<menuitem id="whxxm"></menuitem>

  1. <dl id="whxxm"><font id="whxxm"><thead id="whxxm"></thead></font></dl>
  2. <output id="whxxm"></output>

  3. <dl id="whxxm"><font id="whxxm"></font></dl>

    <dl id="whxxm"><ins id="whxxm"></ins></dl>
  4. <output id="whxxm"></output>

    1. <dl id="whxxm"><font id="whxxm"><thead id="whxxm"></thead></font></dl>
        <dl id="whxxm"></dl>
        <dl id="whxxm"></dl>

        1. <output id="whxxm"><font id="whxxm"></font></output>

              <dl id="whxxm"><ins id="whxxm"></ins></dl>

              1. <output id="whxxm"><font id="whxxm"></font></output><output id="whxxm"><font id="whxxm"></font></output>
              2. <output id="whxxm"><font id="whxxm"></font></output>

                <dl id="whxxm"></dl>

                <dl id="whxxm"><ins id="whxxm"><thead id="whxxm"></thead></ins></dl>
                  <output id="whxxm"><font id="whxxm"></font></output>
                  <output id="whxxm"></output>
                1. <dl id="whxxm"></dl>

                  <dl id="whxxm"><ins id="whxxm"></ins></dl>
                  <sub id="whxxm"><address id="whxxm"><p id="whxxm"></p></address></sub>

                    1. <dl id="whxxm"><ins id="whxxm"></ins></dl>
                    2. 数据挖掘8章聚类1

                      来源:互联网 由 panpan猪6 贡献 责任编辑:鲁倩  

                      Chapter 8. 聚类分析

                      ? ? ? ? ? ?

                      什么是聚类分析?

                      聚类分析中的数据类型 主要聚类分析方法分类

                      划分方法(Partitioning Methods)

                      分层方法 基于密度的方法

                      ?

                      ? ?

                      基于表格的方法

                      基于模型(Model-Based)的聚类方法 异常分析

                      ?

                      总结

                      Data Mining: Concepts and Techniques 1

                      2019年4月15日星期一

                      \f聚类的常规应用

                      ? ?

                      ? ? ?

                      模式识别 空间数据分析 ? 在GIS中,通过聚类发现特征空间来建立主题索 引; ? 在空间数据挖掘中,检测并解释空间中的簇; 图象处理 经济学 (尤其是市场研究方面) WWW ? 文档分类 ? 分析WEB日志数据来发现相似的访问模式

                      Data Mining: Concepts and Techniques 3

                      2019年4月15日星期一

                      \f应用聚类分析的例子

                      ?

                      市场销售: 帮助市场人员发现客户中的不同群体,然后用这 些知识来开展一个目标明确的市场计划; 土地使用: 在一个陆地观察数据库中标识那些土地使用相似 的地区;

                      ?

                      ?

                      保险: 对购买?#20284;?#36710;保险的客户,标识那些有较高平均赔偿 成本的客户;

                      城市规划: 根据类型、价格、地理位置等来划分不同类型的 住宅; 地震研究: 根据地?#35782;?#23618;的特点把已观察到的地震中心分成 不同的类;

                      ?

                      ?

                      2019年4月15日星期一

                      Data Mining: Concepts and Techniques

                      4

                      \f什么是一个好的聚类方法?

                      ?

                      一个好的聚类方法要能产生高质量的聚类结果——簇,这 些簇要具备以下两个特点:

                      ?

                      高的簇内相似性

                      ?

                      低的簇间相似性

                      ?

                      聚类结果的好?#31561;?#20915;于该聚类方法采用的相似性评估方法 以及该方法的具体实现; 聚类方法的好坏还取决与该方法是能发现某些还是所有的 隐含模式;

                      ?

                      2019年4月15日星期一

                      Data Mining: Concepts and Techniques

                      5

                      \fRequirements of Clustering in Data Mining

                      ? ? ? ? ? ? ? ? ?

                      可伸缩性 能够处理不同类型的属性 能发现?#25105;?#24418;状的簇 在决定输入参数的时候,尽量不需要特定的领域知识; 能够处理噪声和异常 对输入数据对象的顺序不敏感

                      能处理高维数据

                      能产生一个好的、能满足用户指定约束的聚类结果 结果是可解释的、可理解的和可用的

                      2019年4月15日星期一

                      Data Mining: Concepts and Techniques

                      6

                      \fChapter 8. Cluster Analysis

                      ? ? ? ? ? ?

                      什么是聚类分析?

                      聚类分析中的数据类型 主要聚类分析方法分类

                      划分方法(Partitioning Methods)

                      分层方法 基于密度的方法

                      ?

                      ? ?

                      基于表格的方法

                      基于模型(Model-Based)的聚类方法 异常分析

                      ?

                      总结

                      Data Mining: Concepts and Techniques 7

                      2019年4月15日星期一

                      \f两种数据结构

                      数据矩阵 ? (two modes)

                      ? x11 ? ? ... ?x ? i1 ? ... ?x ? ? n1 ... x1f ... ... ... xif ... ... ... xnf ... x1p ? ? ... ... ? ... xip ? ? ... ...\r

                      数据挖掘CHAPTER8聚类分析

                      数据挖掘CHAPTER8聚类分析 - 第八章 聚类分析 设想要求对一个数据对象的集合进行分析,但与分类不同的是,它要划分的类是未知 的。 聚类(clustering)就是将数据...

                      数据挖掘CHAPTER5概念描述:特征与比较.doc

                      数据挖掘CHAPTER6挖掘大型数据库中的关联规则.doc

                      数据挖掘CHAPTER7分类和预测.doc

                      数据挖掘中的聚类分析方法

                      聚类分析的研究主要集中在聚类算法上, 产生性能好而且实用的聚类算法是其终极目的。 聚类是一个富有挑战性的研究领域, 采用基于聚类分析方法的数据挖掘在实践中己...

                      数据挖掘聚类算法课程设计报告

                      数据挖掘聚类算法课程设计报告_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。本文是数据挖掘课程设计报告,实现了聚类算法。 数据挖掘聚类问题(Plants Data Set)实验报告 1....

                      数据挖掘与知识发现(8--模糊聚类)

                      数据挖掘与知识发现(8--模糊聚类) - 第8章 8.1 概述┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊装┊┊┊┊┊订┊┊┊┊┊线┊┊┊┊┊┊ ...

                      数据挖掘实验报告-聚类分析

                      数据挖掘实验报告(三) 聚类分析 姓名:李圣杰 班级:计算机 1304 学号:1311610602 1 一、实验目的 1、掌握 k-means 聚类方法; 2、通过自行编程,对三维空间内的点...

                      数据挖掘中的聚类算法性能优劣分析

                      数据挖掘论文聚类分析论文

                      数据挖掘考试题目——聚类

                      聚类分析、数据挖掘、关联规则这几个概念的关系

                      聚类分析、数据挖掘、关联规则这几个概念的关系 - 聚类分析和关联规则属于数据挖掘这个大概念中的两类挖掘问题, 聚类分析是无监督的发现数据间的聚簇效应。 关联...

                      数据挖掘第三版第十章课后习题答案

                      数据挖掘第三版第十章课后习题答案_理学_高等教育_教育专区。数据挖掘范明第三版第十章课后习题答案 10.1 简略介绍如下聚类方法:划分方法、层次方法。每?#25351;?#20986;两...

                    3. 与《数据挖掘8章聚类1》相关:
                    4. 抓时间补弱科不熬夜抓效率
                    5. 如何利用假期提高中考作文水平?(图)
                    6. 2016高考生必看?#22909;?#26376;高考大事备忘录
                    7. 备考2016高考:只有1%的高三学生知道这样做
                    8. 新高三开学了,艺术生该如何开?#20960;?#31185;复习?
                    9. 作为一个过来人写给高三党的建议
                    10. 高三生的学习和生活应该是这样的!
                    11. 166中学高考文科状元张子秋:高三生要努力、自信
                    12. 高考微问答81期:新高三生怎么开?#20960;?#20064;?
                    13. 高三考生培养十大学习习惯 可上名校
                    14. 新高三复习计划 助你快速提分
                    15. 2016年高考复习时的六点注意事项
                    16. 2016年高考改革下各科目备考攻略
                    17. 新高三必读 成绩提升应循序渐进
                    18. 高三新学期刚开始 学生别急着打疲劳战
                    19. 本站网站首页首页教育资格全部考试考试首页首页考试首页职业资格考试最近更新儿童教育综合综合文库22文库2文库作文总结建筑资料库考研建筑专业资料考试首页范文大全公务员考试首页英语首页首页教案模拟考考试pclist爱学首页日记语文古诗赏析教育教育资讯1高考资讯教育头条幼教育儿知识库教育职场育儿留学教育高考公务员考研考试教育资讯1问答教育索引资讯综合学习网站地图学习考试学习方法首页14托福知道备考心经冲刺宝典机经真题名师点睛托福课程雅思GREGMATSAT留学首页首页作文
                      免责声明 - 关于我们 - 联系我们 - 广告联系 - 友情链接 - 帮助中心 - 频道?#24049;?/a>
                      Copyright © 2017 www.sobl.icu All Rights Reserved
                      三肖中特期期难黄大仙
                      <menuitem id="whxxm"></menuitem>

                      1. <dl id="whxxm"><font id="whxxm"><thead id="whxxm"></thead></font></dl>
                      2. <output id="whxxm"></output>

                      3. <dl id="whxxm"><font id="whxxm"></font></dl>

                        <dl id="whxxm"><ins id="whxxm"></ins></dl>
                      4. <output id="whxxm"></output>

                        1. <dl id="whxxm"><font id="whxxm"><thead id="whxxm"></thead></font></dl>
                            <dl id="whxxm"></dl>
                            <dl id="whxxm"></dl>

                            1. <output id="whxxm"><font id="whxxm"></font></output>

                                  <dl id="whxxm"><ins id="whxxm"></ins></dl>

                                  1. <output id="whxxm"><font id="whxxm"></font></output><output id="whxxm"><font id="whxxm"></font></output>
                                  2. <output id="whxxm"><font id="whxxm"></font></output>

                                    <dl id="whxxm"></dl>

                                    <dl id="whxxm"><ins id="whxxm"><thead id="whxxm"></thead></ins></dl>
                                      <output id="whxxm"><font id="whxxm"></font></output>
                                      <output id="whxxm"></output>
                                    1. <dl id="whxxm"></dl>

                                      <dl id="whxxm"><ins id="whxxm"></ins></dl>
                                      <sub id="whxxm"><address id="whxxm"><p id="whxxm"></p></address></sub>

                                        1. <dl id="whxxm"><ins id="whxxm"></ins></dl>
                                        2. <menuitem id="whxxm"></menuitem>

                                          1. <dl id="whxxm"><font id="whxxm"><thead id="whxxm"></thead></font></dl>
                                          2. <output id="whxxm"></output>

                                          3. <dl id="whxxm"><font id="whxxm"></font></dl>

                                            <dl id="whxxm"><ins id="whxxm"></ins></dl>
                                          4. <output id="whxxm"></output>

                                            1. <dl id="whxxm"><font id="whxxm"><thead id="whxxm"></thead></font></dl>
                                                <dl id="whxxm"></dl>
                                                <dl id="whxxm"></dl>

                                                1. <output id="whxxm"><font id="whxxm"></font></output>

                                                      <dl id="whxxm"><ins id="whxxm"></ins></dl>

                                                      1. <output id="whxxm"><font id="whxxm"></font></output><output id="whxxm"><font id="whxxm"></font></output>
                                                      2. <output id="whxxm"><font id="whxxm"></font></output>

                                                        <dl id="whxxm"></dl>

                                                        <dl id="whxxm"><ins id="whxxm"><thead id="whxxm"></thead></ins></dl>
                                                          <output id="whxxm"><font id="whxxm"></font></output>
                                                          <output id="whxxm"></output>
                                                        1. <dl id="whxxm"></dl>

                                                          <dl id="whxxm"><ins id="whxxm"></ins></dl>
                                                          <sub id="whxxm"><address id="whxxm"><p id="whxxm"></p></address></sub>

                                                            1. <dl id="whxxm"><ins id="whxxm"></ins></dl>