探究层次聚类：数据挖掘中的聚类分析

数据挖掘中的层次聚类算法

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。

数据挖掘 3 2024-05-12

探究Web数据挖掘中的聚类算法

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。

数据挖掘 3 2024-05-23

基于层次聚类的机场噪声数据挖掘

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 5 2024-05-19

K-均值聚类的规模差异数据挖掘算法中的聚类分析

K-均值聚类在数据挖掘中的局限性主要体现在处理不同规模的数据集时。虽然该算法在处理规模相近的数据时表现良好，但在面对规模差异较大的数据集时，其聚类效果可能会受到显著影响。这一问题需要在应用时谨慎考虑，以确保得到准确的聚类结果。

数据挖掘 3 2024-07-23

克服K-均值聚类的限制-聚类分析数据挖掘算法

克服K-均值聚类的限制原始点ttttK均值簇一种方法是使用尽可能多的簇，然后执行合并操作

数据挖掘 2 2024-08-01

数据挖掘中聚类算法的全面分析

聚类是数据挖掘的关键技术之一，用于揭示数据之间的内在关系和模式。

数据挖掘 2 2024-07-13

数据挖掘中聚类算法的全面分析

详尽分析了数据挖掘中各种聚类算法的特点和应用场景。

数据挖掘 2 2024-07-20

层次聚类算法: 数据挖掘技术与应用

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。

Hadoop 7 2024-04-30

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 1 2024-07-25