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一、在层次聚类分析中,输入中不指定要分成的类的个数。系统的输入为(X,s),系统的输出是类的层次。 二、大多数层次聚类过程不是基于最优的思想, 而是通过反复的分区直至收敛,找出一些近似的、未达最优标准的解决方案。 三、层次聚类算法分为:分裂算法和凝聚算法
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聚类的样本是用度量指标的一个向量表示或 更正式的说法是用多维空间的一个点来表示。 同类中的样本比属于不同类的样本彼此具有 更高的相似性。聚类方法尤其适合用来探讨 样本间的相互关联关系从而对一个样本结构 做一个初步的评价。人们能够对一维、二维 或三维的样本进行聚类分析,但是大多数现 实问题涉及到更高维的聚类
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从历史的典籍中人们不难发现许多关于钱粮、户口、地震、 水灾等等的记载,说明人们 很早就开始了统计的工作. 但是当时的统计,只是对有更 关事实的简单记录和整理, 而没有在一定理论的指导下, 作出超越这些数据范围之外 的推断
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通常,在分析估计回归直线的性能和自变量对 最终回归的影响时,用方差分析方法 方差分析是一种主要用于线性回归模型中β 值非零的情况下的识别方法。假设用最小二乘 法已求出参数β的值,那么观察到的输出值和 拟合值的差异是残差
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决策树修剪的主要任务是抛弃一个或更多 的子树,并用叶替代这些子树,使决策树 简单化。 问题是修剪后的结果能达到我们期望算法 降低预测误差率来提高分类器的质量,但 误差率计算并不简单。 评价预测误差的一个可行方法是用另外一 个新的有效检验样本,或用第四章中讲述 的交叉确认法
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一、分析解决分类问题的基于逻辑的方法的特性 二、描述决策树和决策规则在最终分类模型中的表述之间的区别 三、介绍C4.5算法. 四、了解采用修剪方法降低决策树和决策规则的复杂度
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一、VLAN概述和用途 VAN(Virtual Local Area Network)是局域网的仿真,它允 许数据的传送不受物理网络限制。借助第三层交换机的路由功 能及强有力的网管软件,可以对网络结构进行逻辑更改,避免 了昂贵耗时的物理重构,减少网管开销
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Huffman codes用于数据压缩一般可以达到 Huffman code 缩20%到90%的效果
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一、各种常用记数制和编码以及它们相互间的转换; 二、二进制数的算术运算和逻辑运算;符号数的表示及补码运算; 三、二进制数运算中的溢出问题 §1.1 概述 §1.2 计算机中的数制 §1.3 无符号二进制数的运算 §1.4 带符号二进制数的运算 §1.5 二进制编码 §1.6 计算机中常用数据单位
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6.1.1系统功能与主菜单 6.1.2多文档界面框架窗口与应用程序对象代码 6.1.3数据库与表
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