A. 我在做文本数据挖掘，要用到聚类分析，想请问matlab、weka这两款软件哪一个更加适合文本聚类分析呢，谢谢
如果单指软件本身，显然是weka，至少有这方面的功能模块。matlab本身是数值计算软件，根本没有这类功能。
另外这两个软件都可以添加功能库，相对来说weka可加的库只能是java的，步骤也麻烦。matlab的添加工具箱之类很简单，引用也方便，但估计做这方面研究的很少拿matlab做，应该很难找相关资源。
如果专门搞这个的，应该找找其它软件。
当然如果是做研究的，深入到具体算法，那还都是数学问题，可以在matlab底下处理。
B. matlab中聚类算法
建议你直接使用命令clusterdata（）
程序如下：
x=[1 2 3 34 44 78 5 6 3 0.2 34 56 67 ]';
>> T=clusterdata(x,'maxclust',2)
T =
1
1
1
2
2
2
1
1
1
1
2
2
2
结果解释：T值为1的表示为第一类，2的表示为第二类；即1 2 3 5 6 3 0.2为第一类，其余的为第二类。
C. 使用K-Means 算法进行聚类分析程序
高维求距离呗。自己定义一个距离的概念，一般都用和2维一样的2－norm.
D. 数据分析常用哪些工具
1、数据处理工具：Excel
数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。数据分析师是一个需要拥有较强综合能力的岗位，因此，在有些互联网公司仍然需要数据透视表演练、Vision跨职能流程图演练、Xmind项目计划导图演练、PPT高级动画技巧等。
2、数据库：MySQL
Excel如果能够玩的很转，能胜任一部分数据量不是很大的公司。但是基于Excel处理数据能力有限，如果想胜任中型的互联网公司中数据分析岗位还是比较困难。因此需要学会数据库技术，一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及数据库的基本操作;数据表的基本操作、MySQL的数据类型和运算符、MySQL函数、查询语句、存储过程与函数、触发程序以及视图等。比较高阶的需要学习MySQL的备份和恢复;熟悉完整的MySQL数据系统开发流程。
3、数据可视化：Tableau & Echarts
如果说前面2条是数据处理的技术，那么在如今“颜值为王”的现在，如何将数据展现得更好看，让别人更愿意看，这也是一个技术活。好比公司领导让你对某一个项目得研究成果做汇报，那么你不可能给他看单纯的数据一样，你需要让数据更直观，甚至更美观。
E. python写算法不好
基于以下三个原因，我们选择Python作为实现机器学习算法的编程语言：(1) python的语法清晰；(2) 易于操作纯文本文件；(3) 使用广泛，存在大量的开发文档。
可执行伪代码
Python具有清晰的语法结构，大家也把它称作可执行伪代码(executable pseudo-code)。默认安装的Python开发环境已经附带了很多高级数据类型，如列表、元组、字典、集合、队列等，无需进一步编程就可以使用这些数据类型的操作。使用这些数据类型使得实现抽象的数学概念非常简单。此外，读者还可以使用自己熟悉的编程风格，如面向对象编程、面向过程编程、或者函数式编程。
Python语言处理和操作文本文件非常简单，非常易于处理非数值型数据。Python语言提供了丰富的正则表达式函数以及很多访问Web页面的函数库，使得从HTML中提取数据变得非常简单直观。
Python比较流行
Python语言使用广泛，代码范例也很多，便于读者快速学习和掌握。此外，在开发实际应用程序时，也可以利用丰富的模块库缩短开发周期。
在科学和金融领域，Python语言得到了广泛应用。SciPy和NumPy等许多科学函数库都实现了向量和矩阵操作，这些函数库增加了代码的可读性，学过线性代数的人都可以看懂代码的实际功能。另外，科学函数库SciPy和NumPy使用底层语言(C和Fortran)编写，提高了相关应用程序的计算性能。本书将大量使用Python的NumPy。
Python的科学工具可以与绘图工具Matplotlib协同工作。Matplotlib可以绘制2D、3D图形，也可以处理科学研究中经常使用到的图形，所以本书也将大量使用Matplotlib。
Python开发环境还提供了交互式shell环境，允许用户开发程序时查看和检测程序内容。
Python开发环境将来还会集成Pylab模块，它将NumPy、SciPy和Matplotlib合并为一个开发环境。在本书写作时，Pylab还没有并入Python环境，但是不远的将来我们肯定可以在Python开发环境找到它。
Python语言的特色
诸如MATLAB和Mathematica等高级程序语言也允许用户执行矩阵操作，MATLAB甚至还有许多内嵌的特征可以轻松地构造机器学习应用，而且MATLAB的运算速度也很快。然而MATLAB的不足之处是软件费用太高，单个软件授权就要花费数千美元。虽然也有适合MATLAB的第三方插件，但是没有一个有影响力的大型开源项目。
Java和C等强类型程序设计语言也有矩阵数学库，然而对于这些程序设计语言来说，最大的问题是即使完成简单的操作也要编写大量的代码。程序员首先需要定义变量的类型，对于Java来说，每次封装属性时还需要实现getter和setter方法。另外还要记着实现子类，即使并不想使用子类，也必须实现子类方法。为了完成一个简单的工作，我们必须花费大量时间编写了很多无用冗长的代码。Python语言则与Java和C完全不同，它清晰简练，而且易于理解，即使不是编程人员也能够理解程序的含义，而Java和C对于非编程人员则像天书一样难于理解。
所有人在小学二年级已经学会了写作，然而大多数人必须从事其他更重要的工作。
——鲍比·奈特
也许某一天，我们可以在这句话中将“写作”替代为“编写代码”，虽然有些人对于编写代码很感兴趣，但是对于大多数人来说，编程仅是完成其他任务的工具而已。Python语言是高级编程语言，我们可以花费更多的时间处理数据的内在含义，而无须花费太多精力解决计算机如何得到数据结果。Python语言使得我们很容易表达自己的目的。
Python语言的缺点
Python语言唯一的不足是性能问题。Python程序运行的效率不如Java或者C代码高，但是我们可以使用Python调用C编译的代码。这样，我们就可以同时利用C和Python的优点，逐步地开发机器学习应用程序。我们可以首先使用Python编写实验程序，如果进一步想要在产品中实现机器学习，转换成C代码也不困难。如果程序是按照模块化原则组织的，我们可以先构造可运行的Python程序，然后再逐步使用C代码替换核心代码以改进程序的性能。C++ Boost库就适合完成这个任务，其他类似于Cython和PyPy的工具也可以编写强类型的Python代码，改进一般Python程序的性能。
如果程序的算法或者思想有缺陷，则无论程序的性能如何，都无法得到正确的结果。如果解决问题的思想存在问题，那么单纯通过提高程序的运行效率，扩展用户规模都无法解决这个核心问题。从这个角度来看，Python快速实现系统的优势就更加明显了，我们可以快速地检验算法或者思想是否正确，如果需要，再进一步优化代码。
F. 有谁用matlab做过聚类算法
热心网友
聚类分析的概念主要是来自多元统计分析，例如，考虑二维坐标系上有散落的许多点，这时，需要对散点进行合理的分类，就需要聚类方面的知识。模糊聚类分析方法主要针对的是这样的问题：对于样本空间P中的元素含有多个属性，要求对其中的元素进行合理的分类。最终可以以聚类图的形式加以呈现，而聚类图可以以手式和自动生成两种方式进行，这里采用自动生成方式，亦是本文的程序实现过程中的一个关键环节。
这里所实现的基本的模糊聚类的主要过程是一些成文的方法，在此简述如下：
对于待分类的一个样本集U=,设其中的每个元素有m项指标，则可以用m维向量描述样本，即：ui=(i=1,2,...,n)。则其相应的模糊聚类按下列步骤进行：1）
标准化处理，将数据压缩至(0-1)区间上，这部分内容相对简单，介绍略。(参[1])2）
建立模糊关系：这里比较重要的环节之一，首先是根据“距离”或其它进行比较的观点及方法建立模糊相似矩阵，主要的“距离”有：Hamming
距离:
d(i,j)=sum(abs(x(i,k)-x(j,k)))
|
k
from
1
to
m
(|
k
from
1
to
m表示求和式中的系数k由1增至m，下同)Euclid
距离:
d(i,j)=sum((x(i,k)-x(j,k))^2)
|
k
from
1
to
m
非距离方法中，最经典的就是一个夹角余弦法：
最终进
G. 常用的数据分析工具有哪些
虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。
Python
Python，是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。
常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。
R软件
R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。
SPSS
SPSS是世界上最早的统计分析软件，具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，能够读取及输出多种格式的文件。
Excel
可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
SAS软件
SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。