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[高等教育]醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘第7章(已修改)

2025-01-31 18:37 本頁面
 

【正文】 第 7章 聚類分析 OUTLINES 一、引言 二、聚類標準 三、 kmeans算法 四、 EM算法 五、利用 Microsoft SQL Server 2022實踐聚類分析算法 2 醫(yī)學(xué)數(shù)學(xué)挖掘 —— SQL SERVER 2022 案例分析 一、引言 ?對某城市年齡范圍為 25歲~ 55歲的中青年人群進行調(diào)查。調(diào)查數(shù)據(jù)項包括年齡、性別等項。 3 醫(yī)學(xué)數(shù)學(xué)挖掘 —— SQL SERVER 2022 案例分析 一、引言 4 血脂高的 都沒有冠心病 分類 1的血脂較高的人多,有冠心心臟病的人多; 而分類 6的血脂普遍正常,且都沒有冠心病。 醫(yī)學(xué)數(shù)學(xué)挖掘 —— SQL SERVER 2022 案例分析 一、引言 ?聚類( Cluster Analysis)是一個將數(shù)據(jù)集劃分為若干組或類的過程。將一組物理的或抽象的對象,根據(jù)它們之間的相似程度,分為若干組,其中相似的對象構(gòu)成一組,這一過程稱為聚類過程。 5 醫(yī)學(xué)數(shù)學(xué)挖掘 —— SQL SERVER 2022 案例分析 一、引言 對在坐的各位同學(xué)進行聚類, 你們看看可以分成哪些類? 6 醫(yī)學(xué)數(shù)學(xué)挖掘 —— SQL SERVER 2022 案例分析 一、引言 ?從上面的討論可以發(fā)現(xiàn) ? 知道分類的數(shù)目后更容易進行劃分 ? 不知道分類數(shù)怎么辦? ? 需要確定分類標準 ? 如何把數(shù)據(jù)輸入計算機,如何讓計算機進行計算? ? 每個元素是否只能屬于某一類? ? 軟聚類 ? 硬聚類 7 醫(yī)學(xué)數(shù)學(xué)挖掘 —— SQL SERVER 2022 案例分析 二、聚類標準 ?輸入模式可用向量表示,比較不同模式的相似性可轉(zhuǎn)化為比較兩個向量的距離,因而可用模式向量間的距離作為聚類判據(jù)。 ?傳統(tǒng)模式識別中常用到的兩種聚類判據(jù)是歐式最小距離法和余弦法。 8 醫(yī)學(xué)數(shù)學(xué)挖掘 —— SQL SERVER 2022 案例分析 二、聚類標準 ?歐氏距離法 9 )()( iTii XXXXXX ????X1=( 0,2) X2=( 0,0) 20)0 ,20(0)0 ,20( T21???? XX醫(yī)學(xué)數(shù)學(xué)挖掘 —— SQL SERVER 2022 案例分析 二、聚類標準 ?余弦法 10 iiTXXXX??c osX1=( 0,2) X2=( 5,0 ) ? ? ? ? 0525,00,2c os ???? T?醫(yī)學(xué)數(shù)學(xué)挖掘 —— SQL SERVER 2022 案例分析 三、 kmeans算法 ?kmeans算法以距離值的平均值對聚類成員進行分配,如果一個對象屬于一個聚類,則該數(shù)據(jù)一定比較靠近聚類的中心 11 醫(yī)學(xué)數(shù)學(xué)挖掘 —— SQL SERVER 2022 案例分析 三、 kmeans算法 ?對二維坐標中的 5個點{ X1,X2,X3,X4,X5}作聚類分析。 5個二維樣本為: X1=( 0,2), X
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