數據挖掘是信息產業界近年來非常熱門的研究方向,聚類分析是數據挖掘中的核心技術。本文對數據挖掘領域的聚類分析方法及代表算法進行分析,并從多個方面對這些算法性能進行比較,同時還對聚類分析在數據挖掘中的幾個應用進行了闡述。
標簽: 數據挖掘 信息產業 方向
上傳時間: 2013-12-22
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標簽: 8000
上傳時間: 2013-12-25
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這個程序說明了數據挖掘中聚類算法的簡單應用
標簽: 程序 數據挖掘 聚類算法
上傳時間: 2014-01-01
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這個程序主要講述了數據挖掘中K均值算法的應用
標簽: 程序 數據挖掘 K均值算法
上傳時間: 2014-01-16
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本書考察數據挖掘的概念和技術。數據挖掘是數據和信息系統及其應用的一個有希望的、欣欣向榮的學科前沿。數據挖掘通常又稱為數據中的知識發現(KDD),是自動或方便地提取代表知識的模式;這些模式隱藏或記錄在大型數據庫、數據倉庫、Web、其他大量信息庫或數據流中。
標簽: 數據挖掘 KDD 數據 信息系統
上傳時間: 2016-10-29
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fimi03 上出現的較快的頻繁項集、頻繁閉項集、最大頻繁項集的挖掘算法
標簽: fimi 頻繁 03 挖掘算法
上傳時間: 2013-11-30
上傳用戶:黑漆漆
挖掘頻繁閉序列的算法是序列挖掘算法早期比較著名的算法
標簽: 序列 算法 頻繁 挖掘算法
上傳時間: 2016-10-30
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基于改進FP-Tree的序列模式挖掘算法,已經調試通過
標簽: FP-Tree 序列 模式 挖掘算法
上傳時間: 2013-12-19
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使用matlab軟件進行程序設計中的五個數據挖掘源程序代碼。
標簽: matlab 軟件 程序設計 數據挖掘
上傳時間: 2016-11-03
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實現數據挖掘可視化的java控件JfreeChart
標簽: JfreeChart java 數據挖掘 可視化
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