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關(guān)鍵詞隨機(jī)生成器（關(guān)鍵詞隨機(jī)生成器下載）

發(fā)布時間：2023-03-12 01:06:44 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 99 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于關(guān)鍵詞隨機(jī)生成器的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

2023新版文章智能生成器，能給你生成想要的原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計劃、工作報告、論文、代碼、作文、做題和對話答疑等等

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本文目錄:

1、怎樣用Google Adwords關(guān)鍵詞工具挖掘長尾關(guān)鍵詞
2、怎樣用Google Adwords關(guān)鍵詞工具挖掘長尾關(guān)鍵詞
3、關(guān)鍵詞搜索軟件自己導(dǎo)入
4、關(guān)鍵詞聚類輪廓怎么設(shè)置

關(guān)鍵詞隨機(jī)生成器（關(guān)鍵詞隨機(jī)生成器下載）

一、怎樣用Google Adwords關(guān)鍵詞工具挖掘長尾關(guān)鍵詞

抽時間去看了一些外貿(mào)seo的相關(guān)資料，看到這一篇關(guān)于利用Google Adwords關(guān)鍵詞工具分析關(guān)鍵詞的商業(yè)價值，我覺得很不錯，拿過來和大家一起分享一下：

工具/原料

Google Adwords關(guān)鍵詞工具

步驟/方法

登錄google adwords 輸入主要的關(guān)鍵詞

按Enter，您現(xiàn)在應(yīng)該看到一個數(shù)字，這個數(shù)字顯示你有多少人是你的競爭對手

在網(wǎng)站的最后輸入&start=990，進(jìn)入關(guān)鍵詞最后一頁

鍵入intitle:”keyword” 回車，查看都多少競爭對手，以及有多少網(wǎng)站在在它們的title有你輸入的keyword

同理鍵入，inurl:”keyword”查看都多少競爭對手，以及有多少網(wǎng)站在在它們的url里有你輸入的keyword

同時鍵入inurl:”keyword” inurl”keyword”，回車，就能知道有多少競爭對手做過有用的seo優(yōu)化

步驟閱讀

最后，我們需要看看排名靠前的競爭對手的PR 和age 以及真正的競爭程度。

二、怎樣用Google Adwords關(guān)鍵詞工具挖掘長尾關(guān)鍵詞

準(zhǔn)備基礎(chǔ)詞：

首先你要根據(jù)自己所在行業(yè)，選擇幾十個或更多的基礎(chǔ)關(guān)鍵詞，這些詞作為后面擴(kuò)展長尾關(guān)鍵詞用。以房產(chǎn)行業(yè)為例，基礎(chǔ)詞我們可以選擇：租房,新房,新開樓盤,二手房,商鋪,寫字樓,區(qū)縣名,商圈名,小區(qū)名稱,樓盤名稱,城市+租房,城市+二手房,區(qū)縣+二手房,商圈+二手房,開發(fā)商等等。

或是將競爭對手網(wǎng)站的分類頁面關(guān)鍵詞采集一遍，用作自己的基礎(chǔ)詞庫（一定要挑選你認(rèn)為在這個行業(yè)里做的比較好的競爭對手）。

擴(kuò)展相關(guān)關(guān)鍵詞：

輸入基礎(chǔ)詞庫中的關(guān)鍵詞，選擇好所屬類別后，就可以開始查詢，谷歌關(guān)鍵字工具會根據(jù)查詢詞返回上百個相關(guān)關(guān)鍵詞。

三、關(guān)鍵詞搜索軟件自己導(dǎo)入

1. 關(guān)鍵詞搜索和 ASIN 反查輸入種子關(guān)鍵詞,可以挖掘出很多相關(guān)關(guān)鍵詞。這些關(guān)鍵詞不全是以種子關(guān)鍵詞為詞根,而是相似的、關(guān)聯(lián)的產(chǎn)品關(guān)鍵詞。可以拓展

2. Listing 生成器輔助撰寫 Listing 文案的工具,可以想要離線搜題就找試題通呀！首先試題通可以支持導(dǎo)入自己的題庫，這一點，您有自己題庫，這就很方便了，支持一鍵導(dǎo)入

四、關(guān)鍵詞聚類輪廓怎么設(shè)置

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聚類輪廓 matlab,聚類分析 - MATLAB & Simulink Example - MathWorks 中國轉(zhuǎn)載

2021-03-16 13:41:28

喵思 Muse88

碼齡5年

關(guān)注

K 均值和層次聚類

Statistics and Machine Learning Toolbox 中的一些函數(shù)可執(zhí)行 K 均值聚類和層次聚類。

K 均值聚類是一種分區(qū)方法，它將數(shù)據(jù)中的觀測值視為具有位置和相互間距離的對象。它將對象劃分為 K 個互斥簇，使每個簇中的對象盡可能彼此靠近，并盡可能遠(yuǎn)離其他簇中的對象。每個簇的特性由其質(zhì)心或中心點決定。當(dāng)然，聚類中使用的距離通常不代表空間距離。

層次聚類是通過創(chuàng)建聚類樹，同時在多個距離尺度內(nèi)調(diào)查數(shù)據(jù)分組的一種方法。與 K-均值法不同，樹并不是一組簇的簡單組合，而是一個多級層次結(jié)構(gòu)，較低級別的簇在相鄰的更高級別合并成新的簇。使用這種方法，您可以選擇最適合您的應(yīng)用場景的聚類尺度或級別。

此示例中使用的一些函數(shù)調(diào)用 MATLAB® 內(nèi)置隨機(jī)數(shù)生成函數(shù)。要得到與此示例完全相同的結(jié)果，請執(zhí)行以下命令，將隨機(jī)數(shù)生成器設(shè)置為已知狀態(tài)。如果您不設(shè)置狀態(tài)，結(jié)果可能會略有不同，例如，簇可能會以不同的順序編號。另外，有可能產(chǎn)生次優(yōu)聚類解(本示例也討論了次優(yōu)解，以及避免次優(yōu)解的方法)。

rng(6,'twister')

Fisher 鳶尾花數(shù)據(jù)

20 世紀(jì) 20 年代，植物學(xué)家收集了 150 個鳶尾花標(biāo)本(三個品種各取 50 個標(biāo)本)的萼片長度、萼片寬度、花瓣長度和花瓣寬度的測量值。這些測量值被稱為 Fisher 鳶尾花數(shù)據(jù)集。

在此數(shù)據(jù)集中，每個觀測值都來自一個已知的品種，因此已經(jīng)有明顯的方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組?，F(xiàn)在，我們將忽略品種信息，僅使用原始測量值對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類。完成后，我們可以將得到的簇與實際的品種進(jìn)行比較，以了解這三種鳶尾花是否具有不同的特性。

使用 K 均值聚類方法對 Fisher 鳶尾花數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類

函

以上就是關(guān)于關(guān)鍵詞隨機(jī)生成器相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。