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数据挖掘数据聚类PPT学习教案.pptx
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数据挖掘数据聚类PPT学习教案.pptx
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会计学
1
数据挖掘数据聚
类
2
3.1
引言
3.2
相似性度量
3.3
聚类准则
3.4
基于试探的两种聚类算法
3.5
系统聚类法
3.6
动态聚类
3.7
聚类评价
主要内容
第
1
页
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共
82
页
3
3.1
引言
聚类:将数据分组成为
多个类别,在同一个
类内对象之间具有较高
的相似度,不同类之
间的对象差别较大。
根据各个待分类的模式
特征相似程度进行分
类,
相似
的归为
一类,不相似的作为另
一类。
监督学习:需要用训练样本进行学习和训练
非监督学习:对于没有类别标签的样本集,根据该问题本身的目的和样
本的特性,把全体
N
个样本划分为若干个子集,同类样本特性相差小,
异类样本特性相差大。
第
2
页
/
共
82
页
4
聚类应用
花瓣的“物以类聚”
第
3
页
/
共
82
页
5
聚类应用
早在孩提时代,人就
通过不断改进下意识中
的聚类模式来学会如
何区分猫和狗,动物和
植物
谁经常光顾商店,谁
买什么东西,买多少?
按照卡记录的光临
次数、光临时间、
性别、年
龄、职业、购物种
类、金额等变量分
类
这样商店可以
…
.
识别顾客购买模式(如喜欢一大早来买酸奶和鲜肉,
习惯周末时一次性大采购)
刻画不同的客户群的特征
第
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