层次聚类分析
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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
11
2024-05-19
聚类分析算法
该PPT简要介绍C均值聚类方法的原理和步骤，适合对C均值有初步了解的人员。若要深入学习，推荐参考谢中华老师的《MATLAB统计分析与应用》。
统计分析
9
2024-04-29
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
9
2024-04-29
聚类分析思维导图
聚类分析简介
聚类分析的类型
聚类分析的步骤
聚类分析的算法
聚类分析的评估指标
聚类分析的应用
算法与数据结构
13
2024-05-20
聚类分析优化 Oracle 方案
聚类分析基于数据相似性，将数据对象分组的过程，不同于分类或预测，其类标号在分析前未知。
Oracle
9
2024-06-01
聚类分析与因子分析差异
聚类分析：分类观察变量，将共性变量分组，减少变量数量，无新变量生成。
因子分析：选择综合变量，反映原始数据结构，产生新变量。
算法与数据结构
11
2024-05-26
层次模型优缺点分析
层次模型的优缺点（续）
缺点:1. 多对多联系表示不自然。2. 对插入和删除操作的限制。3. 查询子女结点必须通过双亲结点。4. 层次命令趋于程序化。
Access
6
2024-10-31
多元统计分析与聚类分析
多元统计分析与聚类分析的基础原理、特性以及实例演示的课件。
统计分析
6
2024-10-10
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
12
2024-05-15
聚类分析关键问题研究
聚类分析作为数据挖掘领域的重要方法，其核心目标是从数据集中识别出潜在的簇结构。在回顾现有研究成果的基础上，对聚类分析中的若干基本问题进行了梳理和总结，并探讨了相应的解决思路，为相关研究提供参考。
数据挖掘
13
2024-06-25