原文:数据挖掘中聚类算法

计算机工程与应用 , 数据挖掘的重要任务之一就是发现大型数据中的积聚现象,并加以定量化描述。聚类分析就是按照某种相似性度量,具有相似特征的样本归为一类,使得类内差异相似度较小,而类间差异较大。迄今为止。聚类还没有一个学术界公认的定义。这里给出Everitt 在 年关于聚类所下的定义:一个类簇内的实体是相似的,不同类簇的实体是不相似的 一个类簇是测试空间中点的会聚,同一类簇的任意两个点间的距离小于 ...

2012-07-19 16:14 0 5989 推荐指数:

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系统聚类法 - 数据挖掘算法(4)

(2017-04-17 银河统计) 聚类分析又称群分析,它是研究(样品或指标)分类问题的一种多元统计方法,也是数据挖掘技术的基本方法。所谓类,通俗地说,就是指相似元素的集合。聚类分析起源于分类学,在考古的分类学,人们主要依靠经验和专业知识来实现分类。随着生产技术和科学的发展,人类的认识 ...

Mon Apr 17 14:03:00 CST 2017 0 3108
数据挖掘聚类算法K-Means总结

序   由于项目需要,需要对数据进行处理,故而又要滚回来看看paper,做点小功课,这篇文章只是简单的总结一下基础的Kmeans算法思想以及实现; 正文: 1.基础Kmeans算法.   Kmeans算法的属于基础的聚类算法,它的核心思想是: 从初始的数据点集合,不断纳入新的点 ...

Sun Jan 22 19:46:00 CST 2017 0 3181
数据挖掘——聚类分析总结

聚类分析 一、概念   聚类分析是按照个体的特征将他们分类,让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度,不同类别之间具有较大的差异性   聚类分析属于无监督学习   聚类对象可以分为Q型聚类和R型聚类     Q型聚类:样本/记录聚类 以距离为相似性指标 (欧氏距离、欧氏平方距离 ...

Sat Oct 27 23:02:00 CST 2018 0 17917
数据挖掘中分类和聚类的区别

1.分类 分类是数据挖掘的一项非常重要的任务,利用分类技术可以从数据集中提取描述数据类的一个函数或模型(也常称为分类器),并把数据集中的每个对象归结到某个已知的对象类。从机器学习的观点,分类技术是一种有指导的学习,即每个训练样本的数据对象已经有类标识,通过学习可以形成表达数据对象与类标识 ...

Thu Aug 22 17:05:00 CST 2013 0 14818
数据挖掘算法数据结构算法有区别吗

学习数据挖掘算法也有一段时间了,某天小伙伴问我,你学的这个跟我们之前学校学的数据结构算法有什么区别吗。我很快回答:当然有区别啊。其实过后细想,究竟有啥区别。就是因为这个问题,才有了今天这篇文章。 那么在我们开始前,可以先暂停阅读一分钟,回忆下已了解数据结构的算法还有数据挖掘算法,思考下这两种算法 ...

Fri May 10 02:27:00 CST 2019 0 633
数据挖掘算法聚类分析(三)朴素贝叶斯算法

贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类 对于分类问题,其实谁都不会陌生,每个人生活无时不刻的在进行着分类。例如,走在大马路上看到女孩子,你会下意识的将她分为漂亮和不漂亮(漂亮当然就多看几眼啦)。在比如,在路上遇到一只狗,你会根据这只狗的毛发脏不脏 ...

Fri Apr 17 17:29:00 CST 2015 0 2553
 
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