万方数据
工学博士学位论文数据挖掘技术与关联规则挖掘算法研究毛国君北京工业大学2003年4月分类号:TP311单位代码:10005学 号:B200007009密 级:北京工业大学工学博士学位论文题 目: 数据挖掘技术与关联规则挖掘算法研究 英文题目: DATA MINING TECHNIQUES AND ALGORITHMS FOR MINING ASSOC
数据挖掘聚类算法一览聚类分析是数据挖掘中的一个很活跃的研究领域并提出了许多聚类算法这些算法可以被分为划分方法层次方法基于密度方法基于网格方法和基于模型方法1 划分方法(PAM:PArtitioning method) 首先创建k个划分k为要创建的划分个数然后利用一个循环定位技术通过将对象从一个划分移到另一个划分来帮助改善划分质量典型的划分方法包括:k-meansk-medoidsCLARA(Clu
#
分类号:c.基于SVM的数据挖掘
清华大学
第! 卷第 ! 期
数据挖掘算法(Analysis Serv
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级聚类方法概述 划分聚类方法 层次聚类方法 密度聚类方法 其它聚类方法 第五章 聚类方法 聚类分析研究概述聚类分析是依据样本间关联的度量标准将其自动分成几个组使同一组内的样本相似而不同样本相异一个聚类分析系统的输入是一组样本和一个度量样本间相似程度的标准输出则是数据集的若干类聚类分析样本1样本2样本3样本4...样本n相似度
1 BIRCH算法 BIRCH算法即平衡迭代削减聚类法其核心是用一个聚类特征3元组表示一个簇的有关信息从而使一簇点的表示可用对应的聚类特征而不必用具体的一组点来表示它通过构造满足分支因子和簇直径限制的聚类特征树来求聚类BIRCH算法通过聚类特征可以方便地进行中心半径直径及类内类间距离的运算算法的聚类特征树是一个具有两个参数分枝因子B和类直径T的高度平衡树分枝因子规定了树的每个节点子女的最多
违法有害信息,请在下方选择原因提交举报