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数据挖掘聚类算法的分析和应用研究.pptx
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2023-10-17
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数据挖掘聚类算法的分析和应用研究.pptx
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数据挖掘聚类算法的分析和应
用研究
基
基
本
本
内
内
容
容
基本内容
随着大数据时代的到来,数据挖掘技术在各个领域的应用越来越广泛。其中
,聚类算法作为数据挖掘领域的重要技术之一,被广泛应用于许多实际应用中。
本次演示将对数据挖掘聚类算法进行分析,并探讨其在不同领域的应用效果。
基本内容
在数据挖掘中,聚类算法是一种无监督学习方法,它能够将数据集中的样本
按照某种相似性度量方式分为不同的簇。聚类算法的主要目的是使得同一簇内的
样本尽可能相似,而不同簇之间的样本尽可能不相似。根据聚类过程中所使用的
相似性度量方式,常见的聚类算法可以分为以下几类:
基本内容
1、基于距离的聚类算法:如K-means算法、DBSCAN算法等。这些算法通常以
欧氏距离或曼哈顿距离等作为相似性度量标准,将距离较近的样本分为同一簇。
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zhuzhi
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