聚类问题
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聚类分析关键问题研究
聚类分析作为数据挖掘领域的重要方法，其核心目标是从数据集中识别出潜在的簇结构。在回顾现有研究成果的基础上，对聚类分析中的若干基本问题进行了梳理和总结，并探讨了相应的解决思路，为相关研究提供参考。
数据挖掘
18
2024-06-25
数据挖掘中的聚类问题
聚类问题并非预测性问题，其主要任务是将一组对象划分成多个组。划分的依据是该问题的核心。正如俗话所说，“物以类聚，人以群分”，因此得名为聚类。
数据挖掘
12
2024-07-25
分割聚类
聚类分析中的分割聚类技术
数据挖掘算法中的一种聚类方法
数据挖掘
15
2024-05-25
聚类算法对比
该研究深入探讨了数据挖掘中的聚类算法，全面比较了各种算法的优点和局限性。
数据挖掘
16
2024-05-01
选择聚类算法
探索聚类算法以有效提取 Web 数据洞察力。
数据挖掘
18
2024-05-25
7.2 聚类分析之系统聚类法比较
本视频讲解基于王斌会《多元统计分析及 R 语言建模》第 7 章第 2 节聚类分析，重点介绍系统聚类法（层次聚类法）中的最短距离法、最长距离法和 Ward 法的比较，以及基于中心化和标准化数据的相关算例。
统计分析
18
2024-04-30
系统聚类的基本性质和聚类分析技术
系统聚类的基本性质之一是单调性。所谓单调性指的是在系统聚类法中，随着并类过程的进行，距离逐渐减小。除了中间距离法和重心法外，大多数系统聚类方法都具有这种性质。
算法与数据结构
13
2024-07-17
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
基于网格的聚类
基于网格的聚类算法是一种能有效发现任意形状簇的无监督分类算法，克服了基于划分和层次聚类方法的局限性。网格方法将数据空间划分为网格，将落在同一网格中的数据点视为同一簇。常见的基于网格的聚类算法包括：- CLIQUE- WaveCluster
数据挖掘
16
2024-05-01
空间聚类技术综述
空间聚类作为空间数据挖掘的核心技术，在各领域有着广泛应用。其算法分类包括划分、层次、密度、网格、模型等，分别具有不同的性能需求和聚类过程。
数据挖掘
8
2024-05-25