数据挖掘中的聚类分析综述

聚类分析在数据挖掘中的应用

聚类分析是数据挖掘中关键的技术，它能将具有相似特征的数据点归类。聚类算法应具备以下特性：处理不同类型属性、可扩展性、高维数据处理能力、任意形状簇发现能力、孤立点处理能力、数据顺序不敏感性、先验知识依赖性、结果可解释性、约束条件聚类。常用的聚类方法包括：划分法、层次法、密度法、网格法和模型法。

数据挖掘 2 2024-05-25

数据挖掘技术中的聚类分析方法

距离函数在数据挖掘中扮演重要角色。一般来说，距离函数需要满足以下几个基本性质：非负性、对称性和三角不等式。

数据挖掘 0 2024-08-16

优化数据挖掘算法中的聚类分析过程

经过若干合并步骤后，初始数据点被合并为若干簇，如C1、C2、C3、C4、C5。这一过程基于接近度矩阵进行操作，优化数据挖掘算法中的聚类分析效果。

数据挖掘 0 2024-08-11

探究层次聚类：数据挖掘中的聚类分析

层次聚类 传统的层次聚类 非传统的树状图 传统的树状图

数据挖掘 3 2024-05-19

学习分析中的文本数据挖掘综述

当前，随着学习交互模式的多元化，学习者在网络教学环境中产生大量非结构化的文本数据。文本数据挖掘作为一种新兴的学习分析方法，已经成为评估学习者知识能力、理解其心理和行为的重要工具。首先介绍了文本数据挖掘的概念和技术，然后深入探讨了主流工具和方法的应用。最后，分析了文本挖掘技术在自然科学和社会科学领域中的应用现状，重点讨论了其在课程评价、学习者能力测评、学习社区分析、行为危机预警、学习效果预测和学习状态可视化等六大应用方面的实际应用。

算法与数据结构 2 2024-07-18

数据挖掘中的聚类分析 SPSS-Clementine应用详解

聚类分析是根据事物的属性将其聚集成类别，以最大化类内相似性和最小化类间相似性。数据挖掘要求聚类具备可伸缩性，能够处理不同类型的属性，并发现任意形状的聚类。SPSS-Clementine应用在此过程中起到关键作用，帮助用户减少领域知识输入的需求，同时提高对噪声数据的处理能力。

数据挖掘 2 2024-07-17

聚类分析-数据挖掘的新技术应用

聚类分析是数据建模中简化数据的一种方法，作为多元统计分析的主要分支之一，它已被广泛研究多年。从机器学习的角度看，聚类是一种无监督学习过程，用于发现隐藏在数据中的模式。在实际应用中，聚类分析是数据挖掘的核心任务之一，高效处理大型数据库和数据仓库。

Hadoop 2 2024-07-25

聚类分析工具 - 数据挖掘的利器（Weka教程）

聚类分析是将对象分配到不同的簇中，使得同一簇内的对象相似，而不同簇之间的对象不相似。Weka在“Explorer”界面的“Cluster”提供了多种聚类分析工具，包括支持分类属性的K均值算法（SimpleKMeans）、DBSCAN算法（支持分类属性）、基于混合模型的EM算法、K中心点算法（FarthestFirst）、基于密度的OPTICS算法、概念聚类算法Cobweb、基于信息论的sIB算法以及自动确定簇个数的扩展K均值算法XMeans（不支持分类属性）。

数据挖掘 0 2024-08-18

数据挖掘中的分类技术综述

随着信息技术的迅速发展和互联网的普及，数据量呈爆炸式增长。数据挖掘作为交叉学科，在商业智能、科学研究等领域扮演重要角色。其中，分类技术作为数据挖掘的核心技术之一，通过对数据进行分类处理，能够预测未知数据的类别，为决策提供支持。决策树、关联规则等算法是分类技术的重要组成部分。

算法与数据结构 0 2024-08-05