《關聯數據聚類——模型、算法及套用》是2015年7月科學出版社出版的圖書,作者是(美)龍波(Bo Long)。
基本介紹
- 中文名:關聯數據聚類——模型、算法及套用
- 作者:(美)龍波(Bo Long)
- ISBN:978-7-03-045093-7
- 頁數:168
- 定價:90
- 出版社:科學出版社
- 出版時間:2015-06
- 裝幀:平裝
- 開本:B5
《關聯數據聚類——模型、算法及套用》是2015年7月科學出版社出版的圖書,作者是(美)龍波(Bo Long)。
《關聯數據聚類——模型、算法及套用》是2015年7月科學出版社出版的圖書,作者是(美)龍波(Bo Long)。內容簡介該書是當前國際新興的熱門研究領域-關係數據挖掘-的首部有關關係數據聚類的奠基性專著。該書通過深入淺出的...
迄今為止 ,人們提出了許多聚類算法,所有這些算法都試圖解決大規模數據的聚類問題 。聚類分析還成功地套用在了模式識別 、圖像處理、計算機視覺、模糊控制等領域 ,並在這些領域中取得了長足的發展。基本原理 所謂聚類, 就是將一個數據單位...
我們需要具有高度可伸縮性的聚類算法。不同屬性 許多算法被設計用來聚類數值類型的數據。但是,套用可能要求聚類其他類型的數據,如二元類型(binary),分類/標稱類型(categorical/nominal),序數型(ordinal)數據,或者這些數據類型的混合。...
從實際套用的角度看,聚類分析是數據挖掘的主要任務之一。而且聚類能夠作為一個獨立的工具獲得數據的分布狀況,觀察每一簇數據的特徵,集中對特定的聚簇集合作進一步地分析。聚類分析還可以作為其他算法(如分類和定性歸納算法)的預處理步驟。
本項目針對客戶關係管理中的動態客戶細分這一實際套用背景,將領域知識引入知識發現過程中,建立了多種演化聚類模型,並根據粒度計算的分而治之思想,給出了模型的求解算法及參數的選取與估計方法。主要研究成果包括:(1)針對動態數據挖掘...
(2)研究子空間聚類的數學模型,該模型具有描述不規則形狀和跨越不同子空間簇類的能力;(3)在此模型的基礎上,研究有效的子空間聚類算法和新的聚類有效性指標;(4) 開展在垃圾郵件識別和垃圾郵件類別細分中的套用研究。
《面向多源異構流數據的線上聚類集成算法研究及其套用》是依託華南農業大學,由黃棟擔任項目負責人的青年科學基金項目。項目摘要 作為聚類研究的一個重要研究方向,聚類集成技術因其融合多聚類結果以得更優聚類的能力,近年來受關注程度不斷...
聚類搜尋算法是利用聚類分析中一些特點結合搜尋的要求來實現的。定義 聚類分析(Cluster analysis,亦稱為群集分析)是對於統計數據分析的一門技術,在許多領域受到廣泛套用,包括機器學習,數據挖掘,模式識別,圖像分析以及生物信息。聚類分析...
由於符號數據缺乏固有的幾何特性,現有大量的數值數據聚類算法不能簡單地將套用於符號數據。如何為符號數據建立適合其自身的聚類模型受到越來越多的學者關注。本項目針對符號數據,就其聚類有效性及其聚類最佳化算法進行了深入地研究,主要的研究...
9.3 大數據分析中相關並行化算法 9.4 算法性能評價指標 9.5 基於Map Reduce的大數據處理並行算法的最佳化 9.6 大數據分析並行化算法套用案例分析 9.7 本章小結 第10章 大數據計算平台 10.1 數據並行計算框架Spark的研究內容 ...
在第3章中,提出基於密度的面板數據聚類方法。在相似性度量上,分別用Logistic回歸模型、判別分析、K近鄰分類器構造相似係數和非對稱相似矩陣。在聚類算法上,採用最佳優先搜尋和輪廓係數,改進DBSCAN聚類方法,提出非對稱相似矩陣的BF-DBSCAN...
《數據挖掘算法及其套用研究》共分2個部分,第1部分介紹數據挖掘算法,包括決策樹算法、貝葉斯網路算法、人工神經網路、支持向量機、關聯規則、聚類分析以及一些數據挖掘的相關技術等。第2部分主要討論數據挖掘的套用研究,包括在信用評估模型...
項目研究成果對於完善現有的算法交易策略的理論和算法以及拓展聚類分析的套用都具有重要的研究價值,同時可以為實際的金融市場決策提供可行的解決方案及科學依據。結題摘要 本課題圍繞算法交易中高維海量數據分析和算法交易策略模型建立等關鍵問題...
《模糊聚類算法及套用》可供從事模式識別教學、研究的師生、學者閱讀,也可以為從事數據挖掘、圖像分割等相關技術人員提供參考。目錄 第一章緒論 1.1聚類分析背景介紹 1.2聚類分析的基本概念 1.2.1聚類分析的基本步驟 1.2.2聚類分析...
《數據挖掘算法與套用(Python實現)》是清華大學出版社2020年出版圖書,作者孫家澤 王曙燕 內容簡介 本教材以數據挖掘的經典算法為主線,基礎部分講清楚數據挖掘的過程和經典算法:數據探索、數據預處理、分類與回歸、聚類分析、關聯規則挖掘...
設計出性能更優的半監督共識函式;3.研究半監督聚類多樣性分量的產生方法和聚類差異性的度量方法,以及它們對聚類集成性能的影響;4.分析聚類集成的影響因素,探討聚類集成的最佳時機;5.研究半監督聚類集成模型處理海量數據的高效算法及其...
譜聚類算法建立在圖論中的譜圖理論基礎上,其本質是將聚類問題轉化為圖的最優劃分問題,是一種點對聚類算法,對數據聚類具有很好的套用前景。算法步驟 譜聚類算法將數據集中的每個對象看作是圖的頂點V,將頂點間的相似度量化作為相應頂點...
其套用也是相當廣泛,例如市 場或客戶分割、模式識別、生物學研究、空間數據分 析、Web 文檔分類、異常檢測、數據流挖掘。 它可以成為一種單獨的數據挖掘工具。沒有一種算法是十全十美的,根據實際情況使用綜合性的半監督聚類算法。 半...
傳統的聚類算法可分以下五類 :① 劃分方法②層次方法③基於密度的方法④基於格線的方法⑤基於模型的方法。它們已經比較成功的解決了低維數據的聚類問題。但是由於實際套用中數據的複雜性,在處理許多問題時,現有的算法經常失效,特別是...
基於螞蟻行為的聚類算法等,並進一步提出基於映射聚類的離群點檢測方法;還特別討論了高維聚類結果的表示方法問題,提出了套用粗糙集高效表達聚類結果的方法;最後探討了聚類知識發現數據建模的基本步驟,給出了聚類知識發現的典型套用案例。
張量分解、深度學習、寬度學習的經典 模型與學習方法, 以及作者對相關模型的擴展及其在多視角聚類、地理感測數 據預測、信息級聯預測及蛋白質二級結構預測中的套用研究. 本書內容全面, 深入淺出, 既詳細介紹了基本概念、思想和算法, 也...
本書介紹了各種技術和算法的基本思想、基本原理、以及方法、步驟、模型和結構,分析其優點和局限性,給出典型套用實例 目錄 出版說明 前言 第1章概述 1 1從數據中獲取知識 1 2數據挖掘的基本概念 1 3數據挖掘的發展歷程 1 4數據挖掘...
5.2 聚類算法簡介 5.2.1 硬聚類和軟聚類 5.2.2 基於算法主要特徵的劃分 5.2.3 PMML規範中的聚類 5.3 聚類模型元素ClusteringModel 5.3.1 模型屬性 5.3.2 模型子元素 5.3.3 評分套用過程 6 通用回歸模型...
、浙江省科技計畫項目“基於DM的質量控制與分析系統”、浙江省自然科學基金項目“基於案例與知識發現的MC產品信息挖掘與管理技術”等項目研究,將上述理論套用於企業的實際產品開發與生產過程中,取得了較好的效果,證明了模型及算法的正確...