廈門(mén)大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)的排序即有向聚類(lèi)分析-文庫(kù)吧資料
2024-08-18 12:53本頁(yè)面
【正文】 和次要因素類(lèi)，為解決實(shí)際問(wèn)題提供較為可靠的依據(jù) .為了特別地突出主次之分，在平均秩效應(yīng)聚類(lèi)過(guò)程中，以 1/2的平均影響程度或以 3/2的平均影響程度為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行聚類(lèi)分析 .為了分析的更加細(xì)膩，可以將這些標(biāo)準(zhǔn)聯(lián)合運(yùn)用進(jìn)行平均秩效應(yīng)聚類(lèi)分析 . 2020/9/15 聚類(lèi)分析的效應(yīng)檢驗(yàn) 2020/9/15 2020/9/15 2020/9/15 2020/9/15 參考文獻(xiàn) 2020/9/15 2020/9/15 本章結(jié)束 。 Fisher最優(yōu)求解法與有序近鄰方法的比較 2020/9/15 2020/9/15 2020/9/15 2020/9/15 2020/9/15 2020/9/15 2020/9/15 2020/9/15 2020/9/15 2020/9/15 2020/9/15 2020/9/15 167。 有序近鄰聚類(lèi)分析 167。 數(shù)據(jù)矩陣 聚類(lèi)分析是一種重要的人類(lèi)行為，通過(guò)聚類(lèi)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(lèi)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(guān)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(lèi)、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(lèi)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(xiāo) ( 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(lèi)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(lèi)分析尋找適當(dāng)?shù)姆椒?
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