廈門大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)的排序即有向聚類分析(專業(yè)版)
【正文】 數(shù)據(jù)的衍生 167。2020/9/15 第五章 數(shù)據(jù)的排序及有向聚類分析 167。 數(shù)據(jù)矩陣 聚類分析是一種重要的人類行為，通過(guò)聚類人們能夠識(shí)別密集和稀疏的區(qū)域，因而發(fā)現(xiàn)全局的分布模式，以及數(shù)據(jù)屬性之間有趣的相互關(guān)系 .聚類分析作為數(shù)據(jù)挖掘的一種功能，不僅能獨(dú)立地來(lái)獲得數(shù)據(jù)分布情況，觀察每個(gè)族的特點(diǎn)，集中對(duì)待定的某些族作出進(jìn)一步的分析，而且還是進(jìn)行其它數(shù)據(jù)分析 (如回歸、分類、網(wǎng)絡(luò)分析等 )的預(yù)處理過(guò)程 (Owen, A. B. (1999)).可以說(shuō)，聚類分析不論在理論上，還是在應(yīng)用上正在蓬勃發(fā)展，有貢獻(xiàn)的研究領(lǐng)域包括數(shù)據(jù)挖掘 (Trespv, V. (2020))、統(tǒng)計(jì)學(xué) (Van Der Ark, L. A., Van Der Heijden, P. G. M. and Sikkel, D. (1999))、機(jī)器學(xué)習(xí) (Krieger, A. M. and Green, P. E. (1999))、空間數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù) (Nelson, D. E. (2020))、生物學(xué) (Segal, E. and Koller, D.)以及市場(chǎng)營(yíng)銷 ( Yun, C. H., Chuang, K. T. and Chen, M. S.)等 .由于數(shù)據(jù)庫(kù)中收集了大量的數(shù)據(jù)，聚類分析的研究工作已經(jīng)涉及到大型數(shù)據(jù)庫(kù)的有效和實(shí)際的聚類分析尋找適當(dāng)?shù)姆椒ㄉ?.那么，聚類分析所針對(duì)的數(shù)據(jù)類型如何呢？這一問(wèn)題的明確，將會(huì)為聚類分析的方法研究澄清思路 . 2020/9/15 2020/9/15 167。 以秩效應(yīng)為標(biāo)準(zhǔn)的排序 2020/9/15 2020/9/15 2020/9/15 2020/9/15 2020/9/15 167。 引言 167。 相異度矩陣 2020/9/15 2020/9/15 2020/9/15 2020/9/15 167。 以平均水平為標(biāo)準(zhǔn)的排序 2020/9/15 2020/9/15 2020/9/15 167。 事務(wù)項(xiàng)的排序標(biāo)準(zhǔn) 167。 有序近鄰聚類分析 167。 屬性項(xiàng) (變量 )的排序標(biāo)準(zhǔn) 2020/9/15 167。
公司管理相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1