如何用mysql 做聚类分析 如何进行大数据分析及处理？
\u6570\u636e\u5e93\u6280\u672f\uff0c\u5173\u8054\uff0c\u805a\u7c7b\uff0c\u5206\u7c7b\u6709\u54ea\u4e9b\u65b9\u6cd5\u7b80\u5355\u5730\u8bf4\uff0c\u5206\u7c7b(Categorization or Classification)\u5c31\u662f\u6309\u7167\u67d0\u79cd\u6807\u51c6\u7ed9\u5bf9\u8c61\u8d34\u6807\u7b7e(label)\uff0c\u518d\u6839\u636e\u6807\u7b7e\u6765\u533a\u5206\u5f52\u7c7b\u3002
\u7b80\u5355\u5730\u8bf4\uff0c\u805a\u7c7b\u662f\u6307\u4e8b\u5148\u6ca1\u6709\u201c\u6807\u7b7e\u201d\u800c\u901a\u8fc7\u67d0\u79cd\u6210\u56e2\u5206\u6790\u627e\u51fa\u4e8b\u7269\u4e4b\u95f4\u5b58\u5728\u805a\u96c6\u6027\u539f\u56e0\u7684\u8fc7\u7a0b\u3002
\u533a\u522b\u662f\uff0c\u5206\u7c7b\u662f\u4e8b\u5148\u5b9a\u4e49\u597d\u7c7b\u522b \uff0c\u7c7b\u522b\u6570\u4e0d\u53d8 \u3002\u5206\u7c7b\u5668\u9700\u8981\u7531\u4eba\u5de5\u6807\u6ce8\u7684\u5206\u7c7b\u8bad\u7ec3\u8bed\u6599\u8bad\u7ec3\u5f97\u5230\uff0c\u5c5e\u4e8e\u6709\u6307\u5bfc\u5b66\u4e60\u8303\u7574\u3002\u805a\u7c7b\u5219\u6ca1\u6709\u4e8b\u5148\u9884\u5b9a\u7684\u7c7b\u522b\uff0c\u7c7b\u522b\u6570\u4e0d\u786e\u5b9a\u3002 \u805a\u7c7b\u4e0d\u9700\u8981\u4eba\u5de5\u6807\u6ce8\u548c\u9884\u5148\u8bad\u7ec3\u5206\u7c7b\u5668\uff0c\u7c7b\u522b\u5728\u805a\u7c7b\u8fc7\u7a0b\u4e2d\u81ea\u52a8\u751f\u6210 \u3002\u5206\u7c7b\u9002\u5408\u7c7b\u522b\u6216\u5206\u7c7b\u4f53\u7cfb\u5df2\u7ecf\u786e\u5b9a\u7684\u573a\u5408\uff0c\u6bd4\u5982\u6309\u7167\u56fd\u56fe\u5206\u7c7b\u6cd5\u5206\u7c7b\u56fe\u4e66\uff1b\u805a\u7c7b\u5219\u9002\u5408\u4e0d\u5b58\u5728\u5206\u7c7b\u4f53\u7cfb\u3001\u7c7b\u522b\u6570\u4e0d\u786e\u5b9a\u7684\u573a\u5408\uff0c\u4e00\u822c\u4f5c\u4e3a\u67d0\u4e9b\u5e94\u7528\u7684\u524d\u7aef\uff0c\u6bd4\u5982\u591a\u6587\u6863\u6587\u6458\u3001\u641c\u7d22\u5f15\u64ce\u7ed3\u679c\u540e\u805a\u7c7b(\u5143\u641c\u7d22)\u7b49\u3002
\u5206\u7c7b\u7684\u76ee\u7684\u662f\u5b66\u4f1a\u4e00\u4e2a\u5206\u7c7b\u51fd\u6570\u6216\u5206\u7c7b\u6a21\u578b(\u4e5f\u5e38\u5e38\u79f0\u4f5c\u5206\u7c7b\u5668 ),\u8be5\u6a21\u578b\u80fd\u628a\u6570\u636e\u5e93\u4e2d\u7684\u6570\u636e\u9879\u6620\u5c04\u5230\u7ed9\u5b9a\u7c7b\u522b\u4e2d\u7684\u67d0\u4e00\u4e2a\u7c7b\u4e2d\u3002 \u8981\u6784\u9020\u5206\u7c7b\u5668\uff0c\u9700\u8981\u6709\u4e00\u4e2a\u8bad\u7ec3\u6837\u672c\u6570\u636e\u96c6\u4f5c\u4e3a\u8f93\u5165\u3002\u8bad\u7ec3\u96c6\u7531\u4e00\u7ec4\u6570\u636e\u5e93\u8bb0\u5f55\u6216\u5143\u7ec4\u6784\u6210\uff0c\u6bcf\u4e2a\u5143\u7ec4\u662f\u4e00\u4e2a\u7531\u6709\u5173\u5b57\u6bb5(\u53c8\u79f0\u5c5e\u6027\u6216\u7279\u5f81)\u503c\u7ec4\u6210\u7684\u7279\u5f81\u5411\u91cf\uff0c\u6b64\u5916\uff0c\u8bad\u7ec3\u6837\u672c\u8fd8\u6709\u4e00\u4e2a\u7c7b\u522b\u6807\u8bb0\u3002\u4e00\u4e2a\u5177\u4f53\u6837\u672c\u7684\u5f62\u5f0f\u53ef\u8868\u793a\u4e3a\uff1a(v1,v2,...,vn; c)\uff1b\u5176\u4e2dvi\u8868\u793a\u5b57\u6bb5\u503c\uff0cc\u8868\u793a\u7c7b\u522b\u3002\u5206\u7c7b\u5668\u7684\u6784\u9020\u65b9\u6cd5\u6709\u7edf\u8ba1\u65b9\u6cd5\u3001\u673a\u5668\u5b66\u4e60\u65b9\u6cd5\u3001\u795e\u7ecf\u7f51\u7edc\u65b9\u6cd5\u7b49\u7b49\u3002
\u805a\u7c7b(clustering)\u662f\u6307\u6839\u636e\u201c\u7269\u4ee5\u7c7b\u805a\u201d\u539f\u7406\uff0c\u5c06\u672c\u8eab\u6ca1\u6709\u7c7b\u522b\u7684\u6837\u672c\u805a\u96c6\u6210\u4e0d\u540c\u7684\u7ec4\uff0c\u8fd9\u6837\u7684\u4e00\u7ec4\u6570\u636e\u5bf9\u8c61\u7684\u96c6\u5408\u53eb\u505a\u7c07\uff0c\u5e76\u4e14\u5bf9\u6bcf\u4e00\u4e2a\u8fd9\u6837\u7684\u7c07\u8fdb\u884c\u63cf\u8ff0\u7684\u8fc7\u7a0b\u3002\u5b83\u7684\u76ee\u7684\u662f\u4f7f\u5f97\u5c5e\u4e8e\u540c\u4e00\u4e2a\u7c07\u7684\u6837\u672c\u4e4b\u95f4\u5e94\u8be5\u5f7c\u6b64\u76f8\u4f3c\uff0c\u800c\u4e0d\u540c\u7c07\u7684\u6837\u672c\u5e94\u8be5\u8db3\u591f\u4e0d\u76f8\u4f3c\u3002\u4e0e\u5206\u7c7b\u89c4\u5219\u4e0d\u540c\uff0c\u8fdb\u884c\u805a\u7c7b\u524d\u5e76\u4e0d\u77e5\u9053\u5c06\u8981\u5212\u5206\u6210\u51e0\u4e2a\u7ec4\u548c\u4ec0\u4e48\u6837\u7684\u7ec4\uff0c\u4e5f\u4e0d\u77e5\u9053\u6839\u636e\u54ea\u4e9b\u7a7a\u95f4\u533a\u5206\u89c4\u5219\u6765\u5b9a\u4e49\u7ec4\u3002\u5176\u76ee\u7684\u65e8\u5728\u53d1\u73b0\u7a7a\u95f4\u5b9e\u4f53\u7684\u5c5e\u6027\u95f4\u7684\u51fd\u6570\u5173\u7cfb\uff0c\u6316\u6398\u7684\u77e5\u8bc6\u7528\u4ee5\u5c5e\u6027\u540d\u4e3a\u53d8\u91cf\u7684\u6570\u5b66\u65b9\u7a0b\u6765\u8868\u793a\u3002\u805a\u7c7b\u6280\u672f\u6b63\u5728\u84ec\u52c3\u53d1\u5c55\uff0c\u6d89\u53ca\u8303\u56f4\u5305\u62ec\u6570\u636e\u6316\u6398\u3001\u7edf\u8ba1\u5b66\u3001\u673a\u5668\u5b66\u4e60\u3001\u7a7a\u95f4\u6570\u636e\u5e93\u6280\u672f\u3001\u751f\u7269\u5b66\u4ee5\u53ca\u5e02\u573a\u8425\u9500\u7b49\u9886\u57df\uff0c\u805a\u7c7b\u5206\u6790\u5df2\u7ecf\u6210\u4e3a\u6570\u636e\u6316\u6398\u7814\u7a76\u9886\u57df\u4e2d\u4e00\u4e2a\u975e\u5e38\u6d3b\u8dc3\u7684\u7814\u7a76\u8bfe\u9898\u3002\u5e38\u89c1\u7684\u805a\u7c7b\u7b97\u6cd5\u5305\u62ec\uff1aK-\u5747\u503c\u805a\u7c7b\u7b97\u6cd5\u3001K-\u4e2d\u5fc3\u70b9\u805a\u7c7b\u7b97\u6cd5\u3001CLARANS\u3001 BIRCH\u3001CLIQUE\u3001DBSCAN\u7b49\u3002
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你先要学习一下，Python的MySQL接口
通常就那么几个
pymysql
纯Python实现的,特性先进一些
只要# pip install pymysql 就可以了
mysql-connector-python
这个是MYSQL官方提供的
MySQLdb
这个是C语言实现的, 相对比较老旧. 但是网上例子却最多
在CentOS下用yum或pip安装都可以
这三个库我都用过, 基上使用方法上大同小异, 也基本上都满足要求.
做简单聚类分析,应该直接用
Scipy中的聚类包进行聚类分析就行了
scipy.cluster
要是复杂的分析估计就要用机器学习的库了
比如利用sklearn库中的cluster.Kmeans
总这用这个要选学习一下两个非常重要的基础库
Numpy是数据矩阵
Matplotlib是用来可视化
但是这两个都是工业级的库, 每个都是一本书.
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