聚类分析算法

探索数据奥秘：聚类分析算法

聚类分析算法是数据挖掘领域中的一大利器，它能够将数据集中相似的数据点归类到一起，形成不同的簇。 想象一下，你拥有大量的客户数据，通过聚类分析，你可以将客户分成不同的群体，例如高消费群体、潜在客户群体等等。这种分类方法可以帮助企业更好地理解客户需求，制定更有针对性的营销策略。 聚类分析算法种类繁多，例如 K-Means 算法、DBSCAN 算法等等，每种算法都有其独特的优势和适用场景。选择合适的算法取决于数据的特点和分析目标。

数据挖掘 4 2024-05-15

isodata聚类分析算法matlab代码

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Matlab 0 2024-08-27

凝聚聚类分析算法详解

凝聚聚类基本算法 计算相似度矩阵：将每个数据点视为一个簇。 重复：合并两个最接近的簇。 更新相似度矩阵。 直到仅剩一个簇为止。 关键操作是计算两个簇的相关性，不同的算法有不同的距离定义。

数据挖掘 0 2024-11-01

基于时间序列的聚类分析算法实现

该资源提供基于时间序列的聚类分析算法实现，适用于股票时间序列等数据分析，资源代码库：clustering-algorithms-master

算法与数据结构 4 2024-05-24

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

快速入门聚类分析

非统计或数学专业人士也能轻松上手聚类分析！只需三分钟，了解聚类的目的、分类、步骤，助您解决问题，思路清晰，操作简便。

算法与数据结构 4 2024-04-29

基于DBSCAN算法的营运车辆超速点聚类分析

本论文提出一种基于DBSCAN算法的营运车辆超速点聚类分析方法，通过挖掘车载GPS监控数据，发现超速多发路段。

数据挖掘 4 2024-04-30

matlab模糊聚类分析中的传递闭包算法

在进行matlab模糊聚类分析时，传递闭包算法用于计算模糊等价矩阵。

Matlab 0 2024-09-27

基于K-means算法的负荷数据曲线聚类分析

该方法应用于负荷数据曲线分析，能够对输入的曲线数据进行聚类分析，并输出分类结果和可视化图表。其主要过程包括数据均一化、曲线平滑、特殊值处理、利用DB值评价聚类结果以及自动选择最佳聚类数等，能够有效地处理曲线数据并实现精准分类。

算法与数据结构 2 2024-05-23