什么是聚类分析?
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主要内容：聚类和分类的区别,找相似,簇是什么,理解K的含义,如何量化“相似”,总结机器学习算法主要分为两大类：有监督学习和无监督学习，它们在算法思想上存在本质的区别。 有监督学习，主要对有标签的数据集（即有“参考答案”）去构建机器学习模型，但在实际的生产环境中，其实大量数据是处于没有被标注的状态，这时因为“贴标签”的工作需要耗费大量的人力，如果数据量巨大，或者调研难度大的话，生产出一份有标签的数据集是非常困难的。再者就算是使用人工来标注，标注的速度也会比数据生产的速度慢的多。因
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本文向大家介绍聚类算法有哪些，优缺点是什么？相关面试题，主要包含被问及聚类算法有哪些，优缺点是什么？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 基于层次的聚类 做法是将每个对象都看做一个类，计算两两之间距离最小的对象归为一类，然后重复这样的操作直至成为一个类，这种方式是采用贪心的方法，一步错步步错，时间复杂度过高，可解释性比较好 基于划分的聚类（k-Means） 原则是保证簇内的数据距离尽可能小，
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使用指南 - 分析云 - 分析云是什么 一、对企业的价值 百度统计分析云是一款智能、敏捷的用户增长分析产品，以强大的数据采集和数据分析等能力，帮助企业实现数据资产沉淀，驱动企业业务全方位成长！ 数据资产沉淀：帮助企业实现全域数据采集，安全、可靠的数据智能管理 数据驱动业务增长：深度挖掘数据价值，助力企业实现全业务优化升级 二、五大产品优势 全域数据采集 融合多端行为数据，底层数据全量无采样，满足企
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1. 对企业的价值 百度统计分析云是一款智能、敏捷的用户增长分析产品，以强大的数据采集和数据分析等能力，帮助企业实现数据资产沉淀，驱动企业业务全方位成长！ 数据资产沉淀：帮助企业实现全域数据采集，安全、可靠的数据智能管理 数据驱动业务增长：深度挖掘数据价值，助力企业实现全业务优化升级 2. 五大产品优势 全域数据采集 融合多端行为数据，底层数据全量无采样，满足企业对全域用户数据的需求 多维
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本文向大家介绍什么是耦合和凝聚力？相关面试题，主要包含被问及什么是耦合和凝聚力？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 组件之间依赖关系强度的度量被认为是耦合。一个好的设计总是被认为具有高内聚力和低耦合性。 面试官经常会问起凝聚力。它也是另一个测量单位。更像是一个模块内部的元素保持结合的程度。 必须记住，设计微服务的一个重要关键是低耦合和高内聚的组合。当低耦合时，服务对其他服务的依赖很少。这样
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在入门篇我们简单地讲解了Git的基本使用方法。在高级篇呢，我们首先要讲解一下分支的使用方法和操作。 在开发软件时，可能有多人同时为同一个软件开发功能或修复BUG，可能存在多个Release版本，并且需要对各个版本进行维护。 所幸，Git的分支功能可以支持同时进行多个功能的开发和版本管理。 什么是分支？ 分支是为了将修改记录的整体流程分叉保存。分叉后的分支不受其他分支的影响，所以在同一个数据库里可以