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目前聚类的方法很多，根据基本思想的不同，大致可以将聚类算法分为五大类：层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法。摘自数据挖掘中的聚类分析研究综述这篇论文。1、层次聚类算法1.1聚合聚类
聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。.本文对模式识别中聚类分析算法进行了综述，主要论述了顺序算法、层次算法和基于代价函数最优的聚类算法，其中层次算法分为合并算法和算法，其中合并算法又包括最短距离法...
数据挖掘在大数据中的应用综述***(上海海事大学上海201306)摘要:面对大规模多源异构的数据，数据挖掘的方法不断的得到改善与发展，同时对于数据挖掘体系的完善也提出了新的挑战。针对当前
交学位论文(包括纸质版和电子版),允许学位论文进入厦门大学图书馆及其数据库被查阅,借阅.本人同意厦门大学将学位论文加入全国博士,硕士学位论文共建单位数据库进行检索,将学...
本文分析大数据分析中典型的聚类算法,分析了它们各自的特点及应用场景,同时提出一种基于预测强度大数据集k-均值聚类算法,并给出其在上述两个平台上的实现。【学位授予单位】:...
【摘要】:在数据挖掘中,传统的聚类分析方法在对于大数据量和高维数据空间时,由于数据量的大大增加,导致聚类的传统算法对数据计算和处理时,对计算机的内存空间也提出巨大的挑...
文章对大数据聚类算法进行了综述。首先,介绍大数据聚类算法的分类及比较;其次,归纳大数据聚类算法在4个关键领域的研究现状;最后,总结了大数据聚...
·论文主要创新点第13页·本文的内容安排第13-15页第二章关键技术基础第15-26页·文本预处理第15-18页·主要聚类方法第18-23页·层次聚类第18-20页·基于...
论文研究-一种自适应的混沌粒子群算法优化XML数据聚类策略.pdf一种自适应的混沌粒子群算法优化XML数据聚类策略,刘波,杨路明,针对海量XML文档数据挖掘进行聚类划分效率低的不足,...
在理解大数据方面,聚类是一种很常用的基本方法。近日,数据科学家兼程序员PeterGleeson在freeCodeCamp发布了一篇深度讲解文章,对一些聚类算法进行了基础介绍,并通过简单而详细的...
比较主流、成熟和应用广泛的大数据算法有聚类算法、广义主成分分析、支持向量机(SVM)、决策树算法、逻辑回归、随机森林算法、贝叶斯网、神经网络算法、因子分析...
面向大数据的聚类挖掘算法研究-软件工程专业毕业论文.docx,万方数据万方数据南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下...
因此处理大规模可视化的主要方式就是图简化。可以分成两类,一类是利用多尺度和层次聚类进行交互,把大规模数据变化为具有一定层次的树结构,然后利用多尺度进行不同的可视化。另一种是...