一种有效的分类型数据聚类方法分类变量聚类分析更多下载资源、学习资料请访问CSDN文库频道.论文将31个省市的根据农村居民平均每人的纯收入X1，工资性收入X2，家庭经营纯收入X3，财产性收入X4，转移性收入X5等五个变量指标（2009年）进行...
根据数据类型选择了相应的距离计算方法之后，我们就要选择聚类的方法了。2.聚类算法2.1K-均值聚类(k-means)2.1.1算法1.选择K个初始质心，初始质心随机选择即可，每一个质心为一个类2.把每个观测指派到离它最近的质心，与质心形成新的类3.3.
论文提出了基于混合对数据进行聚类的学习框架，具体研究内容包括：1）如何处理具有混合类型属性的数据、2）如何学习数据点之间的相互作用、以及3）如何利用学习的融合进行聚类。原始数据属性可能由特定数据类型和值定义的抽象对象来表示。
基于weka的数据聚类分析实验（学术论文）.基于Weka的数据聚类分析实验姓名：覃丽萍专业：计算机应用技术学号：2061002047实验基本原理及目的聚类分析中的“类”（cluster）和前面分类的“类”（class）是不同的，对cluster更加准确的翻译应该是“簇...
用于混合数值和分类数据的K-Means聚类.我的数据集包含许多数字属性和一个类别。.其中CategoricalAttr采用的三个可能的值之一：CategoricalAttrValue1，CategoricalAttrValue2或CategoricalAttrValue3。.我正在为Octave使用默认的k-means聚类算法实现https://blog.west.uni-koblenz.de/2012...
聚类算法的分类：目前有1000多种聚类算法：没有一种聚类算法可以包打天下，聚类算法中的各种参数也必须依据具体问题而调节常见聚类算法的分类：1，层次聚类（Hierarchicalclustering）2，划分聚类（Partitioningclustering）3，密度聚类（Density
函数型数据挖掘的统计分类方法研究.王德青.【摘要】：大数据时代已经来临成为社会各界的普遍共识,传统的数据分析技术在大数据时代的信息数据挖掘中面临诸多局限性,如何提出、修正和拓展适用于大数据的数据挖掘技术给现代统计学发展带来了机遇、挑战...
由于分类型数据在金融数据中占着较大的比重,概念聚类相比传统基于数值型数据的聚类能够更好地适应分类数据。给出的基于解释规则的增量概念聚类算法能够给出聚类结果的大致涵义,并能够通过概念与属性之间的确信因子和包容因子的计算生成规则,在更深层度上挖掘隐含信息。
鉴于传统的K-means聚类算法只限于处理数值型数据,将K-means算法扩展到分类型数据域,提出一种分类型数据聚类方法.根据与每个分类属性的每个值相关的数据分布信息,同时结合数据...
根据数据类型选择了相应的距离计算方法之后,我们就要选择聚类的方法了。2.聚类算法2.1K-均值聚类(k-means)2.1.1算法1.选择K个初始质心,初始质心随机选择即可,每一个质心为一...
硕士论文答辩—《分类型数据的聚类算法研究》
(汕头大学工学院,广东摘要:子空间聚类是一种将搜索局部化在相关维上进行的聚类算法,它能有效地克服数据因维度过高引起的在全空间上聚类的困难.针对...
硕士博士毕业论文—基于不同类型数据的聚类算法研究
数据下的聚类算法就尤为重要.而聚类过程中通常又面临两大难题:类中心的选择和聚类个数的确定.为了解决这两个问题,本文分别以分类型和混合型数据为例,取得了以下研究成果:(1)...
面向分类型集值数据的层次聚类算法研究-软件工程专业毕业论文.docx,山西大学2015届硕士学位论文面向分类型集值数据的层次聚类算法研究作者姓名郭芳芳指...
内容提示:,gt硕士学位论文针对混合数值型和分类型属性数据的划分式聚类算法研究ResearchonPartitioningClusteringAlgorithmsforDatawithMixed...
继续我们的知识总结,本文总结包括:多选题研究、聚类分析研究、权重研究、非参数检验、数据分布。查看本系列之前的文章,可点击下面的链接:论文里的分析方法要用哪一种,SPSSAU告诉你...
论文>毕业论文>混合类型数据的KCENTERS聚类算法(管理科学与工程专业优秀论文)复旦大学硕士学位论文混合类型数据的K.Cenlets聚类算法摘要聚类分析是一...