层次聚类算法: 数据挖掘技术与应用

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。

基于概念层次树的数据挖掘算法广泛应用于大规模数据挖掘，通过对已有数值型数据概念提升算法的改进，提出新的算法。通过数据测试比较了新旧算法的性能，并提供了应用实例。

针对机场噪声数据的特征，提出了一种基于代表点的快速层次聚类算法。该算法在传统凝聚层次聚类算法的基础上，结合聚类代表点法和二分法策略进行改进，以提高效率。 为了评价聚类结果，提出了一种结合聚类代表点和聚类算法相似性定义的方法。实验结果表明，该算法不仅运行效率高，而且能够较准确地发现特定类型飞行事件的噪声分布模式。利用该分布模式，可以较准确地预测特定类型飞行事件的噪声分布状况。

数据挖掘技术算法与应用探析 数据挖掘作为一种强大的决策支持手段，在众多领域展现出巨大的应用价值。本报告聚焦于关联规则挖掘技术，沿着数据挖掘的流程展开论述。 首先，报告阐述了数据仓库的构建及其在数据挖掘中的重要作用。接着，深入探讨了关联规则挖掘的核心概念、原理以及常用方法，并对最新研究成果进行分析和展望。最后，报告还关注了数据挖掘结果的可视化呈现，以提升结果的可解释性和实用性。 目录 第一章 数据仓库 1.1 概论1.2 数据仓库体系结构1.3 数据仓库规划、设计与开发1.3.1 确定范围1.3.2 环境评估1.3.3 分析1.3.4 设计1.3.5 开发1.3.5 测试1.3.6 运行1.4

层次聚类 传统的层次聚类 非传统的树状图 传统的树状图

通过分析概念层次树中的数据，发现隐藏的模式和知识。

利用多种数据挖掘算法解决聚类问题，并提供可选的聚类方式，为数据挖掘学习者提供参考。

这份PPT详细解释了常见的数据挖掘聚类算法，对于初学者来说非常实用。

此概述涵盖了聚类数据挖掘技术。