24簇间距离?AGNES算法层次聚类层次聚类14DIANA算法例题192123另一方面如果考虑链接数可以成功地把这些事务划分到恰当地簇中例如: 令θ=则C2中的事务 {abf}与{abg}的链接数是5 而C2中的事务 {abf}与C1中的事 务{abc}之间的链接数是3.因此ROCK能够正确地区分出两个不同 的事务簇变色龙算法的聚类步骤割边相对近似度(RC)谢谢
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
x2????一个好的聚类方法可以产生高质量的聚类:类的内部具有较高的相似度类间具有较低的相似度聚类结果的质量依赖于相似度评价方法以及它们的应用聚类结果的质量也取决于它发现隐藏模式的能力.具体过程如表:16{203025}1对样本排序后把第一个数据项分配到第一个类里2考虑下一个数据项把它分配到目前某个类中或一个新类中给分配是基于一些准则的例如新数据项到目前类的重心的距离在这种情况下每次添加一个新数据
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
数据挖掘jxhanxa@主要内容1概述2数据仓库与OLAP技术3数据挖掘技术4数据挖掘应用数据挖掘工具6数据挖掘实例1概述11背景12数据挖掘定义13基本概念14主要功能15数据挖掘模型16实现流程17数据挖掘的应用18未来趋势11背景二十世纪末以来,全球信息量以惊人的速度急剧增长据估计,每二十个月将增加一倍。许多组织机构的IT系统中都收集了大量的数据(信息)。目前的数据库系统虽然可以高效地实现数
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1簇(Cluster):一个数据对象的集合在同一个类中对象之间具有相似性在不同的类中对象之间具有相异性聚类分析把一个给定的数据
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??聚类分析什么是聚类分析聚类(簇):数据对象的集合在同一个聚类(簇)中的对象彼此相似不同簇中的对象则相异聚类分析将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程聚类是一种无指导的学习:没有预定义的类编号聚类分析的数据挖掘功能作为一个独立的工具来获得数据分布的情况作为其他算法(如:特征和分类)的预处理步骤聚类分析的
数据挖掘实验报告实验项目名称:对全国31个地区农村居民人均年食品消费量(09年)的聚类分析 信息技术学院 软件技术与数据库教研室实验概述:对全国不同地区农村居民每人年食品消费量的聚类分析实验目的运用数据挖掘技术中的聚类分析方法对全国不同地区农村居民每人年食品消费量的数据进行分类实验要求用聚类分析方法分析数据对数据进行分类实验预备知识统计学知识数据库知识数据挖掘聚类分析方法实验内容实验方案设计
遥感和GIS对空间数据挖掘和知识发现的需求 数据海量---信息不足---知识贫乏从GIS和影像数据库发现知识用于遥感图像解译从属性数据库发现知识用于GIS的智能化空间分析581113统计方法是分析空间数据的最常用的方法统计方法能够有效处理数值型数据其主要方法是基于统计不相关假设的在空间数据库中许多空间数据通常是相关的即空间对象受其邻近对象的影响难以满足这种假设这样就会引起问题它是空间
单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典 元昌安 主编 邓 松 李文敬 刘海涛 编著 电子工业出版社双击添加主标题概念类描述关联模式分类聚类分析预测时间序列偏差检测2概念类描述就是通过对某类对象关联数据的汇总分析和比较用汇总的简洁
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