生物序列聚类研究中的数据挖掘应用

数据挖掘中聚类算法比较研究

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。

数据挖掘 0 2024-08-24

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

探索数据挖掘：聚类算法的比较研究

这份关于数据挖掘中聚类算法的比较研究论文，带你深入了解不同算法的优缺点和适用场景。

数据挖掘 3 2024-05-20

数据挖掘与机器学习中聚类算法的应用

聚类算法用于无监督学习，将没有明确分类映射关系的物品分组，解决了没有历史数据时对物品分类的需求。例如，可应用于客户价值划分、网页归类等场景。

数据挖掘 5 2024-04-30

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

数据挖掘中的聚类算法综述

当前存在许多聚类算法，详细介绍了基础算法，并探讨了基于这些算法的最新发展对数据挖掘的影响。

数据挖掘 1 2024-07-17

基于聚类的数据挖掘技术在电子商务CRM中的应用研究

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。

数据挖掘 2 2024-07-18

模糊C均值聚类算法在数据挖掘中的应用

模糊C均值（FCM）聚类算法是数据挖掘中一种广泛应用的方法，与传统的K-Means算法相比，FCM允许数据点模糊地属于多个类别，特别适用于处理边界不清晰、类别重叠的数据集。算法通过迭代更新聚类中心和数据点的隶属度，以加权平均值反映数据点对每个类别的归属程度。FCM在图像分割、文本分类和市场细分等领域有着广泛的应用。

数据挖掘 2 2024-07-18

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