层次聚类方案的发展与应用

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

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

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

基于层次的聚类方法数据仓库与数据挖掘原理及应用

基于层次的聚类方法是一种无需预先设定聚类数但需要终止条件的方法。在这类方法中，聚类的过程可以通过自底向上（AGNES）或自顶向下（DIANA）的方式进行。

数据挖掘 2 2024-07-17

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

Chameleon变色龙算法的层次聚类代码

Chameleon变色龙算法的层次聚类代码可供直接运行，适用于交流学习分享。

算法与数据结构 0 2024-08-18

层次聚类算法AGNES.zip优化下载

AGNES（Agglomerative Nesting）是一种自底向上构建聚类树的层次聚类算法，用于将数据集中的每个对象逐步合并成相似的聚类。在C++中实现AGNES算法需要定义数据结构、实现距离度量和合并策略，并优化算法性能。该算法产生的dendrogram表示聚类关系，有助于理解数据结构。VS2010工程中包含了主要的代码文件和测试数据，确保了算法的准确性和可复用性。

算法与数据结构 2 2024-07-16

层次聚类中的关键挑战：合并与分裂策略

层次聚类的难点在于如何确定最佳的合并或分裂点。由于该过程的不可逆性，每一次合并或分裂操作都会直接影响后续聚类结果。错误的决策可能导致低质量的聚类结果，因此，优化合并和分裂策略至关重要。 为提升层次聚类的效果，可以考虑结合其他聚类技术，例如 BRIRCH、CURE 和 ROCK 等。

算法与数据结构 2 2024-06-30

多模态数据聚类的挑战与应用

现实中的数据常常是多模态的，来源于不同的异构源，因此形成了多视图数据的情况。在机器学习领域，多视图聚类已成为重要的研究范式。然而，由于某些视图数据的缺失，实际应用中的不完全多视图聚类(IMC)充满挑战。

Matlab 0 2024-09-01