层次凝聚类算法在Web挖掘中的应用研究

层次聚类算法是一种常用的数据挖掘技术，它通过将数据点逐步合并成越来越大的簇来构建层次结构。该算法不需要预先指定簇的数量，而是根据数据点之间的相似性逐步构建层次树状图。

电子商务CRM系统中，基于聚类的数据挖掘技术正成为关键的研究方向。这项技术利用数据模式识别和客户分类分析，帮助企业优化营销策略和客户管理。通过聚类分析，系统能够识别和预测消费者行为模式，从而实现个性化服务和精准营销的目标。

这篇论文的研究方向挺有意思的，结合了网格技术和数据挖掘技术，是在数据挖掘领域，聚类是个常见且重要的部分。论文提到的基于 GT4 的聚类算法，结合了传统的CLUQ和K_平均值算法，了更高效的全局和局部方法。这个结合方式还挺创新的，适合在大规模数据集上进行应用。嗯，论文的形式是 Web Service，方便你直接调用，挺适合在开发数据挖掘系统时用作参考。 说到这，网格计算的一个关键优势就是能充分利用分布式计算资源，提升数据效率。对于数据挖掘系统来说，算法的执行效率至关重要，论文里提出的算法在效率上有了不少优化。如果你对这块有兴趣，可以看看文中提到的相关技术，尤其是在实际应用中，它能帮你多大数据的难

深入研究基本Web数据挖掘中的核心技术——聚类算法，带您领略数据背后的奥秘，挖掘潜在价值。

K-means 的聚类思路蛮清晰，逻辑简单，实际用起来还挺顺。在做入侵检测或者数据分类时，真能省不少事。嗯，推荐几个资源给你，文章配了代码，跑一跑基本就能上手。 K-means 聚类算法的核心思想其实就像“分小组”，先随机挑几个中心点，看谁离谁最近，就先归个类。中心点再重新算，反复几轮后，聚类效果就比较靠谱了。 如果你想搞清楚原理，《详解 K-means 聚类算法》这篇写得还挺细，流程图+案例都齐，适合初学者。 要是更关注实战，比如做入侵检测，这篇关于优化 K-means 的入侵检测研究就蛮有意思，讲了怎么改进分类准确率。 动手党别错过这几个实现：Python 版本比较好懂，写法直白；Matl

层次聚类算法无须预先设置参数，但需终止条件。 聚合式 (AGNES) 和分裂式 (DIANA) 算法属于层次聚类算法。

运用数据挖掘技术，商业银行可挖掘客户数据，分析消费行为，优化营销策略，提升风险管理能力，提高运营效率。

该论文探讨了模糊聚类分析在数据挖掘中的应用。

聚类分析是数据挖掘中的关键技术之一。探讨了数据挖掘中聚类算法的典型要求和不同类别的聚类方法。