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第5章傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)?-wenkub

2022-10-09 16:00:53 本頁面
 

【正文】 優(yōu)良 男 第 2 章 計(jì)算機(jī)局域網(wǎng)集成 柱狀圖數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) , 信用優(yōu)良一般差Count5 . 55 . 04 . 54 . 03 . 53 . 02 . 52 . 01 . 5第 2 章 計(jì)算機(jī)局域網(wǎng)集成 線性回歸數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) , 線形回歸是最簡(jiǎn)單的回歸形式。雙變量回歸將一個(gè)隨機(jī)變量 Y(稱作響應(yīng)變量)看作為另一個(gè)隨機(jī)變量 x(稱為預(yù)測(cè)變量)的線形函數(shù),即 Y=α+βx ( ) ??????????siisiiixxyyxx121)())((?α= β ?y ?x第 2 章 計(jì)算機(jī)局域網(wǎng)集成 非線性回歸數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) , 雙曲線模型 二次曲線模型 對(duì)數(shù)模型 三角函數(shù)模型 指數(shù)模型 冪函數(shù)模型 修正指數(shù)增長(zhǎng)曲線 iii xy ??? ???121iiii xxy ???? ???? 2321iii xy ??? ??? ln21iii xy ??? ??? s i n21iii xy ??? ?? iii xy ???? ???? 210lnibii xy ?? ??ixi iry ??? ???第 2 章 計(jì)算機(jī)局域網(wǎng)集成 聚類數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) , ﹒ . ┇ . ... .﹒ . ﹒ .﹒ . ﹒ . ﹒ . ﹒ . ﹒ . ┇ . ... 收入 60000 30000 15000 0 第 2 章 計(jì)算機(jī)局域網(wǎng)集成 聚類數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) qqjpipqjiqji xxxxxxjid /12211 )|||||(|),( ??????? ?, “孤立點(diǎn)”或“奇異點(diǎn)” “歐幾里得距離” “曼哈頓距離” “明考斯基距離” qqjpippqjiqji xxwxxwxxwjid /1222111 )||||||(),( ??????? ?第 2 章 計(jì)算機(jī)局域網(wǎng)集成 Num Label 新增率 流失率 num Label 新增率 流失率 1 江蘇 9 內(nèi)蒙古 2 山東 10 陜西 3 廣東 11 廣西 4 海南 12 吉林 5 遼寧 13 湖北 6 黑龍江 14 新疆自治區(qū) 7 江西 15 浙江 8 上海 16 第 2 章 計(jì)算機(jī)局域網(wǎng)集成 ? BIRCH算法主要分兩個(gè)階段進(jìn)行: ? 階段一:掃描數(shù)據(jù)庫,建立一個(gè)初始的 CF樹,看作一個(gè)數(shù)據(jù)的多層壓縮,試圖保留數(shù)據(jù)內(nèi)在的聚類結(jié)構(gòu)。 ? 階段二:采用某個(gè)聚類算法
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