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文档格式:DOC 文档大小:201.5KB 文档页数:18
一、算法描述 k中心点算法:首先为每一个簇随意选择一个代表对象;剩余的对象其与 代表的对象的距离分配给最近的一个簇。然后反复的用非代表对象来替代代表 对象,以改进聚类的质量。聚类结果的质量用一个代价函数来估算,该函数度 量对象与其参与对象之间的平均相异度。为了确定非代表对象Om是否是当 前代表对象O的好的替代,对于每一个非代表对象P,考虑以下四种情况
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数据集成 数据仓库 数据挖掘
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一、理解对大型的、复杂的和信息丰富的数据集进行分析的必要性。 二、明确数据挖掘过程的目标和首要任务。 三、描述数据挖掘技术的起源。 四、了解数据挖掘过程所具有的迭代过程和基本步骤。 五、解释数据的质量对数据挖掘过程的影响。 六、建立数据仓库和数据挖掘之间的联系
文档格式:PPT 文档大小:1.36MB 文档页数:43
复旦大学:《商务智能》课程PPT教学课件(商务数据分析)04 数据挖掘基础(数据挖掘原理)
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序列模式挖掘简介 序列模式挖掘的应用背景 序列模式挖掘算法概述 GSP算法 PrefixSpan算法 Disc-all算法 支持约束的序列模式挖掘复旦大学:《商务智能(商务数据分析)》学习课件_序列模式挖掘算法
文档格式:PPT 文档大小:9.67MB 文档页数:30
1. 数据挖掘简介 2. 非线性规划及其对偶理论 3. 支持向量机理论、算法与应用
文档格式:PPT 文档大小:2.01MB 文档页数:114
CRM的客户数据及数据库的构建 CRM数据仓库 CRM数据挖掘及数据挖掘技术
文档格式:PPT 文档大小:2.01MB 文档页数:114
●CRM的客户数据及数据库的构建 ●CRM数据仓库 ●CRM数据挖掘及数据挖掘技术
文档格式:PPT 文档大小:10.93MB 文档页数:68
◼ 商务智能概述 ◼ 在线分析处理OLAP技术 ◼ 数据挖掘技术和方法* ◼ 数据挖掘过程 ◼ 数据仓库 ◼ 商务智能应用*
文档格式:PDF 文档大小:429.34KB 文档页数:6
工业监控系统所采集到的多元时间序列在利用数据挖掘技术获取内部存在的未知模式的过程中,经常会出现原始数据庞杂、分段结果重复、交集过多和界限不清晰等问题,导致含有突变变量或数据间相关性差的数据集进行模式挖掘结果不理想.针对上述问题,本文提出了一种新的多元时序模糊聚类分段挖掘算法.实验结果表明,该算法克服了Gath-Geva算法聚类精度易受初始值影响的不足,能够较好地反映出原始数据中潜在的过程变化,从而有效地处理时间序列的分段问题并得到理想的挖掘结果
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