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聚类分析 预测

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数据挖掘中分类预测和聚类的定义和区别 。应用聚类 分析和判断分析解决实际问题时需要注意什么？选择余地不大，注意数据中是否有异常点或异常模式，还要看变量预测中是否存在一些不恰当的地方，这可以通过单变量方差分析(ANOVA)和相关性分析来验证 。辨别分析是为了正确分类 。

1、对乳山金矿带五条主构造个矿床(点1 。构造的构造叠加晕预测依据(1)矿床(点)位于区域地球化学成矿元素和伴生元素的局部高背景区(图33)；(2)该区石城、三甲、金青顶、金牛山、褚家沟、胡八庄等六个典型金矿床深部盲矿的构造叠加晕模式和共同标志(第4章)；(3)矿床(点)位于区域构造叠加晕成矿的5个有利成矿远景预测(见第6章图610)；(4)矿床(点)位于区域构造中五条主要断裂构造的预测叠加晕的有利成矿构造段(见第六章图610)；(5)各矿床(点)的构造叠加晕特征:构造叠加晕的几何平均值、特征元素的比值和累积、单个样品的最大值、各元素的内、中、外带概率等 。(表71、72和73) 。

2、基于模板的同源建模与从头 预测的穿线法的方法主要有哪些有以下几种 。模板比较法:将已知结构与目标序列进行比较 ， 预测目标序列的结构 。1.骨架提取法:从已知蛋白质中提取共同骨架，根据共同骨架推断未知蛋白质的结构 。2.聚类 分析方法:将一组同源蛋白按相似性分成若干组，然后在每组中寻找代表蛋白，由这些代表蛋白生成一个通用模板 。3.交叉区域匹配法:通过识别不同物种间的保守区域和变异区域来确定同源关系 ， 进而获得与该物种特定领域相关的信息 。

3、简述至少6种对数据进行统计 分析的方法2007年10月北京自学考试《市场调查》真题简答问题3，请简述至少6种统计学方法分析 。答:1)频率分布 。2)均值和标准差 。3)相关分析 。4)回归分析是根据已知现象对未知现象做出预测的科学方法 。5) 聚类 分析根据特征对个体进行分类，使同一类别内的个体具有尽可能高的同质性，而类别间的个体具有尽可能高的异质性 。

4、3.3-用户分群 分析|产品成长中的简介分析，如果你想关注一些符合一定条件的用户，你想了解的不仅仅是这些人的整体行为(访问次数，访问时长等 。)，而且还有不同的段位 。用户分组法可以帮助我们分别深入到不同的群体分析中，从而探究指数数字背后的原因，探索实现用户增长的途径 。一、用户分组的应用场景在日常的数据工作中，我们经常会收到这样的需求，即我们想要关注一些符合一定条件的用户 ， 不仅要了解他们的整体行为(访问次数、访问时长等 。) ， 还要知道谁符合这些条件 。

有时候我想进一步检查一些人在使用一个功能时的具体操作行为 。用户分组就是满足这种需求的工具，可以帮助我们分别深入到不同的群体分析中，从而探究指标数字背后的原因，探索用户增长的实现途径 。比如 ， 用户画像分组的核心价值在于精细定位人群特征，挖掘潜在用户群体 。

5、在应用 聚类 分析和判别 分析解决实际问题时应该注意哪些方面? 聚类要注意的问题聚类结果主要受所选变量的影响 。如果去掉或增加一些变量 ， 结果会很不一样 。相比之下聚类方法的选择就没那么重要了 。所以在聚类之前 ， 目标一定要明确 。_此外，从分成多少类来说，应该是合理的 。只要你高兴，你可以从聚类的分层计算机结果中得到任何可能数量的类别 。但是聚类的目的是使类别之间的距离尽可能远，类别中点之间的距离 。

分类必须清楚 ， 不能有混淆 。选择变量预测可能是因为歧视，这是最重要的一步 。当然，在应用上，选择余地并不大 。注意数据中是否有不寻常的点或模式 。还要看变量预测中是否存在一些不恰当的地方 。这可以通过单变量方差分析(ANOVA)和相关性分析来验证 。判别分析是为了正确分类，但同时要注意尽量少用变量来达到这个目的 。使用SPSS变量 。

6、数据挖掘中分类、 预测、 聚类的定义和区别 。SCCP da data分析教师公共交流平台了解详情 。数据差异是将目标数据对象的一般特征与一个或多个比较对象的一般特征进行比较 。比如GPA高的学生的一般特点可以和GPA低的学生对比 。最后描述的可能是大体可比的学生轮廓，就像75% GPA高的学生是计算机科学专业四年级学生，而65% GPA低的学生不是 。
【聚类分析 预测】比如一个数据挖掘系统可能发现的关联规则是:major (x ， “计算科学”)拥有(x，“个人主计长”)优势:1 。直观易懂，2.数据的有效利用 。3、便于查看和更新 ， 4.它可以应用于各种研究领域 。缺点:1，在每个水平分类的区间中，家庭之间的差异被忽略 。2.由于每个单元中的样本数量不同 ， 当用于预测中时，所获得的行进速率将失去其一致的精度，3.同类变量范畴水平的确定是主观的 ， 而不是客观的 。4.在预测中使用这种方法时，每个规划年度预测的数据将是一项复杂的工作 。

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