聚类分析:对样品或指标进行分类的一种分析方法,依据样本和指标已知特性进行分类.本节主要介绍层次聚类分析,一共包括3个部分,每个部分包括一个具体实战例子. 1.常规聚类过程: 一.首先用dist()函数计算变量间距离dist.r = dist(data, method=" ") 其中method包括6种方法,表示不同的距离测度:"euclidean", "maximum", "manhattan", "canberra…

#以R基础包自带的鸢尾花(Iris)数据进行聚类分析iris data <- iris[,:] #系统聚类法(层次聚类法) distance <- dist(data) #计算距离 iris.hc <- hclust(distance) #聚类分析,计算距离方法是complete plot( iris.hc, hang = -) #绘画系谱图 re <- rect.hclust(iris.hc, k = ) #分为三类 iris.id <- cutree(iris.hc, )…

Mariadb/MySQL多实例实战 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.安装MySQL程序 无论你喜欢哪种方式安装均可,关于源码安装,yum安装或者二进制安装,可以参考官网文档,也可以参考网络上的博客之类的,推荐参考我之前写的笔记. 博主推荐阅读: https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/11733897.html 二.基于已经安装的MySQL程序启动三个实例(即三个实例公用同一套MySQL程序) 1>.创建多实例各自的数据…

分三个部分:基础篇.实战篇.提高篇.基础篇介绍了数据挖掘的基本原理,实战篇介绍了一个个真实案例,通过对案例深入浅出的剖析,使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验,同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论.高级篇介绍了基于R语言二次开发的数据挖掘应用软件,使读者体验到数据挖掘二次的开发的魅力. <R语言数据分析与挖掘实战(张良均等)>PDF,339页.配套数据与源代码. 网盘下载:http://106.13.73.98/abc/213…

# 导入第三方模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfrom sklearn import clusterfrom sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs # 模拟数据集X,y = make_blobs(n_samples = 2000, centers = [[-1,-2],[1,3]]…

聚类分析是没有给定划分类别的情况下,根据样本相似度进行样本分组的一种方法,是一种非监督的学习算法.聚类的输入是一组未被标记的样本,聚类根据数据自身的距离或相似度划分为若干组,划分的原则是组内距离最小化而组间距离最大化,如下图所示: 常见的聚类分析算法如下: K-Means: K-均值聚类也称为快速聚类法,在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K.该算法原理简单并便于处理大量数据. K-中心点:K-均值算法对孤立点的敏感性,K-中心点算法不采用簇中对象的平均值作为簇中心,而选用簇中离平均值…

#聚类分析是一类将数据所研究对象进行分类的统计方法,这一类方法的共同特点是:#事先不知道类别的个数与结构 据以进行分类的数据是对象之间的相似性 或差异性数据#将这些相似(相异)性数据看成是对象之间的距离远近的一种度量 将距离近的对象#归入一类 不同类之间的对象距离较远#聚类分析根据分类对象不同分为Q型聚类分析(指的是对样本进行聚类) 和R型聚类分析(指的是对变量进行聚类) #距离和相似系数#聚类分析是研究对样本或变量的聚类 变量可以分为两类1定量变量 通常指的是连续量#2 定性变量(有序变量+名…

层次聚类 stats::hclust stats::dist    R使用dist()函数来计算距离,Usage: dist(x, method = "euclidean", diag = FALSE, upper = FALSE, p = 2) x: 是样本矩阵或者数据框 method: 表示计算哪种距离 euclidean              欧几里德距离,就是平方再开方. maximum              切比雪夫距离 manhattan            绝对…

一.正态分布参数检验 例1. 某种原件的寿命X(以小时计)服从正态分布N(μ, σ)其中μ, σ2均未知.现测得16只元件的寿命如下: 159 280 101 212 224 379 179 264                  222 362 168 250 149 260 485 170 问是否有理由认为元件的平均寿命大于255小时? 解:按题意,需检验 H0: μ ≤ 225     H1: μ >  225 此问题属于单边检验问题 可以使用R语言t.test t.test(x,y=N…

第一章 需求说明 部署MySQL5.7的三个多实例环境(端口分别为3307,3308,3309) 部署MySQL5.6和8.0版本数据库实例((端口分别为3316和3326) 第二章 环境准备 1.虚拟机环境 $ hostname -I 10.0.1.51 $ hostname db01 $ cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.7.1908 (Core) 2.虚拟机优化 # 关闭Selinux $ setenforce 0 $ sed -…

学习了这么多天的AngularJS,今天想从实战的角度和大家分享一个简单的Demo--用户查询系统,以巩固之前所学知识.功能需求需要满足两点 1.查询所有用户信息,并在前端展示 2.根据id查询用户信息,展示在前端.Ok,需求很简单,那么我们就开始实现所提的功能需求. 代码框架 前端的代码通常包含三部分:html, css, 和JavaScript,我们使用html编写视图文件,css来进行视图样式控制,JS来实现控制器代码.本文的重点在于AngularJS的回顾学习,使用简单的html视图即可…

被复制节点: /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe --wsrep_cluster_address=gcomm:// >/dev/null &复制节点01: service mysql start --wsrep_cluster_address="gcomm://30.20.1.39:4567,30.20.1.40:4567"复制节点02: service mysql start --wsrep_cluster_address="gc…

R语言绘制地图,在数据分析中经常能够用到,并且会达到非常好的展示效果,本节以例子形式,介绍如何使用R语言工具,画出理想的地图. 本节例子在 R version 2.15.3版本下运行顺畅,其他版本待定. 代码如下:第一个小例子 #加载相应的包,并读入数据,最后画图. library(maptools); library(ggplot2); china_map<-readShapePoly("d://map//bou2_4p.shp", proj4string=CRS("…

y,X1,X2,X3 分别表示第 t 年各项税收收入(亿元),某国生产总值GDP(亿元),财政支出(亿元)和商品零售价格指数(%). (1) 建立线性模型: ① 自己编写函数: > library(openxlsx) > data = read.xlsx("22_data.xlsx",sheet = 1) > x = data[,-c(1,2)] > x = cbind(rep(1,17),x) > x_mat = as.matrix(x) > y…

…

javascript中,如何让一个元素(比如div)运动起来呢? 设置基本的样式,一定要让div有定位( 当然用margin的变化也可以让元素产生运动效果 ); <style> div { width: 100px; height: 100px; background: red; position: absolute; left: 0px; } </style> 基本的结构: <input type="button" value="动起来&quo…

PS对街拍女孩照片增加质感(2019-03-19 17:57) PS制作水火相溶特效文字图片(2019-03-19 17:49) PS制作简洁漂亮的立体抽丝文字(2019-03-19 17:16) PS制作科幻特效的金色立体文字(2019-03-19 17:13) PS制作黑暗墙面上的漂亮霓虹文字(2019-03-19 17:10) PS制作漂亮紫色霓虹灯光文字(2019-03-19 17:08) Photoshop合成雪景天使美女照片(2019-03-19 16:08) PS绘制飘逸彩色丝带教…

.schema1到schema2的迁移 Oracle 从一个用户expdp导出再impdp导入到还有一个用户,能够使用REMAP_SCHEMA=user1:user2来实现: 假设想导入的用户已经存在: 1.导出用户 expdp user1/pass1 directory=dumpdir dumpfile=user1.dmp 2.导入用户 impdp user2/pass2 directory=dumpdir dumpfile=user1.dmpREMAP_SCHEMA=user1:user2…

回显方便的小工具…

1.典型的数据分析过程可以总结为一下图形: 注意,在模型建立和验证的过程中,可能需要重新进行数据清理和模型建立. 2.R语言一般用 <- 作为赋值运算符,一般不用 = ,原因待考证.用->也可以. 3. age <- c(,,,,,,,,,) weight <- c(4.4,5.3,7.2,5.2,8.5,7.3,6.0,10.4,10.2,6.1) mean(weight) sd(weight) cor(age,weight) plot(age,weight) 上面这一段代码是基…

在数据挖掘的过程中,数据预处理占到了整个过程的60% 脏数据:指一般不符合要求,以及不能直接进行相应分析的数据 脏数据包括:缺失值.异常值.不一致的值.重复数据及含有特殊符号(如#.¥.*)的数据 数据清洗:删除原始数据集中的无关数据.重复数据.平滑噪声数据.处理缺失值.异常值等 缺失值处理:删除记录.数据插补和不处理 主要用到VIM和mice包 install.packages(c("VIM","mice")) 1.处理缺失值的步骤 步骤: (1)识别缺失数据:…

第四十章LVS集群和Keepalived高可用实战 一.ARP协议 1.概念 地址解析协议,即ARP(AddressResolutionProtocol),是根据IP地址获取物理MAC地址的一个TCP/IP协议.主机发送信息时将包含目标IP地址的ARP请求广播到网络上的所有主机,并接收返回消息,以此确定目标的物理地址:收到返回消息后将该IP地址和物理地址存入本机ARP缓存中并保留一定时间,下次请求时直接查询ARP缓存以节约资源. 2.功能 OSI模型把网络工作分为七层,IP地址在OSI模型的第三…

<实战录>导语 前方高能!请注意本期攻城狮幽默细胞爆表,坐地铁的拉好把手,喝水的就建议暂时先别喝了:)本期分享人为云端卫士大数据工程师韩宝君,将带来Kafka-0.10 Consumer源码解析.本文3346字,大约需要花费8-10分钟时间阅读. Kafka在0.9版本之后,对Consumer进行了重新设计,本人也在网上看了一些Consumer源码解析博客,发现讲的都不是很详细,看过之后自己尝试去看源码的时候还是很费劲,本编将对kafka Consumer模块进行详细解析,一行一行代码的和大家…

原文地址:mysql多实例的配置和管理 作者:飞鸿无痕 多实例mysql的安装和管理 mysql的多实例有两种方式可以实现,两种方式各有利弊.第一种是使用多个配置文件启动不同的进程来实现多实例,这种方式的优势逻辑简单,配置简单,缺点是管理起来不太方便.第二种是通过官方自带的mysqld_multi使用单独的配置文件来实现多实例,这种方式定制每个实例的配置不太方面,优点是管理起来很方便,集中管理. 下面就分别来实战这两种多实例的安装和管理 先来学习第一种使用多个配置文件启动多个不同进程的情况: 环…

在工作中,我也逐渐了解到park,unpark,ord对于二进制字节处理的强大. 下面我逐一介绍它们.     park,unpark,ord这3个函数,在我们工作中,用到它们的估计不多. 我在最近一个工作中,因为通讯需要用到二进制流,然后接口用php接收.当时在处理时候,查阅不少资料.因为它们使用确实比较少,也很少朋友工作中会用到它们. 在工作中,我也逐渐了解到park,unpark,ord对于二进制字节处理的强大. 下面我逐一介绍它们. park,unpark,ord函数使用介绍 park函…

一.聚类: 一般步骤: 1.选择合适的变量 2.缩放数据 3.寻找异常点 4.计算距离 5.选择聚类算法 6.采用一种或多种聚类方法 7.确定类的数目 8.获得最终聚类的解决方案 9.结果可视化 10.解读类 11.验证结果 1.层次聚类分析 案例:采用flexclust的营养数据集作为参考 1.基于5种营养标准的27类鱼,禽,肉的相同点和不同点是什么 2.是否有一种办法把这些食物分成若干各类 1.1计算距离 data(nutrient,package = 'flexclust') head(n…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:异常值处理一般分为以下几个步骤:异常值检测.异常值筛选.异常值处理. 其中异常值检测的方法主要有:箱型图.简单统计量(比如观察极值) 异常值处理方法主要有:删除法.插补法.替换法. 提到异常值不得不说一个词:鲁棒性.就是不受异常值影响,一般是鲁棒性高的数据,比较优质. 一.异常值检验 异常值大概包括缺失值.离群值.重复值,数据不一致.…

mysql的多实例有两种方式可以实现,两种方式各有利弊.第一种是使用多个配置文件启动不同的进程来实现多实例,这种方式的优势逻辑简单,配置简单,缺点是管理起来不太方便.第二种是通过官方自带的mysqld_multi使用单独的配置文件来实现多实例,这种方式定制每个实例的配置不太方面,优点是管理起来很方便,集中管理. 下面就分别来实战这两种多实例的安装和管理 环境介绍: mysql 版本:5.1.50 操作系统:SUSE 11 mysql实例数:3个 实例占用端口分别为:3306.3307.3308…

1.1 Keepalived高可用软件 1.1.1 Keepalived介绍 Keepalived软件起初是专门为LVS负载均衡软件设计的,用来管理并监控LVS集群系统中各个服务节点的状态,后来又加入了可以实现高可用的VRRP功能.因此,Keepalived除了能够管理LVS软件外,还可以作为其他服务(例如:Nginx,Haproxy,MySQL等)的高可用解决方案软件. Keepalived软件主要是通过VRRP协议实现高可用功能的.VRRP是Virtual Router Redundancy…

一.mysql安装 1.下载mysql数据库源码包: wget http://cdn.mysql.com/Downloads/MySQL-5.6/mysql-5.6.27.tar.gz 2.安装mysql环境安装和运行所依赖的库文件: [root@mysqldb1 ~]# yum install gcc gcc-c++  ncurses ncurses-devel  bison cmake -y 2.1.添加mysql系统用户: [root@mysqldb1 ~]# useradd mysql…