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◼ Cluster Basics ◼ Clustering algorithms  Hierarchical clustering  k-means  Expectation-Maximization (EM) ◼ Cluster Validity  determining the number of clusters  clustering evaluation

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电子科技大学：《大数据时代商业模式创新 Business Model Innovation in the Times of Big Data》研究生课程教学资源（教学大纲，杜义飞）

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电子科技大学：《大数据分析与挖掘 Big Data Analysis and Mining》课程教学资源（课件讲稿）Lecture 7 Hadoop-Spark

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电子科技大学：《大数据分析与挖掘 Big Data Analysis and Mining》课程教学资源（课件讲稿）Lecture 6 Graph Mining

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Key Node Identification Community Detection

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电子科技大学：《大数据分析与挖掘 Big Data Analysis and Mining》课程教学资源（课件讲稿）Lecture 3 Hashing

文档格式：PDF　文档大小：2.11MB　文档页数：61

Locality-Sensitive Hashing Find Similar Items CASE STUDY Finding Similar Documents Min-Hashing Locality-Sensitive Hashing Learn to Hash

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电子科技大学：《大数据分析与挖掘 Big Data Analysis and Mining》课程教学资源（课件讲稿）Lecture 1 Intro（邵俊明）

文档格式：PDF　文档大小：4.72MB　文档页数：51

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《数据库系统概念 Database System Concepts》原书教学资源（第七版，PPT课件讲稿，英文版）Chapter 10 Big Data

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香港科技大学：Record Linkage for Big Data

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香港科技大学：Record Linkage for Big Data

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同济大学：《大数据分析与数据挖掘 Big Data Analysis and Mining》课程教学资源（PPT课件讲稿）K-means & EM

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同济大学：《大数据分析与数据挖掘 Big Data Analysis and Mining》课程教学资源（PPT课件讲稿）K-means & EM

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《综合英语 Comprehensive English》课程教学资源（科技）discussion 3 Big Data Knows What You Are Doing Right Now

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