数据挖掘中聚类算法的分析与研究

聚类算法是数据挖掘中的核心技术,虽然聚类算法已被广泛深入的研究,但其应用在数据挖掘领域时间不长,其间产生了许多不同的适用于数据挖掘的聚类算法。本文介绍了聚类算法的发展史和概况,详细说明了聚类算法的分类,最后总结了聚类算法的应用。     

“K-中心点”聚类算法分析及其实现

本文介绍了数据挖掘的基本概念,说明了聚类是数据挖掘的一个很重要的功能。同时进一步解释了什么是聚类分析和常用的聚类算法,详细说明了在VisualBasic6.0结合SQLServer2000环境下划分方法中的“K-中心点”聚类算法的实现方法。     

"K-中心点"聚类算法分析及其实现

本文介绍了数据挖掘的基本概念，说明了聚类是数据挖掘的一个很重要的功能。同时进一步解释了什么是聚类分析和常用的聚类算法，详细说明了在Visual Basic6．0结合SQL Server2000环境下划分方法中的“K-中心点”聚类算法的实现方法。     

基于计算智能的聚类算法

近年来数据挖掘领域中的聚类和人工智能领域的计算智能都有长足的进步和发展。计算智能自组织、自学习的特性为聚类问题的解决提供了一个有效的途径。当前基于计算智能的聚类算法主要包括：基于神经网络的聚类算法、基于遗传算法的聚类算法和基于蚁群算法的聚类算法。本文针对以上算法进行了阐述,详细说明了算法思想、关键技术和优缺点,并提出了有待进一步研究的问题。     

数据挖掘中聚类方法比较研究

数据挖掘是近年来信息产业界非常热门的研究方向,聚类分析是数据挖掘中的核心技术。聚类算法已被广泛深入地研究,其间产生了许多不同的适用于数据挖掘的聚类算法,但这些算法仅适用于特定的问题及用户。为了更好地使用这些算法,文中对数据挖掘领域的聚类分析方法及代表算法进行了分析,提出了数据挖掘对聚类的典型要求,并基于这些要求对数据挖掘中常用的聚类算法作了比较,以便于人们更容易、更快速地选择一种适用于具体问题的聚类算法。     

数据挖掘中聚类方法比较研究

数据挖掘是近年来信息产业界非常热门的研究方向，聚类分析是数据挖掘中的核心技术。聚类算法已被广泛深入地研究，其间产生了许多不同的适用于数据挖掘的聚类算法，但这些算法仅适用于特定的问题及用户。为了更好地使用这些算法，文中对数据挖掘领域的聚类分析方法及代表算法进行了分析，提出了数据挖掘对聚类的典型要求，并基于这些要求对数据挖掘中常用的聚类算法作了比较，以便于人们更容易、更快速地选择一种适用于具体问题的聚类算法。     

空间聚类研究

聚类算法是数据挖掘中的关键技术,聚类技术在模式识别、图像处理等领域有广泛应用,随着对聚类算法更广泛深入的研究,产生了许多不同的适用于空间数据挖掘的聚类算法.描述了数据挖掘领域中对聚类分析的典型要求,介绍了空间数据挖掘中近几年常用的聚类方法,并通过基于评价聚类算法好坏的标准,从多个方面对这些算法性能进行比较分析,方便人们较容易找到一种适用于特定问题的聚类算法,最后对未来发展进行了展望.     

数据挖掘中聚类算法的研究简

随着信息技术的不断发展,数据挖掘在我们的工作和生活中的应用也越来越广泛,目前聚类算法在数据挖掘中则是一个热点研究领域。本文深入研究了现阶段比较成熟的几种聚类算法,总结了这些算法的优缺点以及适用范围,提出用来评价聚类算法性能优劣的指标,也是今后聚类算法研究的出发点。     

数据挖掘中的聚类浅析

聚类在数据挖掘中扮演着重要角色,本文分析了数据挖掘对聚类的性能要求,详细分析了几类主聚类算法及其性能,进一步对聚类算法提出了期望。     

NJW在离群数据挖掘中的应用研究

最近几年,谱聚类思想开始用于数据挖掘领域,并取得了较好的效果;离群数据挖掘是对离群点进行检测,发掘出有用知识。将谱聚类中的NJW算法成功应用到离群数据挖掘领域,并结合离群指数的概念,提出了一种适合离群数据挖掘的谱聚类算法。与原有的基于聚类的离群检测算法相比,具有更好的效率和适应性。实验验证了所提算法的有效性和可行性。     

基于遗传算法的最优客户群挖掘研究

介绍了数据挖掘的基本概念和遗传算法的基本原理,并根据存放在数据库中的商场客户信息,设计遗传算法挖掘最优客户群。算法中采用了整数编码和二进制编码相结合的编码表示方法,杂交算子,变异算子和带有限制条件的适应度函数的构造。最后进行了实例仿真。     

数据挖掘中聚类分析的技术方法

数据挖掘是信息产业界近年来非常热门的研究方向,聚类分析是数据挖掘中的核心技术。对各种聚类算法进行了分类,对代表算法作了详细的分析,并对这些算法从多个方面进行了比较,从而为研究和在不同领域使用这些算法提供了参考。同时还阐述了聚类分析在数据挖掘中的应用。     

数据挖掘中聚类分析的研究

聚类分析是由若干个模式组成的,它在数据挖掘中的地位越来越重要。文中阐述了数据挖掘中聚类分析的概念、方法及应用,并通过引用一个用客户交易数据统计出每个客户的交易情况的例子,根据客户行为进行聚类。通过数据挖掘聚类分析,可以及时了解经营状况、资金情况、利润情况、客户群分布等重要的信息。对客户状态、交易行为、自然属性和其他信息进行综合分析,细分客户群,确定核心客户。采用不同的聚类方法,对于相同的记录集合可能有不同的划分结果对其进行关联分析,可为协助各种有效的方案,开展针对性的服务。     

基于属性的聚类算法在医生医疗质量评价系统中的应用研究

从数据挖掘的概念入手, 以数据结构的角度看待数据挖掘的研究对象, 对数据挖掘的重要工具——聚类做了深入的论述, 把聚类分为基于数据元素的Q 型聚类和基于属性的R 型聚类, 着重讨论了R 型聚类, 论述了相关的概念、技术和算法。最后介绍了一个实际应用系统———医生医疗质量评价系统, 提出了一些新的观点及算法设计思路。     

EM算法与K-Means算法比较

聚类是广泛应用的基本数据挖掘方法之一,它按照数据的相似性和差异性将数据分为若干簇,并使得同簇的尽量相似,不同簇的尽量相异.目前存在大量的聚类算法,本文仅考察了划分方法中的两个常用算法:EM算法和K-Means算法,并重点剖析了EM算法,对实验结果进行了分析.最后对算法进行了总结与讨论.     

类算法在保险行业的运用与分析

聚类分析是数据挖掘中的非常重要的技术,通过对数据挖掘中常用聚类算法的分类分析比较,使得人们在实际应用中能方便、快捷地找到最好的聚类算法以解决实际问题,然后通过一个实例运用聚类来进行分析和实践。     

基于自适应聚类的数据预处理算法I

提出了KDD的一种逻辑模型。以数据库或数据仓库中的数据为例 ,根据先验知识或可能的挖掘目标 ,利用SQL命令滤除无关属性 ,形成基于某种概念分层的归纳数据库或汇总数据库。针对数据库中的属性 ,利用非监督学习算法 ,获取相应聚类 ,从而形成面向任务的目标数据子集 ,以保证数据挖掘结果的质量和有效性     

一个基于高性能机群系统的并行数据挖掘平台模型

基于高性能机群系统建立并行数据挖掘平台,能够有效地提高数据挖掘算法的执行效率,提高对大量数据信息的处理能力,而且可以减少系统开发、升级及维护的费用,提高系统可伸缩性。文章从机群系统的特性出发,论述了基于高性能机群系统建立并行数据挖掘平台的目标、方法和实现技术,给出了一个合理可行的平台模型。     

手势数据挖掘及挖掘结果的可视化

手势作为虚拟环境中的输入和控制装置，在人机接口中起着重要的作用．在对大量真实的运动手势数据进行聚类、得到所有的手势类的基础上，通过数据挖掘中的粗糙集方法对手势类进行约简，得到了一组基手势，任何手势都可以由这组基手势生成．该方法得到的结果自然、可信，挖掘的结果用VRML的三维虚拟人显示，较好地解决了模式的易懂性问题。     

数据挖掘中聚类分析的应用分析

随着近几年我国经济的不断发展,其数据量也越来越大,大数据的出现使得数据挖掘技术得到了广泛重视,而聚类分析作为数据挖掘的核心的也越来越受到关注。本文主要介绍聚类分析的具体含义,并分析聚类分析的种类以及聚类分析进行划分时其簇的类型来对聚类分析算法进行详细描述,并通过聚类算法在实践中的应用,为数据挖掘在具体实践中的应用提供依据。