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数据挖掘算法介绍.ppt

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数据挖掘

0 下载量 79 浏览量 2023-12-27 10:32:01 上传评论收藏 1.84MB PPT 举报

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数据挖掘算法介绍

数据挖掘十大经典算法

 K-MEANS

 C4.5

 SVM

 EM

 Knn

 贝叶斯

 CART

 Adaboost

 Pagerank

 Apriori

 聚类算法

层次聚类

K-means聚类

基于密度的聚类(DBSCAN)

模糊聚类（FCM）

两步聚类

Kohonen网络聚类

 平衡数据——SMOTE算法

 分类算法

KNN算法

决策树（C5.0,CART）

人工神经网络

随机森林

支持向量机（SVM）

基于密度的聚类

 DBSCAN——基于高密度连通区域的聚类

 OPTICS——通过点排序识别聚类结构

 DENCLUE——基于密度分布函数的聚类

DBSCAN聚类

 DBSCAN聚类认为，在整个样本空间中，目标类簇是由一群稠密样本点

构成，这些稠密样本点被低密度区域（噪声）分割，而算法的目的就

是要过滤低密度区域，发现稠密样本点。

 DBSCAN是一种基于高密度联通区域的聚类算法，它将类簇定义为高密

度相连点的最大集合。它本身对噪声不敏感，并且能发现任意形状的

类簇。

Clusters

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