数据挖掘中的聚类算法的研究论文

数据挖掘常用聚类算法总结

K-means 算法是一种最基本的基于距离的划分的聚类算法,为十大数据挖掘算法之一。K-means 算法在对所给数据集进行聚类时,采用的是“非此即彼”的硬聚类方式。 K-means 算法使用时必须

数据挖掘的聚类算法

数据挖掘的聚类算法 层次化聚类(树聚类算法) 典型:BIRCH算法,CURE算法,NN算法 定义:首先将每个样本看成单个簇,然后采取自下而上或是自上而下的策略,按照接近度来组合,形成类似树形

数据挖掘算法论文12篇

数据挖掘算法论文:基于决策树的数据挖掘算法研究. 摘要：决策树（Decision Tree）曾在很长的时间里是非常流行的人工智能技术，随着数据挖掘技术的发

机器学习到底是什么呢

大部分数据挖掘中的算法是机器学习的算法在数据库中的优化。统计学习 统计学习近似等于机器学习。统计学习是个与机器学习高度重叠的学科。因为机器学习中的大多数方法来自统计学,甚

数据挖掘分类算法研究及应用

数据挖掘分类算法研究及应用 1.2国内外研究现状 面向分类的数据挖掘研究具有重要的理论意义和实践意义，其中面对高维的、 超大规模的数据如何构建有效的、

数据挖掘中的聚类算法的研究论文

硕：L论文数据挖掘中的聚类算法研究摘要数据挖掘是目前信息处理和数据库技术领域的前沿研究课题，被公认为最具发展前景的关键技术之一。数据挖掘汇集了统计

聚类分析有哪些值得研究的算法

1.K-means聚类 算法流程 K-means 算法在⼀般数据集上可以的到较好的聚类效果，但同时也存在若⼲

聚类分析论文通用六篇

表4中,第一列表示聚类分析的第几步;第二、三类表示本步聚类中哪两个样本或小类聚成一列;第四列是个体距离或小类距离;第五、六列表示本步聚类中参与聚类的是个

基于改进SC的数据挖掘聚类算法研究

收藏 | 论文排版 基于改进SC的数据挖掘聚类算法研究 刘晓丽 【摘要】:谱聚类(Spectral Clustering)算法是基于谱图划分的一种聚类算法,其本质是将聚类问题转化为图的最优分割

数据聚类挖掘技术及应用研究

引言数据挖掘是通过算法从大量数据中寻找隐藏信息的过程。聚类挖掘是人工智能和数据库领域的一个研究热点,即根据数据样本的相似性或差异性特征对模型进行聚类