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1.算法介绍层次聚类（HierarchicalClustering）是一种常用的数据聚类算法，它通过构建一个聚类树来分析数据集的相似度和差异。这种算法不需要预先指定聚类数，非常适合于探索性数据分析。层次聚类主要包括两种方法：凝聚型（Agglomerative）和分裂型（Divisive）。本文将重点介绍凝聚型层次聚类，并通过MATLAB实现数据的层次聚类分析。2.算法原理凝聚型层次聚类的基本步骤如下：初始化：开始时，将每个数据点视为一个独立的聚类...

一、集成学习概述集成学习的核心思想在于“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”，即通过结合多个相对简单的学习器（也被称为基学习器），使其协同工作，最终达到比单个学习器更好的预测效果。它假设基学习器之间存在一定的差异性，并且能够通过合适的集成策略将这些差异转化为优势，减少模型的偏差和方差，进而提升整体的准确性和稳定性。二、Bagging（BootstrapAggregating，自助聚集）（一）基本原理Bagging的操作过程可以分为三步：自...

​一、什么是机器学习？机器学习（MachineLearning）是人工智能（AI）的一部分，旨在让计算机能够从数据中学习，并在没有明确编程的情况下进行决策和预测。它的核心在于利用统计学和算法来发现数据中的模式，从而进行推断或预测。随着大数据和计算能力的增长，机器学习已经成为推动技术创新的关键力量。二、机器学习的历史与发展机器学习的概念可以追溯到20世纪50年代，最早的工作包括图灵测试和人工神经网络的初步探索。到了20...

一、算法介绍XGBoost（eXtremeGradientBoosting）是一种高效的梯度提升框架，它实现了梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTrees,GBDT），并在此基础上进行了优化。XGBoost在许多机器学习竞赛中表现出色，因其高效性和强大的预测能力而受到广泛欢迎。XGBoost支持多种目标函数和评估指标，可以处理回归、分类以及排名等问题。二、算法原理三、案例分析3.1数据集介绍本次案例分析使用的数据集包含了一系列工业机器的运行状态...