使用python正则表达式,去掉括号里的内容”International Journal of Obesity Supplements (<i>Int J Obes Supp</i>)“

可以使用以下正则表达式去掉括号里的内容：
import re
text = "International Journal of Obesity Supplements (<i>Int J Obes Supp</i>)"
result = re.sub(r'\([^)]*\)', '', text)
print(result)
输出结果为："International Journal of Obesity Supplements "

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”International Journal of Obesity Supplements (<i>Int J Obes Supp</i>)“ 这段文本中，如何去掉括号里的内容，使用正则表达式

可以使用以下正则表达式来去掉括号里的内容：

\([^)]*\)

这个正则表达式的意思是匹配左括号后面的任意字符，直到右括号为止。在正则表达式中，括号需要用反斜杠转义，因为它们是特殊字符。所以这个正则表达式的意思是匹配左括号后面的任意字符，直到右括号为止，并将这个匹配到的内容替换为空字符串，即去掉括号里的内容。

estimation of obesity levels 聚类分析

聚类分析是一种用于评估肥胖水平的常用方法。它是一种无监督学习算法，通过将样本数据分组成具有相似特征的群组来研究数据的内部结构。

在进行肥胖水平的聚类分析时，我们可以使用一些特征来评估个体的肥胖程度，例如身高、体重、体脂肪比例等。首先，我们需要准备包含这些特征的数据集。然后，我们可以使用聚类算法（如K-means算法）将数据集中的个体分成不同的群组，每个群组代表一个不同的肥胖水平。

聚类算法通过计算个体之间的相似性来实现分组。使用欧氏距离或其他相似度度量方法，算法会将相似特征的个体分组在一起。然后，我们可以根据群组中的平均特征值估计肥胖水平。例如，如果某个群组中的个体身高较高、体重较大、体脂肪比例较高，那么可以认为该群组代表一个较高的肥胖水平。

聚类分析不仅可以评估整体肥胖水平，还可以帮助我们确定不同的肥胖级别。根据分析结果，我们可以将个体分为不同的群组，例如正常体重、超重和肥胖。通过将聚类分析与其他统计方法结合，可以更准确地估计肥胖水平，并提供更多的数据洞察，以了解肥胖的不同特点和变化趋势。

总之，聚类分析是一种有效的方法，可以通过评估个体的相似特征将其分组，从而估计肥胖水平。通过将样本数据分为不同的群组，并根据每个群组的特征值估计肥胖水平，我们可以获得有关肥胖情况的更多洞察，并为制定相应的干预措施提供数据支持。