原文:數據挖掘中聚類算法

計算機工程與應用 , 數據挖掘的重要任務之一就是發現大型數據中的積聚現象,並加以定量化描述。聚類分析就是按照某種相似性度量,具有相似特征的樣本歸為一類,使得類內差異相似度較小,而類間差異較大。迄今為止。聚類還沒有一個學術界公認的定義。這里給出Everitt 在 年關於聚類所下的定義:一個類簇內的實體是相似的,不同類簇的實體是不相似的 一個類簇是測試空間中點的會聚,同一類簇的任意兩個點間的距離小於 ...

2012-07-19 16:14 0 5989 推薦指數:

查看詳情

系統聚類法 - 數據挖掘算法(4)

(2017-04-17 銀河統計) 聚類分析又稱群分析,它是研究(樣品或指標)分類問題的一種多元統計方法,也是數據挖掘技術的基本方法。所謂類,通俗地說,就是指相似元素的集合。聚類分析起源於分類學,在考古的分類學,人們主要依靠經驗和專業知識來實現分類。隨着生產技術和科學的發展,人類的認識 ...

Mon Apr 17 14:03:00 CST 2017 0 3108
數據挖掘聚類算法K-Means總結

序   由於項目需要,需要對數據進行處理,故而又要滾回來看看paper,做點小功課,這篇文章只是簡單的總結一下基礎的Kmeans算法思想以及實現; 正文: 1.基礎Kmeans算法.   Kmeans算法的屬於基礎的聚類算法,它的核心思想是: 從初始的數據點集合,不斷納入新的點 ...

Sun Jan 22 19:46:00 CST 2017 0 3181
數據挖掘——聚類分析總結

聚類分析 一、概念   聚類分析是按照個體的特征將他們分類,讓同一個類別內的個體之間具有較高的相似度,不同類別之間具有較大的差異性   聚類分析屬於無監督學習   聚類對象可以分為Q型聚類和R型聚類     Q型聚類:樣本/記錄聚類 以距離為相似性指標 (歐氏距離、歐氏平方距離 ...

Sat Oct 27 23:02:00 CST 2018 0 17917
數據挖掘中分類和聚類的區別

1.分類 分類是數據挖掘的一項非常重要的任務,利用分類技術可以從數據集中提取描述數據類的一個函數或模型(也常稱為分類器),並把數據集中的每個對象歸結到某個已知的對象類。從機器學習的觀點,分類技術是一種有指導的學習,即每個訓練樣本的數據對象已經有類標識,通過學習可以形成表達數據對象與類標識 ...

Thu Aug 22 17:05:00 CST 2013 0 14818
數據挖掘算法數據結構算法有區別嗎

學習數據挖掘算法也有一段時間了,某天小伙伴問我,你學的這個跟我們之前學校學的數據結構算法有什么區別嗎。我很快回答:當然有區別啊。其實過后細想,究竟有啥區別。就是因為這個問題,才有了今天這篇文章。 那么在我們開始前,可以先暫停閱讀一分鍾,回憶下已了解數據結構的算法還有數據挖掘算法,思考下這兩種算法 ...

Fri May 10 02:27:00 CST 2019 0 633
數據挖掘算法聚類分析(三)朴素貝葉斯算法

貝葉斯分類是一類分類算法的總稱,這類算法均以貝葉斯定理為基礎,故統稱為貝葉斯分類 對於分類問題,其實誰都不會陌生,每個人生活無時不刻的在進行着分類。例如,走在大馬路上看到女孩子,你會下意識的將她分為漂亮和不漂亮(漂亮當然就多看幾眼啦)。在比如,在路上遇到一只狗,你會根據這只狗的毛發臟不臟 ...

Fri Apr 17 17:29:00 CST 2015 0 2553
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM