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搜索关键字:聚类分析    ( 240个结果
计科1111-1114班第一次实验作业(NPC问题——回溯算法、聚类分析)
实验课安排 地点: 科技楼423 时间: 计科3-4班 15周周一上午、周二下午 计科1-2班 15周周一下午、周二晚上(晚上时间从18:30-21:10) 请各班学委在实验课前飞信通知大家. 实验内容 (1)八皇后及N皇后问题 八皇后问题,是一个古老而著名的问题,是回溯算法的典型案例。该问题是国际 ...
分类:编程语言   时间:2017-06-27 22:18:13    阅读次数:130
Clustering by fast search and find of desity peaks(基于快速搜索与寻找密度峰值的聚类)
基于快速搜索与寻找密度峰值的聚类(Alex Rodriguez and Alessandro Laio) 摘要:聚类分析目的是基于元素之间的相似度对其进行分类,应用范围从天文学到生物信息学、文献计量学到模式识别。我们提出一种方法,思想基于簇中心具有比其邻居更大密度的特点以及与更大密度点之间有一个相对 ...
分类:其他好文   时间:2017-06-15 23:34:07    阅读次数:1462
聚类分析——层次聚类
聚类的定义:聚类分析将分类对象分成若干类,相似的归为同一类,不相似的归为不同的类,在同一类内对象之间具有较高的相似度,不同类之间的对象差别较大。 层次聚类法: ...
分类:其他好文   时间:2017-05-29 21:05:15    阅读次数:130
聚类分析算法---学习
聚类分析的定义: 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程,其目的是在相似的基础上收集数据来分类。 传统的聚类算法可以被分为五类:划分方法、层次方法、基于密度方法、基于网格方法和基于模型方法。 【K-means算法】 首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类 ...
分类:编程语言   时间:2017-05-28 10:58:46    阅读次数:185
第十篇:K均值聚类(KMeans)
本文讲解如何使用R语言进行 KMeans 均值聚类分析,并以一个关于人口出生率死亡率的实例演示具体分析步骤。 ...
分类:其他好文   时间:2017-05-20 22:43:20    阅读次数:320
常见的相似或相异程度计算方法
如何衡量数据点之间的相似或相异程度是聚类算法的基础问题,会直接影响聚类分析的效果,最直观的方法是使用距离函数或者相似性函数。常见的相似或相异程度计算方法。1.计算公式1.Minkowskidistance很多距离计算方法都可以归结为基于向量p范数的距离,即Minkowskidistance。dij=..
分类:其他好文   时间:2017-05-19 14:38:28    阅读次数:177
【转】
转自:一个电商数据分析师的经验总结 http://www.woshipm.com/operate/36334.html 3、 聚类分析 零售行业的聚类分析主要是指将具有相似购物行为的顾客进行群体的细分,以支持精细化的营销活动,带来更大的营销效果,节省成本。Spss里面的聚类分析主 要有两种K-mea ...
分类:其他好文   时间:2017-04-06 12:20:33    阅读次数:202
第四次毕业设计任务书
本周做数据的预处理,本次有两个方向, 第一个是用pca算法进行预处理,进行降维 第二方向是通过k-mean算法进行处理,想法是利用聚类分析中 的K-means算法对训练集进行预处理(在第二次任务中有说明) 时间 内容 4.2-4.8 进行k-mean算法处理数据,完成上周遗留的bug,写读书笔记。 ...
分类:其他好文   时间:2017-04-01 21:53:06    阅读次数:360
聚类分析案例
一、数据挖掘的常用方法 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等,它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到某 ...
分类:其他好文   时间:2017-04-01 15:46:46    阅读次数:225
【转】聚类分析经典算法讲解及实现
本文将系统的讲解数据挖掘领域的经典聚类算法,并给予代码实现示例。虽然当下已有很多平台都集成了数据挖掘领域的经典算法模块,但笔者认为要深入理解算法的核心,剖析算法的执行过程,那么通过代码的实现及运行结果来进行算法的验证,这样的过程是很有必要的。因此本文,将有助于读者对经典聚类算法的深入学习与理解。 4 ...
分类:编程语言   时间:2017-03-17 23:11:34    阅读次数:318
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