四、數據分析：
1、數據分析具有極廣泛的應用，典型的數據分析可能包含以下三步：
(1)搜索性數據分析：當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖，造表，用各種形式的方程擬合，計算某些特征量等手段探尋規律性的可能形式，即往什么方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規律性
(2)模型選定分析：在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然后通過進一步的分析從中挑選一定的模型
(3)推斷分析：通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷
2、數據分析主要包括：
(1)簡單的數學運算(Simple Math)
(2)統計(Statistics)
(3)快速傅里葉變換(FFT)
(4)平滑和濾波(Smoothing and Filtering)
(5)基線和峰值分析(Baseline and Peak Analysis)
3、scatter():散點圖
k-means算法/k均值算法(聚類算法中典型算法)
k-means算法也稱為k均值算法。K-means算法以k為參數，把n個對象分成k個簇，使簇內具有較高的相似度，而簇間的相似度較低。
(1)隨機選取k個聚類中心 k=3(分為幾類：)可以隨機產生三個坐標 聚類公式(歐式定理)d=(x1-x2)*(x1-x2)+(y1-y2)*(y1-y2)開根號
(2)做分類
因為：da1
4、KNN最近鄰算法原理：
(1)計算已知類別數據集中的點與當前點之間的距離;
(2)按照距離遞增次序排序;
(3)選擇與當前距離最小的K個點;
(4)確定前k個點所在類別的出現概率;
(5)返回前k個點出現頻率最高的類別作為當前點的預測分類;
五、python面向對象設計
概括知識點如下：
(1)初始化將需要的屬性賦予它;
(2)在python中，構造函數稱為初始化函數。
(3)簡易網絡爬蟲原理與設計
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