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搜索资源列表

  1. 数据挖掘——概念、模型、方法和算法.pdf

  2. 本书全面讲述了数据挖掘的概念、模型、方法和算法。本书共包括13章和2个附录，全面、详细地讲述了从数据挖掘的基本概念到数据挖掘的整个过程，以及数据挖掘工具及其典型应用领域。本书编写严谨、内容权威、结构合理、科学规范、语言流畅，特别适合作为高等院校数据挖掘课程的教科书，还适合作为数据挖掘研究人员必备的参考书。 目 录 第1章 数据挖掘的概念 1 1.1 概述 1 1.2 数据挖掘的起源 3 1.3 数据挖掘过程 5 1.3.1 陈述问题和阐明假设 5 1.3.2 数据收集 6 1.3.3 数据预处

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-27
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：linkui26

  1. 基于聚类分析法的典型工艺路线发现方法

  2. 为解决计算机辅助工艺设计系统从工艺数据中提取工艺知识的问题，提出了应用聚类分析法获取典 型工艺路线的方法，建立了以矩阵表达工艺路线数据的数学模型。在工序编码的基础上，应用曼哈坦距离计算工 序间的相似度。应用欧氏距离计算工艺路线间的相似度，并以相异度矩阵表示工艺路线的相异度。通过平均距离 法计算工艺路线簇间的距离，并应用凝聚的层次聚类法进行工艺路线聚类。最后，通过工艺路线聚类粒度的确定 方法确定聚类结果，并以轴套类零件典型工艺路线发现为例，验证了该方法的有效性。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-08-30
    • 文件大小：265216
    • 提供者：wofeiyingxiong1

  1. 层次聚类课件

  2. 课件详细讲述了层次聚类，凝聚和分裂的聚类，方法的优点与缺点。如何计算类与类之间的距离

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-11-24
    • 文件大小：760832
    • 提供者：singlala

  1. 凝聚的层次聚类算法 C++

  2. 凝聚的层次聚类C++算法，Agene算法，可立即运行。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-06-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：deltapan

  1. OpenCV下的AGNES聚类算法实现

  2. opencv配置就自行百度了 因为是用于opencv下，所以： 输入数据要求是Mat格式的特征数据，按行排列 返回数据为Mat格式的标签列表 如果想用于一般数据，自行修改即可 封装成类了，opencv配置正常的话可即刻运行

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2013-12-20
    • 文件大小：2048
    • 提供者：yyyy3531614

  1. 基于层次聚类的多维数据分析

  2. 基于层次聚类的多维数据分析算法，凝聚层次算法: 初始阶段，将每个样本点分别当做其类簇，然后合并这些原子类簇直至达到预期的类簇数或者其他终止条件。 传统的凝聚层次聚类算法有AGENES，初始时，AGENES将每个样本点自为一簇，然后这些簇根据某种准则逐渐合并，例如，如果簇C1中的一个样本点和簇C2中的一个样本点之间的距离是所有不同类簇的样本点间欧几里得距离最近的，则认为簇C1和簇C2是相似可合并的。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-03-19
    • 文件大小：98304
    • 提供者：u014212996

  1. 凝聚层次聚类 代码

  2. 凝聚层次聚类 基于最近邻 全连锁 平均值方法 组平均方法的凝聚层次聚类代码

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2014-06-19
    • 文件大小：2048
    • 提供者：jingsijiang

  1. 凝聚型层次聚类的matlab代码

  2. 代码说明 代码仅供学习研究，未经允许，请勿擅自商用。 1.输入文件格式 输入的文件要求为N行两列的形式，两列分别对应，输入数据点的X轴坐标和Y轴坐标。 输入文件格式示例如下： 0.821794 -0.0462153 1.03929 0.060835 1.12046 0.0745568 1.02233 0.0514739 2.代码支持的凝聚层次聚类算法 通过简要的修改代码中函数的参数，代码可以支持不同的凝聚方法，支持的凝聚方法如下，默认的为代码本身算法： 单连接算法（默认，最近邻聚类算法，最短距

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2015-06-10
    • 文件大小：335872
    • 提供者：mxlm*w

  1. 层次聚类算法AGNES.zip

  2. 自己用C++实现的AGNES凝聚层次聚类算法，完整的VS2010工程，代码里面包含有测试数据，具有良好的编程风格和详细的注释，可运行得到正确结果。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-08-05
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：shandianfengfan

  1. Python聚类算法之凝聚层次聚类实例分析

  2. 主要介绍了Python聚类算法之凝聚层次聚类的原理与具体使用技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-21
    • 文件大小：60535
    • 提供者：weixin_38582506

  1. 数据挖掘 | [有监督学习——分类] 决策树基本知识及python代码实现——利用sklearn

  2. 利用决策树进行分类，使用了sklearn包。 决策树分类及sklearn实现决策树的定义决策树的组成信息增益python代码实现决策树可视化一些参考 相关文章： 数据挖掘 | [关联规则] 利用apyori库的关联规则python代码实现 数据挖掘 | [有监督学习——分类] 朴素贝叶斯及python代码实现——利用sklearn 数据挖掘 | [无监督学习——聚类] K-means聚类及python代码实现——利用sklearn 数据挖掘 | [无监督学习——聚类] 凝聚层次聚类及pytho

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：178176
    • 提供者：weixin_38536716

  1. 基于蚁群优化算法的凝聚型层次聚类

  2. 基于蚁群优化算法的凝聚型层次聚类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：398336
    • 提供者：weixin_38659374

  1. OPE-HCA：用于层次聚类算法的最佳概率估计方法

  2. 优胜劣汰是选择优胜劣汰而消除劣等劣势的原则。该原理已在许多领域中使用，尤其是在优化问题解决中。数据挖掘社区中的集群致力于发现隐藏在数据集中的未知表示或模式。层次聚类算法（HCA）是一种聚类分析方法，它通过层次结构搜索聚类的最佳分布。层次聚类的策略通常有两种类型：使用自下而上的过程进行聚集，而使用自上而下的过程进行分裂。但是，大多数聚类方法都有两个缺点：使用基于距离的度量和集群整合的困难。在本文中，我们通过适度生存原则提出了一种最佳概率估计（OPE）方法。我们设计了一种基于OPE的分层聚类算法（H

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38663036

  1. 基于音素后验概率和层次凝聚聚类算法的音素边界检测

  2. 提出了一种基于音素后验概率和层次凝聚聚类算法的音素边界检测方法。该方法首先利用改进的TRAP结构提取语音信号的帧级音素后验概率;然后,运用层次凝聚聚类算法将提取的音素后验概率进行聚类分析;最后根据其全部的最小损失函数值获取阈值,并通过此阈值决定聚类数目和音素边界。实验证明:该方法具有较好的检测性能,且相对于梅尔倒谱参数(MFCC),音素后验概率更为适合音素边界的检测。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：320512
    • 提供者：weixin_38702110

  1. 基于突发词聚类的微博突发事件检测方法

  2. 微博突发事件检测是网络舆情分析的重要分支,近年来已受到国内外学者的广泛关注。分析用户行为特征,提出一种用户影响力计算方法,并将其与微博文本特征、传播特征相结合,提出词语突发度概念作为突发词的判定标准,进而抽取突发词集;引入凝聚式层次聚类算法,对突发词集进行聚类,并筛选出合适的突发词类簇用以描述突发事件,从而实现微博突发事件检测。通过实验检测,结果是正确率为63.64%,召回率为87.5%,F值为0.74,表明该方法可以在大量微博数据中有效检测到突发事件。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：973824
    • 提供者：weixin_38610870

  1. 集聚层次聚类分析的头脑风暴优化

  2. 头脑风暴优化（BSO）是一种相对较新的群体智能算法，它模拟了人类头脑风暴的解决问题的过程。 通常，BSO使用扁平集群，这有​​很多缺点。 本文将凝聚的层次聚类引入到BSO中，然后分析其对创建算子性能的影响。 与具有k均值聚类的BSO相比，该算法适用于数值优化问题。 实验结果表明，该算法取得了令人满意的结果，并保证了较高的覆盖率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：441344
    • 提供者：weixin_38710323

  1. 一种基于小型Hadoop集群的数据分层调度处理算法研究

  2. 针对当前抓取调度数据量巨大且计算复杂耗时长的问题，根据数据集的维度特征属性，通过凝聚层次聚类的方式对数据进行分层处理，并将其运用到小型Hadoop分布式系统中，通过服务器Master来对一般数据库MySQL数据库进行维护与待分层，并对其中的数据特征进行归列，再按照流程传递到不同的Slave服务器使得处理好工作得以进行。Map过程之前将凝聚层次聚类规则作为预处理操作，完成数据模板文件的编写。选取MVC模式应用到实验模拟测试中：小型Hadoop分布式系统Master节点和Slave节点的运行效率比单

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：813056
    • 提供者：weixin_38546459

  1. 基于潮流断面修正的含风电电网无功-电压分区方法

  2. 在风电接入的背景下，为了获得相对稳定同时满足风电波动时电压控制要求的合理分区，在牛顿-拉夫逊法中雅可比矩阵的基础上，采用逐次递归方法得到系统的全维灵敏度矩阵，通过建立全维空间电气距离矩阵反映系统所有节点间电气耦合关系的强弱；采用基于各潮流状态下风电概率模型和各节点电压值的电气距离矩阵修正系数，建立表征风电波动导致系统潮流状态动态变化的量化关系式，以修正后的各潮流状态下电气距离矩阵之和为分区依据，采用凝聚层次聚类方法进行全网分区；利用主成分分析法对修正后的电气距离矩阵进行降维，快速准确地得到系统分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38690522

  1. 维度概率摘要模型及其层次聚类算法

  2. 提出一种维度概率摘要模型,将聚类产生的簇摘要信息采用各维度的概率分布来表示;定义点簇相似度、簇簇相似度等相似性度量方法;提出一种基于维度概率摘要模型的凝聚层次聚类算法.实验分析发现,所提模型和算法能够产生高质量的聚类,能够避免噪声点的影响并发现离群点,能够自动发现聚类,算法稳定可靠且对高维数据集聚类效果很好.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：289792
    • 提供者：weixin_38629206

  1. 专家交互情境下不完备群组DEMATEL决策方法

  2. 为克服现有群组DEMATEL存在的尚未考虑群组专家之间的信息交互、对于不完备专家判断信息的推断机理不明确等缺陷,基于社交网络中的信任关系理论和凝聚层次聚类理论,通过给出不完备群组DEMATEL初始直接影响矩阵残缺值的推断方法和专家交互情境下群组DEMATEL直接影响矩阵信息修正方法,提出专家交互情境下不完备群组DEMATEL决策方法的实现步骤.最后,通过算例对比分析反映出通过专家多轮次交互,群组专家之间的共识度以及决策结果的可靠性持续提升,从而验证了所提出方法的科学性和可行性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：585728
    • 提供者：weixin_38699613
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