聚类数据挖掘技术概述

数据聚类算法概述

数据挖掘是从海量数据中提取有价值信息的过程，而聚类算法是其核心方法之一。聚类通过将数据对象根据相似性分组形成不同的簇，使得同一簇内的对象相似度高，而不同簇的对象相异度大。深入探讨了四种常见的聚类算法：K-means、自组织映射（SOM）、主成分分析（PCA）和层次聚类（HC）。K-means通过迭代寻找数据点的中心来实现聚类；SOM通过竞争学习形成有序的二维“地图”；PCA通过线性变换降低数据维度；HC通过构建树形结构表示数据点间的相似性。每种算法都有其独特的适用场景和局限性。

数据挖掘 2 2024-07-18

数据挖掘中常用的聚类算法概述

该资源收录了多种聚类算法，部分内容取自Michael Steinbach的《数据挖掘导论》。这些算法是通过网络获取的，包括但不限于k均值聚类和层次聚类等。

数据挖掘 2 2024-07-16

2001 聚类数据挖掘技术综述.pdf

聚类是数据挖掘中的重要工具，本综述介绍了聚类技术。

数据挖掘 3 2024-04-30

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

数据挖掘聚类算法实现

利用多种数据挖掘算法解决聚类问题，并提供可选的聚类方式，为数据挖掘学习者提供参考。

数据挖掘 2 2024-05-12

数据挖掘聚类算法PPT

这份PPT详细解释了常见的数据挖掘聚类算法，对于初学者来说非常实用。

数据挖掘 1 2024-07-17

MATLAB数据聚类技术探索

针对使用MATLAB进行数据聚类分析的同仁们，这些资料将会提供巨大的帮助！

Matlab 0 2024-08-17

空间聚类技术综述

空间聚类作为空间数据挖掘的核心技术，在各领域有着广泛应用。其算法分类包括划分、层次、密度、网格、模型等，分别具有不同的性能需求和聚类过程。

数据挖掘 2 2024-05-25

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