多種高速聚類算法的研究與c編程-預覽頁
【正文】 量增加而使程序無法正常運轉 組織結構 ?項目背景、意義 ?系統(tǒng)的實現 ?實驗與分析 ?總結與展望 總結與展望 總結 ? 詳細介紹了包括基于劃分的，基于層次的，基于密度的三類共 8個高速聚類算法的具體實現過程以及其中可能遇到的問題，并逐個分析了它們的時間復雜度，空間復雜度，適用的范圍，參數選擇等問題 ? 由這八個算法所組成的聚類應用系統(tǒng)的設計與實現 ? 用 uci所提供的數據對這八個算法進行了驗證性的實驗，對它們之間的優(yōu)劣和使用范圍作了一個橫向和縱向的比較 總結與展望 展望 ? 在條件允許的情況下應該增加對大數據集（數據對象個數 10000）的測試，以驗證這些算法在大數據庫中的應用 ? 應該增加對臟數據（異常數據）的檢驗，以分析這些算法對異常數據的適應性 ? 完善整個系統(tǒng)，將基于網格和基于模型的聚類方法加入到這個系統(tǒng)中來，以便對現存的所有的聚類算法做一個更加全面的評價 主要參考文獻 ? Jiawei Han 數據挖掘概念與技術 機械工業(yè)出版社 ? Brain、 Dennis C程序設計語言 機械工業(yè)出版社 ? Bill Ball Linux24小時學習教程 機械工業(yè)出版社 ? Raymond T. Ng ， Jiawei Han. CLARANS: A Method for Clustering Objects for Spatial Data Mining[A]. IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING, VOL. 14, NO. 5, SEPTEMBER/OCTOBER 2022 ? 郭軍華 . 數據挖掘中聚類分析的研究 [D]. 武漢：武漢理工大學， 2022. ? 李健 . 聚類分析及其在文本挖掘中的應用 [D].西安：西安電子科技大學， 2022. Thank you for listening！
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