前的数据规范化挺关键,尤其在做聚类时,能省下不少后续的麻烦。像消除孤立点
、合并小簇
这种操作,不光提升聚类效果,还能避免你掉进 SSE 高的陷阱。聚类完别急着收工,后做得好,结果更靠谱。比如你用DBSCAN
,后面顺手再清理下零散簇,准确率能高不少。嗯,有几个资源还蛮实用,像NovAtel CDU
软件、二值化图像
的优化技巧,也能给你不少启发。
聚类分析中的前处理与后处理
相关推荐
matlab中的模糊聚类分析技术
使用matlab编写的模糊聚类分析方法,包含了几个matlab源代码程序。
Matlab
8
2024-07-31
数据挖掘中的聚类分析综述
聚类问题并非预测性问题,其主要任务是将一组对象分组成多个集合。这种分组依据是聚类问题的核心。正如谚语所言“物以类聚,人以群分”,聚类便得名于此。
数据挖掘
9
2024-07-18
探究层次聚类:数据挖掘中的聚类分析
层次聚类
传统的层次聚类
非传统的树状图
传统的树状图
数据挖掘
16
2024-05-19
NX数控加工后处理程序
这是一个用于NX软件的数控加工后处理程序,可以将NX加工模块生成的刀轨文件转换为特定数控机床可识别的代码格式。
PostgreSQL
11
2024-05-28
聚类分析算法
该PPT简要介绍C均值聚类方法的原理和步骤,适合对C均值有初步了解的人员。若要深入学习,推荐参考谢中华老师的《MATLAB统计分析与应用》。
统计分析
11
2024-04-29
聚类分析与因子分析差异
聚类分析:分类观察变量,将共性变量分组,减少变量数量,无新变量生成。
因子分析:选择综合变量,反映原始数据结构,产生新变量。
算法与数据结构
13
2024-05-26
NovAtel CDU 后处理软件
NovAtel CDU 后处理软件功能全面,可以用于观察各类数据。
DB2
15
2024-05-19
多元统计分析中的聚类分析PPT
高惠璇版的多元统计分析课件中详细探讨了聚类分析的应用。
统计分析
9
2024-07-31
聚类分析在数据挖掘中的应用
聚类分析是数据挖掘中关键的技术,它能将具有相似特征的数据点归类。聚类算法应具备以下特性:处理不同类型属性、可扩展性、高维数据处理能力、任意形状簇发现能力、孤立点处理能力、数据顺序不敏感性、先验知识依赖性、结果可解释性、约束条件聚类。常用的聚类方法包括:划分法、层次法、密度法、网格法和模型法。
数据挖掘
10
2024-05-25