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数据挖掘ppt课件.rar
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数据挖掘课件
第9章 决策树算法.ppt
850KB
第2章 数据挖掘可挖掘的知识类型.ppt
933KB
第8章 聚类方法.ppt
1.55MB
第1章 数据挖掘概述.ppt
402KB
第3章 数据挖掘的体系结构与模型.ppt
932KB
第4章 数据选择.ppt
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第11章 关联规则.ppt
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第7章 贝叶斯方法.ppt
1.6MB
第10章 粗糙集理论.ppt
993KB
第5章 数据预处理.ppt
1011KB
第6章 回归分析.ppt
741KB
共 11 条
1
第八章 聚类分析
8.1
什么是聚
类分析
?
8.2
聚类分析
中的数
据类型
8.3
主要聚类
分析方法
分类
8.4
划分方法
(
Partiti
oning
Methods
)
8.5
分层方法
8.6
基于密度
的方法
8.7
基于网格
的方法
8.8
基于模型
(
Mode
l-Based
)的
聚类方法
8.9
孤立点分
析
8.10
总结
2022年7月5日
1
聚类的常规应
用
•
模式识别
•
空间数据分析
•
在
GIS
中,通过聚类发现特征空间来建立主题索引;
•
在空间数据挖掘中,检测并解释空间中的簇;
•
图象处理
•
经济学
(
尤其是市场研究方面
)
•
WWW
•
文档分类
•
分析
WEB
日志数据来发现相似的访问模式
2022年7月5日
3
应用聚类分析的
例子
•
市场销售
:
帮助市场人员发
现客户中的不同
群体,
然后用这些知识
来开展一个目标
明确的市场计划;
•
土地使用
:
在一个陆地观察
数据库中标识那
些土地
使用相似的地区
;
•
保险
:
对购买了汽车保险的
客户,标识那些有
较高
平均赔偿成本的
客户;
•
城市规划
:
根据类型、价格
、地理位置等来
划分不
同类型的住宅;
•
地震研究
:
根据地质断层的
特点把已观察到
的地震
中心分成不同的
类;
2022年7月5日
4
什么是一个好的聚类方法
?
•
一个好的聚类方法
要能产生高质量
的聚类结果
——
簇,这些簇要具备
以下两个特点:
•
高的簇内相似性
•
低的簇间相似性
•
聚类结果的好坏取
决于该聚类方法
采用的相似性评
估方法以及该方法
的具体实现;
•
聚类方法的好坏还
取决与该方法是
能发现某些还是
所有的隐含模式;
2022年7月5日
5
数据挖掘对聚类的
典型要求:
•
可伸缩性
•
能够处理不同类型
的属性
•
能发现任意形状的
簇
•
在决定输入参数的
时候,尽量不需要
特定的领域知识
;
•
能够处理噪声和异
常
•
对输入数据对象的
顺序不敏感
•
能处理高维数据
•
能产生一个好的、
能满足用户指定约
束的聚类结果
•
结果是可解释的、
可理解的和可用的
2022年7月5日
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