大桔灯文库logo

下载提示:1. 本站不保证资源下载的准确性、安全性和完整性,同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,大桔灯负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。

相关文档

  • -).ppt

    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

  • 3-.ppt

    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

  • 案例).doc

    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

  • 浙大_7_.pptx

    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

  • -层次.ppt

    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

  • 方法(new).ppt

    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

  • 常用算法比较.doc

    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个数而

  • 2__的知识型.ppt

    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

  • 2--的知识型.ppt

    #

  • 中_常用算法比较.docx

    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

违规举报

违法有害信息,请在下方选择原因提交举报


客服

顶部