目录
R聚类（整群）抽样（Cluster Sampling）
聚类（整群）抽样
导入数据
EX 12:Spectral clustering for image segmentation
集群监控的本质是一个聚合功能。 单台机器的监控指标难以反应整个集群的情况，我们需要把整个集群的机器（体现为某个HostGroup下的机器）综合起来看。比如所有机器的qps加和才是整个集群的qps，所有机器的request_fail数量 ÷ 所有机器的request_total数量=整个集群的请求失败率。 我们计算出集群的某个整体指标之后，也会有“查看该指标的历史趋势图” “为该指标配置报警” 这种
1. 什么是抽样 从总体中抽取一部分的个体所组成的集合叫做样本，样本中的个体数目叫做样本数量。当总数据量足够大时，通过对抽样样本数据的分析，可以挖掘出总体数据中的信息。 2. 百度统计中的数据抽样 基础报告不受抽样影响。 百度统计分析云版本功能中的事件分析、用户洞察、行为流等采用了抽样策略。 为保证复杂的在线多维度分析计算时效性，用户细分与高级筛选功能也是在抽样后的数据中计算。 您可以在报告右上方
对于层次聚类法，我们不需要预先指定分类的数量，这个算方法会将每条数据都当作是一个分类，每次迭代的时候合并距离最近的两个分类，直到剩下一个分类为止。 因此聚类的结果是：顶层有一个大分类，这个分类下有两个子分类，每个子分类下又有两个子分类，依此类推，层次聚类也因此得命。 在合并的时候我们会计算两个分类之间的距离，可以采用不同的方法。如下图中的A、B、C三个分类，我们应该将哪两个分类合并起来呢？ 单链聚
聚类是一种无监督学习问题，它的目标就是基于相似度将相似的子集聚合在一起。聚类经常用于探索性研究或者作为分层有监督流程的一部分。 spark.mllib包中支持下面的模型。 k-means算法 GMM（高斯混合模型） PIC（快速迭代聚类） LDA（隐式狄利克雷分布) 二分k-means算法 流式k-means算法
内容： 层次聚类法 编写层次聚类算法 k-means聚类算法 安然事件 前几章我们学习了如何构建分类系统，使用的是已经标记好类别的数据集进行训练： 训练完成后我们就可以用来预测了：这个人看起来像是篮球运动员，那个人可能是练体操的；这个人三年内不会患有糖尿病。 可以看到，分类器在训练阶段就已经知道各个类别的名称了。那如果我们不知道呢？如何构建一个能够自动对数据进行分组的系统？比如有1000人，每人有
聚类是一种无监督机器学习方法，它基于数据的内部结构寻找观察样本的自然族群（即集群），常用于新闻分类、推荐系统等。聚类的特点是训练数据没有标注，通常使用数据可视化评价结果。 聚类的常用方法包括 K均值聚类：把n个点（可以是样本的一次观察或一个实例）划分到k个聚类中，使得每个点都属于离它最近的均值（即聚类中心）对应的聚类，以之作为聚类的标准。 Affinity Propagation聚类：基于样本之间
