基于层次的聚类方法数据仓库与数据挖掘原理及应用

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

SAS/EM数据仓库与数据挖掘原理及应用

SAS/EM数据获取工具允许用户通过对话框指定数据集名称及数据挖掘中所需变量。变量主要分为两类：区间变量（Interval Variable），用于统计处理；这些变量在数据输入阶段可设定最大值、最小值、平均值、标准差等统计指标，并检查缺漏值百分比。这些设定可在数据获取初期即进行质量检查，提供数据质量预览。

数据挖掘 2 2024-07-17

数据仓库与数据挖掘的原理及应用框架分析

围绕数据仓库与数据挖掘的应用进行深入探讨，分析其核心原理及实际应用场景。

数据挖掘 0 2024-09-13

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

数据仓库原理及应用

仓库管理通过外购工具或自定义程序实现数据仓库管理，自动化程度决定了程序复杂性。

数据挖掘 3 2024-05-14

数据仓库与数据挖掘原理及应用中ETL的过程

数据仓库与数据挖掘中，ETL过程是关键步骤，包括抽取、转换、装载数据到临时存储区，所有操作都由元数据驱动。

数据挖掘 0 2024-08-05

创新的预测技术-数据仓库与数据挖掘的原理及应用

创新的预测技术包括趋势外推法、时间序列法和回归分析法等多种算法，这些方法理论成熟，通过标准技术分析模型参数。7.1章节概述了这些技术。

数据挖掘 0 2024-08-24

数据仓库与数据挖掘原理及应用的雪花结构示例

雪花结构的实例，销售事实表时间键、商品键、分支机构键、位置键、销售单位、销售额、平均销售额等度量指标，时间键按星期、月份、季度、年度进行分类，位置键按街道、城市键、地点进行分类，商品键按商品名称、品牌、类型、供应商键进行分类，分支机构键按分支机构名称、分支类型、分支机构供应商键进行分类，位置按城市键、省份/街道、国家和城市进行分类。

数据挖掘 0 2024-08-05

优化数据仓库与数据挖掘中的聚类块数选择

在数据仓库与数据挖掘中，选择合适的聚类块数k是至关重要的步骤。2. 从训练集中随机选取k个向量作为初始聚类中心。3. 根据欧氏距离将每个样本向量归入距离最近的聚类中心。4. 根据新的聚类分配重新计算聚类中心，直至收敛。5. 当聚类中心不再变化时，算法终止。6. 这一过程的关键算法是K均值算法。

数据挖掘 1 2024-07-18