聚類處理(Clump):聚類處理是運用形態學運算元將臨近的類似分類區域聚類併合並。
聚類處理(Clump):聚類處理是運用形態學運算元將臨近的類似分類區域聚類併合並。
將物理或抽象對象的集合分成由類似的對象組成的多個類的過程被稱為聚類。由聚類所生成的簇是一組數據對象的集合,這些對象與同一個簇中的對象彼此相似,與其他簇中...
聚類處理(Clump):聚類處理是運用形態學運算元將臨近的類似分類區域聚類併合並。...... 聚類處理(Clump):聚類處理是運用形態學運算元將臨近的類似分類區域聚類併合並。[1...
聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組為由類似的對象組成的多個類的分析過程。它是一種重要的人類行為。聚類分析的目標就是在相似的基礎上收集數據來分類。聚類...
聚類分析法是理想的多變數統計技術,主要有分層聚類法和疊代聚類法。 聚類分析也稱群分析、點群分析,是研究分類的一種多元統計方法。例如,我們可以根據各個銀行網點...
文本聚類(Text clustering)文檔聚類主要是依據著名的聚類假設:同類的文檔相似度較大,而不同類的文檔相似度較小。作為一種無監督的機器學習方法,聚類由於不需要訓練...
聚類分析又稱群分析,它是研究(樣品或指標)分類問題的一種統計分析方法,同時也是數據挖掘的一個重要算法。聚類(Cluster)分析是由若干模式(Pattern)組成的,通常,模式...
《數據資源的聚類預處理》是2011年上海科普出版社出版的圖書,作者是夏驕雄。...... 《數據資源的聚類預處理》是2011年上海科普出版社出版的圖書,作者是夏驕雄。...
所謂數據聚類是指根據數據的內在性質將數據分成一些聚合類,每一聚合類中的元素儘可能具有相同的特性,不同聚合類之間的特性差別儘可能大。聚類分析的目的是分析數據...
自動聚類是一種典型的無監督機器學習(無監督學習)方法。聚類試圖將數據集中的樣本劃分為若干個通常不相交的子集,每個子集稱為一個簇,通過這樣的劃分,每一個簇...
數據挖掘的算法之一,通過統計學的聚類分析方法進行數據挖掘。...... 數據挖掘的算法之一,通過統計學的聚類分析方法...因此,它廣泛套用於模式識別,圖像處理,數據壓縮...
聚類客戶就是基於聚類技術的客戶服務套用研究。 對客戶知識進行定義,採用聚類方式進行數據處理,並通過類別判斷進行了聚類結論分析和討論。 1 ...
圖論聚類方法解決的第一步是建立與問題相適應的圖,圖的節點對應於被分析數據的最小單元,圖的邊(或弧)對應於最小處理單元數據之間的相似性度量。因此,每一個最...
聚類分析(Cluster analysis)是數理統計中研究“物以類聚”的一種方法。...... 聚類分析分為Q型聚類和R型聚類,Q型是對樣本進行分類處理,可以用來進行預測、病蟲分...
聚類檔案,計算機檔案,是指採用代理聚類檔案的並行相關運算。...... 中文題名:採用代理聚類檔案的並行相關運算 外文題...敘詞:並行處理;檔案系統;並行算法;資料庫;結...
分層聚類法就是對給定數據對象的集合進行層次分解,根據分層分解採用的分解策略,分層聚類法又可以分為凝聚的(agglomerative)和分裂的(divisive)分層聚類。...
k-modes算法是在數據挖掘中對分類屬性型數據的採用的聚類算法。...... k-means算法是在數據挖掘領域中普遍套用的聚類算法,它只能處理數值型數據,而不能處理分類屬性...
譜聚類算法建立在譜圖理論基礎上,與傳統的聚類算法相比,它具有能在任意形狀的樣本空間上聚類且收斂於全局最優解的優點。該算法首先根據給定的樣本數據集定義一個...
將物理或抽象對象的集合分組稱為由類似的對象組成的多個類的過程被稱為聚類。高維聚類分析與傳統聚類分析的最主要差別就是高維度。高維數據聚類是聚類技術的難點和...
k均值聚類算法(k-means clustering algorithm)是一種疊代求解的聚類分析算法,其步驟是隨機選取K個對象作為初始的聚類中心,然後計算每個對象與各個種子聚類中心之間的...
半監督聚類是近幾年機器學習領域的一個新的研究方向, 也是數據挖掘的一個重要分支,逐步成為許多領域的有用工具。...