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探究聚类分析方法在数据挖掘中的应用,归纳常见的聚类分析方法与算法,突出SPSS软件中聚类分析方法的运用。在探究聚类分析应用过程时,以SPSS软件工具为依托,就两步聚类、快速聚类与层次聚类分析进行相对深入的探讨。 相似文献
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探究聚类分析方法在数据挖掘中的应用,归纳常见的聚类分析方法与算法,突出SPSS软件中聚类分析方法的运用.在探究聚类分析应用过程时,以SPSS软件工具为依托,就两步聚类、快速聚类与层次聚类分析进行相对深入的探讨. 相似文献
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探究聚类分析方法在数据挖掘中的应用，归纳常见的聚类分析方法与算法，突出SPSS软件中聚类分析方法的运用。在探究聚类分析应用过程时，以SPSS软件工具为依托，就两步聚类、快速聚类与层次聚类分析进行相对深入的探讨。 相似文献
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数据挖掘是在海量的数据中寻找模式或规则的过程。数据挖掘强调的是发现知识,获得的知识类型包括关联规则、分类、回归、聚类、依赖模型等。本文对其中聚类分析技术进行了较为深入地研究与分析,提出基于信息素的蚁群聚类算法PCBP,利用信息素指导蚂蚁移动,用不同速度的蚂蚁来改善聚类质量,并在这个思想基础上提出层次化蚁群聚类方法。为人们研究聚类提供了新思路和新途径,因此本文的研究具有一定的理论和实践意义。 相似文献
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本文将数据挖掘算法应用干智能答疑系统中,提出了一套基于数据挖掘算法的答疑设计方案并加以改进,传统的K-均值算法聚类虽然速度快,在文本聚类中易于实现,但其同样依赖于所有变量,聚类效果往往不尽如人意.为了克服这一缺点,提出一种改进的K-均值文本聚类算法.它在K-均值聚类过程中,向每一个聚类簇中的关键词自动计算添加一个权重,重要的关键词赋予较大的权重.经过实验测试.获得了一种基于子空闻变量自动加权的适合文本数据聚类分析的改进算法,它不仅可以在大规模、高维和稀疏的文本数据上有效地进行聚类.还能够生成质量较高的聚类结果.实验结果表明基于子空闻变量自动加权的K-均值文本聚类算法是有效的大规模文本数据聚类算法. 相似文献
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由于简单的结构化查询语言（SQL）语句可对聚类规则、特征规则进行创建,所以在在数据挖掘算法中,SQL常被用于表明特征规则,尤其是聚类规则。将应用软件与SQL语句相结合,可有效提高创建d-加权、t-加权能力,尤其是特征规则中的归一化能力,d-加权、t加权分别用于衡量数据记录的差异性和典型性。从聚类分析的概念、算法原理出发,详细分析了SQL选择语句在数据挖掘中的聚类分析方法。 相似文献
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数据挖掘是目前信息领域和数据库技术领域的前沿研究课题,它涉及到数理统计、模糊理论、神经网络和人工智能等多种技术,技术含量比较高,实现难度也较大.本文研究了关联规则挖掘技术的基本概念、过程和算法等,为提高数据挖掘效率,提出了基于聚类划分的增量式关联规则挖掘算法.即运用快速聚类方法实现数据划分、运用改进的FP-growth算法实现关联规则的挖掘和运用增量FP-growth挖掘算法实现增量数据挖掘的关联规则挖掘算法. 相似文献
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针对k-均值聚类方法可能受初始选定的聚类中心的影响而过早收敛于次优解的不足,给出了一种基于自适应遗传算法的聚类分析方法(AGAC)。对该自适应遗传算法的构成要素及用其解决聚类问题的一般步骤给出了阐述。用VS 2008编写了该算法的程序用来对数字进行聚类取得了较好的聚类结果。 相似文献
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聚类分析算法众多,文章探讨了聚类分析中聚类标准的设定以及按照不同标准的聚类方法在绩效考核方面的应用。 相似文献
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一种大规模中文搜索日志的层次聚类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种层次聚类算法,旨在对搜索引擎的查询日志数据进行聚类分析。算法基于搜狗实验室公开的查询日志数据,通过3次划分完成查询文本聚类,每一次划分实现不同程度的降维。相似度参数可根据不同的聚类需求调整,算法可扩展性强。实验结果为查询推荐、相关性排序等提供了有力的依据。 相似文献