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学术论文：高维数据的聚类分析方法研究及其应用(可编辑文本)摘要随着互联网的不断深入发展，网络上堆积的数据日益庞大和复杂。.数据挖掘是一种将数据转换为有用信息的有效方法。.聚类分析是数据挖掘的基本方法之一，其在许多领域都有着广泛的应用...
算法特别适合高维、多类数据实现快速聚类，相比传统的聚类算法，该算法比较新，从聚类性能和算法效率方面都有大幅提升。2.2基本思想AffinityPropagation聚类算法简称AP，是基于数据点间的“信息传递”的一种聚类算法。
目前聚类的方法很多，根据基本思想的不同，大致可以将聚类算法分为五大类：层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法。摘自数据挖掘中的聚类分析研究综述这篇论文。1、层次聚类算法1.1聚合聚类
Kmeans聚类优化算法的研究--优秀毕业论文可复制黏贴优化,聚类,算法,聚类算法,算法的研究,优化算法,优化的级：公开长沙理工大学硕士学位论文K－means聚类优化算法的研究学位申请人姓名导师姓名及职称姚遂垡副教授培养专业单位名称长沙理工大学通信与信息系统论文答辩日期答辩委员会...
根据数据类型选择了相应的距离计算方法之后，我们就要选择聚类的方法了。2.聚类算法2.1K-均值聚类(k-means)2.1.1算法1.选择K个初始质心，初始质心随机选择即可，每一个质心为一个类2.把每个观测指派到离它最近的质心，与质心形成新的类3.3.
基于高维数据的双聚类算法研究与应用,聚类分析,双聚类,高维数据,惩罚策略,双聚类算法。近年来,随着生物信息学、电子商务等行业的迅速发展,在这些领域积累了大量高维数据,利用数据挖掘技术能够在这些数据…
2高维数据挖掘中的问题2.1高维数据简介在大数据库飞速增加的基础上，维数同样在急剧扩大，一旦增长到瓶颈出，数据处理将难以进行，人们将该数据就叫做高维数据。相对于传统数据挖掘而言，除了具有复杂性的特点之外，高维数据还具有多信息量性
高维数据聚类算法及应用研究-随着航运业的发展,船舶的数量和规模不断扩大,作为航行安全的重要保障,船舶故障诊断技术得到越来越多的重视。由于船舶设备种类繁多且参数复杂,导致船舶管理系统中采集的数据量庞大且维数较高,对...
高维分类属性的子空间聚类算法研究.pdf下载后只包含1个PDF格式的文档，没有任何的图纸或源代码，查看文件列表特别说明：文档预览什么样，下载就是什么样。
高纬数据集的簇可能存在于不同的维度集合里。二、文章的灵感维数约减现状：PCA、以及相关的特征选择算法，本文主要讲的是其中的子空间部分；子空间聚类的推进：维数约减和特征选择背后的思路是：裁剪掉不重要的维度，实现从高维向低维空间的
学术论文：高维数据的聚类分析方法研究及其应用(可编辑文本)摘要随着互联网的不断深入发展，网络上堆积的数据日益庞大和复杂。.数据挖掘是一种将数据转换为有用信息的有效方法。.聚类分析是数据挖掘的基本方法之一，其在许多领域都有着广泛的应用...
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目前聚类的方法很多，根据基本思想的不同，大致可以将聚类算法分为五大类：层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法。摘自数据挖掘中的聚类分析研究综述这篇论文。1、层次聚类算法1.1聚合聚类
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