聚类 二分k均值 高斯混合模型 k均值 父主题： 模型工程

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场景一：使用预置的分析报告进行分析 针对客户常用的成本数据筛选条件，成本中心会为客户预置几种默认的报告，客户无法对报告模板进行修改，只能根据需要进行查看。 查看预置报告的入口 成本中心的“报告管理 > 分析报告”页面。 成本和使用情况报告 成本和使用情况报告可以直观的显示所有华为云服务的总成本。

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实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，

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实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，

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聚类评估 概述 对聚类模型预测的结果数据集进行评估。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 聚类的评估指标：轮廓系数silhouette等 参数说明 参数 子参数

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单击“可视化配置”，设置字段名称的含义，便于后续的智能化分析中理解字段含义。 图3 可视化配置 依次单击“数据预览” 和“刷新预览”查看关联后的数据集数据的基本信息。 图4 数据预览 单击“保存”完成数据集的创建。 您可以按需设置字段名称、字段的聚合方式等信息，更多数据集字段设置的方法请参考多表关联建模。

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使用 DLI 进行账单分析与优化 应用场景 本文主要介绍如何使用华为云DLI上的实际消费数据（文中涉及账户的信息已脱敏），在DLI的大数据分析平台上进行分析，找出费用优化的空间，并给出使用DLI过程中降低成本的一些优化措施。 流程介绍 使用DLI进行账单分析与优化的操作过程主要包括以下步骤：

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使用Matomo进行网站数据分析 概述 购买并配置云耀 云服务器 L实例 初始化Matomo 使用Matomo监控网站

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SaScore：代表合成可及性分数，旨在评估分子的合成难易程度。 聚类分析 目前分子属性预测返回的结果小分子数较多，无法进行批量分析，通过一些聚类的辅助方式能更好的选择分子。从每个类里挑选出一两个分子进行后续分析和验证，提高分析的效率和分析质量。也可以通过聚类找出一些关键的骨架，来进行下游分析或者优化等。 在输

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请根据需要选择工具版本，默认使用推荐版本，可以根据需要选择和自己编译环境匹配的Go版本。 命令 配置Go项目构建命令，一般使用系统默认给出的命令即可，如有特殊构建要求，可以在文本域中输入自定义的构建脚本。 代码化构建 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 version: 2.0

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单击“查看3D”可以看到小分子和靶点的对接构象。 图7 查看3D 单击配体对比，可以计算对接后的构象与输入小分子的 RMS D值和输入小分子和靶点的相互作用2D图。 图8 设置配体对 图9 配体对接结果图 单击查看2D相互作用图，可以看到对接后的小分子构象与蛋白的2D相互作用图。 图10 查看2D相互作用图

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靶点口袋分子设计结果支持以卡片视图的形式进行查看，参考图5，在卡片视图中： 单击右上方的选择下拉框，可以选择分子的排序方式，将分子按照所选的排序方式进行展示。 图2 排序方式 单击右上方的筛选，可以进行属性和相互作用力筛选。 图3 高级筛选 单击每个分子卡片右上方的，可以选择“查看详情”、

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Browser+提供强大的拖拽上传功能，您可以将本地的一个或多个文件或者文件夹拖拽到对象存储的对象列表或者并行文件系统的对象列表中；同时您也可以将文件或文件夹拖拽到指定的目录上，这样可以上传到指定的目录中。 单击Best_Practice_04.zip获取本示例的测试数据，解压“Best_Practice_04

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义。 图1 下载客户端的配置文件 登录 MRS Manager的主管理节点。 在集群详情的“节点信息”页签中查看节点名称，名称中包含“master1”的节点为Master1节点，名称中包含“master2”的节点为Master2节点。 MRS Manager的主备管理节点默认安装在

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应用场景 自然语言处理适用于智能问答系统、文本分析、内容推荐、翻译等场景。 智能问答系统 通过中文分词、短文本相似度、命名实体识别等相关技术计算两个问题对的相似度，可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。 文本分析 通过关键词提取、文本聚类、主题挖掘等算法模型，挖掘突发事件

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Centrality”越小，其所在图中的位置越中心。 标签传播（Label Propagation） 一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是

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快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个 数据仓库 工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 背景信息

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快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 背景信息

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'name',=,'binary:A')"} 删除用户信息表中该用户的数据。 所有用户的数据都需要删除，以删除编号为12005000201的用户数据为例，其他用户类似。 依次删除编号为12005000201的用户的所有数据字段，以删除“age”字段为例： delete 'user_info'

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X-Auth-Token 是 String 用户Token。 Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限， 获取Token 接口响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 最小长度：1 最大长度：32768 表3 请求Body参数

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处理问题聚类任务 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>语义理解服务”，进入语义理解服务页面。 选择“检查训练 > 问题聚类任务”。单击“启动聚类任务”，填写需要进行聚类分析的会话生成时间段，单击“启动”。 请确保所选的时间段内存在可用于分析的会话记录。 导入用户列表后，聚类任务仅分析该号码对应的会话记录。

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