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14.1 聚类分析概述 14.2 相似性计算方法 14.3 常用聚类方法 14.3.1 划分方法 k-means算法（k-均值算法） k-medoids算法（k-中心算法） 14.3.2 层次方法 AGNES算法（合并聚类法） DIANA算法（分裂聚类法） 14.4 孤立点分析

给出了一种分布式Web日志挖掘模型DWLMS.根据对挖掘过程及算法进行分析,提出了一种基于DWLMS的局部频繁路径的更新算法LFP和全局频繁路径的更新算法GFP,较好地解决了Web访问信息的异地存储、实时增长、分布式算法通讯量等因素给模式分析过程带来的困难.在实验室对该方法进行了简单实现和实际日志数据的测试,结果表明了算法的有效性

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上机作业3 1.输入带空二叉树(信息)的先序遍历序列,生成一棵二叉树; 若结点为字符类型,用空格表示空二叉树;若结点为整数类型,用0(零) 表示空二叉树; 2.作前序遍历,分别用递归算法、非递归算法实现; 3.作中序遍历,分别用递归算法、非递归算法实现; 4.作后序遍历,用递归算法实现;

介绍了增量决策树算法的基本原理,并从实例费用和信息熵费用两个角度出发,对增量决策树算法的复杂度进行分析。通过实例说明,增量决策树算法能够构造出与ID3算法形态基本相同的决策树