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数据连接
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数据挖掘-聚类训练
概述 聚类训练是基于选择的特征，对聚类算法的模型进行聚类训练， 输出训练后的模型。 输入/输出 输入 两个输入端口：左边输入为待训练的聚类算法，右边输入则为特征选择的结果。 输出 一个输出端口，用于 输出训练后的模型。 示例 以K均值算法为例：如下图 image2022-10-25_11-26-39.png 鼠标右键点击聚类训练节点，可保存聚类训练后的模型。 聚类训练数据挖掘-多分类算法
多分类算法表示分类的目标标签为两类或者两类以上。 多分类算法数据挖掘-聚类系数
概述 聚类算法经过聚类训练之后，会明确每个特征的聚类中心和聚类标签。聚类系数就是输出聚类系数。 输入/输出 输入 一个输入端口，用于接收聚类训练后的结果。 输出 一个输出端口，用于输出聚类系数。 示例 以K均值为例，如下图： 图片48.png 点击右键可查看模型的聚类系数输出如下： 图片49.png 聚类系数数据挖掘-聚类评估
概述 聚类评估是对聚类结果进行评估，包括对聚类算法的评估指标（轮廓系数、和方差、CH指标）和样本量分布情况。 输入/输出 输入 只有一个输入端口，用于接收聚类训练后的结果。 输出 没有输出端口。 示例 使用方法如下图： image2020-11-9_13-58-11.png 点击右键可查看聚类评估的分析结果： image2020-11-9_14-0-54.png数据答疑-问答运维
系统运维的“答疑标签管理”模块用于管理提问页中选择的标签，此模块仅管理员或者有权限的角色可操作。 添加标签 1、在系统运维界面，点击 新建标签，进入“答疑标签管理”页面。 image2020-8-6_15-28-5.png 2、在“答疑标签管理”页面点击 添加标签，弹出“添加标签”窗口。 image2020-8-6_15-33-20.png “添加标签”窗口如下： image2020-6-15 16:29:19.png 3、在“添加标签”窗口输入标签的名称和描述。 image2020-6-15 17:6:0.png 4、点击 确定，生成新的标签“自助分析”。 image2020-8-6_15-32-55.png数据库学习资料
01菜鸟级SQL21天自学通.pdf favourite透视分析 ⬝ 分析数据
