新入学研究生想学大数据与人工智能方向，学习路线是怎么样的？谢谢您？ 作为一名研究生导师，同时大数据和机器学习也是我的主要研究方向，所以我来回答一下这个问题。首先，大数据虽然与人工智能有紧密的联系，但是大数据方向与人工智能方向有较为明显的区别。大数据方向往往致力于数据价值化，涉及到数据采集、数据整理、数据分析（挖掘）、数据呈现等内容，另外还涉及到大数据平台研发和大数据应用研发。人工智能研究的细分方向包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示、自动推理和机器人学，另外人工智能按照行业领域划分还可以选择智慧医疗、智慧出行、智慧城市、智慧金融、智能装备、智慧教育等方向。从技术体系结构上来看，人工智能与物联网、云计算、大数据、边缘计算也都有比较紧密的联系。对于刚入学的研究生来说，从大数据开始学习然后再进入人工智能领域也是可以的，比如从大数据分析转向机器学习就是比较常见的选择。从大数据分析转向机器学习可以按照以下学习路线展开学习步骤：第一：系统学习一下算法知识。通常大数据方向的研究生在研二的时候会进驻项目组，具体的研发内容要根据导师的安排来进行，而在研一期间一定要做好基础知识的深入学习，其中算法知识就是比较重要的内容。无论是从事大数据还是人工智能，算法知识。
常用的聚类方法有哪几种？？
用DPS聚类分析最多一次性能处理多少组数据 聚类算法研究及比较框架聚类算法一般有五种方法，最主要的是划分方法和层次方法两种。划分聚类算法通过优化评价函数把数据集分割为K个部分，它需要K作为 输人参数。典型的分割聚类算法有K-means算法，K-medoids算法、CLARANS算法。层次聚类由不同层次的分割聚类组成，层次之间的分割具有嵌套的关系。它不需要输入参数，这是它优于分割聚类算法的一个明显的优点，其缺点是终止条件必须具体指定。典型的分层聚类算法有BIRCH算法、DBSCAN算法和CURE算法等。对各聚类算法的比较研究基于以下5个标准：① 是否适用于大数据量，算法的效率是否满足大数据量高复杂性的要求；② 是否能应付不同的数据类型，能否处理符号属性；③ 是否能发现不同类型的聚类；④ 是否能应付脏数据或异常数据；⑤ 是否对数据的输入顺序不敏感。下面将在该框架下对各聚类算法作分析比较。数据挖掘常用聚类算法比较分析3.1 K-pototypes算法K-pototypes算法结合了K-means方法和根据K-means方法改进的能够处理符号属性的K-modes方法，同K-means方法相比，K-pototypes 算法能够处理符号属性。3.2 CLARANS算法（划分方法）CLARANS算法即随机搜索聚类算法，是一种分割聚类方法。它首先随机选择一个点。
非监督分类的分类方法 （一）波普图形识别分类（二）聚类分析 动态聚类。聚类的方法主要有基于最邻近规则的试探法、K-means均值算法、迭代自组织的数据分析法（ISODATA）等。模糊聚类法。模糊分类根据是否需要先验知识也可以分为监督分类和非监督分类.系统聚类。这种方法是将影像中每个像元各自看作一类，计算各类间均值的相关系数矩阵，从中选择最相关的两类进行合并形成新类，并重新计算各新类间的相关系数矩阵，再将最相关的两类合并，这样继续下去，按照逐步结合的方法进行类与类之间的合并，直到各个新类间的相关系数小于某个给定的阈值为止。分裂法。又称等混合距离分类法，它与系统聚类的方法相反，在开始时将所有像元看成一类，求出各变量的均值和均方差，按照一定公式计算分裂后两类的中心，再算出各像元到这两类中心的聚类，将像元归并到距离最近的那一类去，形成两个新类.然后再对各个新类进行分类，只要有一个波段的均方差大于规定的阈值，新类就要分裂。
说“忘了我吧”的人，是不是真的希望对方忘了自己？
spss软件聚类分析怎么用，从输入数据到结果，树状图结果。整个操作怎么进行。需要基本思路。 1、因来为数据量纲不同将影响聚类分析的结果，所以在分析之前要对数据进行无量纲化处理，对于有序尺度，可以采用数值编码的方式将其转换为间距型。2、首选将外语的数据类型改自成数值型，然后将各个数据“5”，“5”，分别对应之前的优，优，良、和及格。3、然后在聚类之前必须对指标的类型进行一致化处理百，选择“分析”-》“描述统计”-》“描述”进度入设置。4、设置好描述性的相关参数即可。5、选择“分析”-》“分类”-》“系统聚类”进入系统聚类设置选项卡。6、进入选项卡，将标准化后的数据作为变量。然后可以在当中选择聚类的知各种方式方法及要生成的图标。这里勾选上树状图后其他默认。7、点击确定道即可看到spss自动处理输出的结果。8、根据spss输出的结果进行分析。9、分析结果就出来了。
你是如何突破「信息茧房」的？ https：//www.zhihu.com/video/1181180824517619712 二，推荐系统如何破除信息茧房： 推荐系统的核心就是数据+算法，说到数据，随着大数据场景的丰富，获取的数据越来越多，。
