空间聚类
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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
空间聚类助力MCS动力场特征研究
利用空间聚类（CLARANS）方法分析动力场（涡度、散度、垂直速度）分布特征，发现MCS发展和东移的动力学条件：西侧强辐合中心、垂直上升中心和向东正涡度平流。
数据挖掘
3
2024-05-25
基于 K-子空间的聚类算法
K-子空间算法是一种聚类方法，其思路类似于 K-均值算法，都可以将数据划分到不同的簇中。
Matlab
2
2024-05-30
分割聚类
聚类分析中的分割聚类技术
数据挖掘算法中的一种聚类方法
数据挖掘
2
2024-05-25
数据商机挖掘：三维空间聚类演示
数据商机挖掘：三维空间聚类演示
本演示展示了在三维空间中，如何利用欧氏距离进行数据聚类。
聚类方法： 基于质心的聚类算法 (K-Means)
数据点： A1、A2、B1
维度： x、y、z
数据挖掘
5
2024-05-28
聚类算法对比
该研究深入探讨了数据挖掘中的聚类算法，全面比较了各种算法的优点和局限性。
数据挖掘
4
2024-05-01
选择聚类算法
探索聚类算法以有效提取 Web 数据洞察力。
数据挖掘
3
2024-05-25
基于网格的聚类
基于网格的聚类算法是一种能有效发现任意形状簇的无监督分类算法，克服了基于划分和层次聚类方法的局限性。网格方法将数据空间划分为网格，将落在同一网格中的数据点视为同一簇。常见的基于网格的聚类算法包括：- CLIQUE- WaveCluster
数据挖掘
4
2024-05-01
密度聚类数据集
密度聚类是一种无监督学习方法，通过分析数据点之间的相对密度来识别数据集中的聚类结构。这种方法特别适用于处理不规则形状、大小不一且存在噪声的数据集。在名为\"密度聚类数据集\"的压缩包中，包含多个经典数据集，用于测试和比较各种基于密度的聚类算法的效果。密度聚类算法的核心思想是将高密度区域识别为聚类，而低密度区域则作为聚类间的过渡地带。著名的算法包括DBSCAN，它能够发现任意形状的聚类。除了DBSCAN，还有OPTICS和HDBSCAN等改进型算法，用于理解数据的复杂结构和自动检测不同密度的聚类。这些数据集广泛应用于图像分割、天文数据分析和社交网络分析等领域。
算法与数据结构
2
2024-07-16
K均值聚类算法
这份文档包含了用于图像分割的K均值聚类算法的Matlab程序代码。
算法与数据结构
2
2024-07-17