日志相似度聚类、词频聚类和模板匹配算法说明
日志服务异常智能分析应用提供文本分析功能，用于对日志中的文本日志进行智能化、自动化的分析，提供全局的统计分析结果。文本分析功能通过日志模板发现和日志模板匹配两个子任务，实现对于日志数据的监控和统计。您可以根据待分析的日志数据的特点，选择不同的任务和算法。
【优秀设计案例】基于K-Means聚类算法的球员数据聚类分析设计与实现
背景及意义 随着NBA比赛的日益竞争激烈，球队需要更加深入地了解球员的能力和特征，以制定更有效的战术和球队管理策略。而NBA球员的统计数据包含了大量有价值的信息，通过对这些数据进行聚类分析，可以揭示出球员之间的相似性和差异性，帮助球队更好地理解球员表现和潜力。 因此，基于K-Means聚类算法的NBA球员数据聚类分析具有重要的研究意义和实际应用价值。首先，它可以帮助球队管理层、教练和球探更准...
基于K-Means聚类算法对球员数据的聚类分析，可以自主寻找最优聚类数进行聚类
该设计旨在运用K-Means聚类算法对NBA球员数据进行聚类分析。通过该设计，主要解决的问题是如何根据球员的统计数据将他们划分为不同的聚类群组，以便更好地理解和比较球员之间的表现和特征。在这个设计中，主要采集了包括得分、篮板、助攻等多个方面的NBA球员数据。然后，利用K-Means聚类算法对这些数据进行聚类分析。通过轮廓系数法和拐点法选择聚类数量和距离度量标准，将球员划分为具有相似统计特征的群组....
使用ST_ClusterKMeans返回基于二维K均值算法生成的聚类结果数量(PostgreSQL引擎)
返回每个Geometry对象基于二维K均值算法生成的聚类结果数量。
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