择随机森林：判断特征的重要性：思考为何重要性高 AHP ：迭代设置每个特征的权重模型选择：根据数据量数量，是否有标签，分类or回归选取关于模型选择时候我想用协同过滤但是不知道关于特征的协同过滤是怎么执行的是每个特征都有一个评分构成评价矩阵么？

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GWR能够实现地理加权回归计算，里面有GWR4操作说明，虽然是英文，但有图片介绍，很容易理解，是GWR模型入门的好工具，适合经济学、数据挖掘等人员使用(GWR can realize geographically weighted regression calculation, including GWR4 operation instructions. Although it is in English, it has pictures to introduce, and is easy to understand. It is a good tool for GWR model entry. It is suitable for personnel such as economics and data mining.)

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