数据挖掘中的层次聚类算法

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

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

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

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

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

数据挖掘中的BIRCH聚类算法详解

数据挖掘是信息技术领域的重要分支，从大数据中提取有价值的信息和知识。BIRCH（Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies）算法作为一种高效、可扩展的无监督学习聚类方法，特别适用于大规模数据集。其核心思想是通过构建层次结构的聚类特征（CF）树来动态划分数据。算法的工作流程包括样本扫描、CF构造和簇生成三个主要阶段。BIRCH算法优势在于内存效率高、处理速度快，尤其适合在线聚类场景。但需注意在实际应用中对参数的敏感性及簇形状大小的影响。

数据挖掘 2 2024-07-16

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

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