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搜索资源列表

  1. 基于数据仓库和OLAP技术的聚类挖掘系统的设计与实现

  2. 基于数据仓库和OLAP技术的聚类挖掘系统的设计与实现.nh

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-08-12
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：oxwangfeng

  1. 一种聚类挖掘结果的可视化方法.pdf

  2. 一种聚类挖掘结果的可视化方法.pdf 一种聚类挖掘结果的可视化方法.pdf

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-08-12
    • 文件大小：46080
    • 提供者：oxwangfeng

  1. 数据挖掘论文合集之数据预处理篇

  2. 数据挖掘论文合集，这是数据预处理部分的论文。相关的论文还有关联挖掘、聚类挖掘、决策树、数据挖掘的实际应用等部分，这些都会陆续上传。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-10-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：zhywjw

  1. 数据挖掘论文合集之关联挖掘篇

  2. 这是数据挖掘论文合集中关联挖掘的部分，其它聚类挖掘、决策树、应用等相关论文陆续上传中。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-10-06
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：zhywjw

  1. 数据挖掘论文合集之聚类挖掘篇

  2. 这是数据挖掘论文合集中关联挖掘的部分，其它关联挖掘、决策树、应用等相关论文都已上传。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-10-06
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：zhywjw

  1. 数据挖掘论文合集之聚类挖掘篇（重复）

  2. 这一部分是重复上传部分，不好意思，请下载时注意别重复下载。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-10-07
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：zhywjw

  1. MFC实现AGNES层次挖掘算法

  2. 层次AGNES聚类挖掘，本程序用MFC强力打造经典算法，程序附有要处理的数据集，程序源代码有很详细的注释，功能基本实现，但是也有部分BUG，望广大用户斧正 本数据集是8维属性元组，4177行的(海量)记录。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2010-01-05
    • 文件大小：100352
    • 提供者：shelleyhacker

  1. 基于本体的Web页面聚类挖掘

  2. 基于本体的Web页面聚类挖掘 数据挖掘 聚类分析

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2010-01-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：cdxkfc

  1. 分布式环境下保持隐私的聚类挖掘算法

  2. 论文：分布式环境下保持隐私的聚类挖掘算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-18
    • 文件大小：174080
    • 提供者：hardboiled

  1. WEB日志和子空间聚类挖掘算法研究

  2. WEB日志和子空间聚类挖掘算法研究 WEB日志和子空间聚类挖掘算法研究 WEB日志和子空间聚类挖掘算法研究

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-10-10
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：saicyouki

  1. 论文中期检查——数据挖掘类参考文档

  2. 论文中期检查——数据挖掘类参考文档；（2） 在熟悉业务基础上，利用开源工具Weka在近5年实际生产数据上利用传统的simpleKmeans算法进行了建立研究分析，发现数据每年分为10个近似簇时，记录的簇归属有较明显变化。聚类结果较不影响。 （3） 研究演化聚类相关理论知识，并对聚类后的数据进行了分类挖掘，以期发现质量管理中的数据演化，深刻理解离散制造业中影响产品质量因素的演变和实质。 （4） 研究遗传算法的特点和其在聚类挖掘中的应用，通过对比和研究，并应用于实际数据中发现，聚类效果仍不太理想。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-12-25
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：wpf523

  1. 数据挖掘仿真系统 matlab

  2. 通过Matlab GUI对《数据挖掘》书中的一些算法做的仿真系统，包括数据预处理、分类挖掘、聚类挖掘等

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-01-11
    • 文件大小：262144
    • 提供者：robintomps

  1. 基于遗传算法的聚类挖掘研究

  2. 基于遗传算法的聚类挖掘研究，大家可以参考一下啊

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-01-02
    • 文件大小：135168
    • 提供者：xmcx1230

  1. 基于遗传算法的k-means聚类

  2. 可以做图像分割，数据挖掘，目前，针对K-Means算法研究及应用，尤其是在文本聚类挖掘层面的应用研究越来越多。 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-01-30
    • 文件大小：3072
    • 提供者：bujibuzao_99

  1. 基于聚类挖掘的安全阀试验位移数据处理

  2. 在安全阀试验中,位移是计算流量的重要数据,由于液压系统振动及位移传感器数据采集误差等原因,需对原始位移数据进行处理。依据位移数据的时序性和分布特征,建立新的相似函数作为数据聚类的判定准则,改进聚类挖掘方法;并提出新的聚类中心不同的聚类方法,按照时间顺序将数据聚类与初始聚类中心的选取交替进行,完成数据样本的全部聚类。最后对各簇数据样本中的异常点进行检测和处理,并采用平均值法计算每簇数据新的聚类中心,作为实际的位移数据。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-11
    • 文件大小：208896
    • 提供者：weixin_38625559

  1. 科技文献数据挖掘关键技术研究.pdf

  2. 科技文献数据挖掘关键技术研究分类号 密级: UDC 编号 工学硕士学位论文 科技文献数据挖掘关键技术研究 硕士研究生:李梦阳 指导教师:姚念民教授 学位级别:工学硕士 学科、专业:计算机科学与技术 所在单位:计算机科学与技术学院 论文提交日期:2015年3月3日 论文答日期:2015年3月13日 学位授予单位:哈尔滨工程人学 Classified Index U. D. C. A Dissertation for the degree of M. Eng Research on key tec

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2019-07-08
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：dddds123

  1. 多维数量关联规则聚类挖掘研究

  2. 根据旅游数据的特殊性,提出了多维数量关联规则聚类算法(MDQARC),并从挖掘库的生成、数值属性的离散化以及关联规则挖掘和规则聚类等方面设计了有效的算法,最后通过实验将MDQARC算法与C4.5算法进行了比较,证明了该算法可以提高运行效率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-01
    • 文件大小：167936
    • 提供者：weixin_38628150

  1. 零售业顾客忠诚度的模型研究与聚类挖掘

  2. 大连交通大学 硕士学位论文 零售业顾客忠诚度的模型研究与聚类挖掘 姓名：徐鹏 申请学位级别：硕士 专业：计算机应用技术 指导教师：田宏 20081220 摘要 面对市场的激烈竞争，仅依靠商品本身很难在瞪趋激烈的竞争中取胜，现今市场的 竞争，实际怒赢得顾客的竞争。因此，如何建立蹶客忠诚度模型分析顾客的忠诚度是+ 分重要的。因为这为企业如何更好的去识别和保留忠诚度高的顾客，挖掘潜在和提升顾 客忠诚度，以及预防顾客流失都起着至关重要的作用。 本文研究重点在于分析国内零售业颤客消费行为特性，探讨圈内零

  3. 所属分类：餐饮零售

    • 发布日期：2010-10-22
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：gadflyyy

  1. 基于Hadoop的物流历史数据聚类挖掘研究

  2. 数据不仅是一种资源,更是一种财富。在大数据应用领域中,金融数据分析被视为一个很有前景的方向。股票分析一直是金融领域一个很热门的话题,而且涉及多个领域的知识。在此之前,人们更多的是采用基本分析,即通过宏观及微观的经济政策、本行业领域的发展状况、投资者的行为态度、反映企业自身发展状况的指标等方面来预测股票今后走势。随着大数据相关技术的发展,在海量的股票历史数据中发现规律进而预测股票走势成为一个很热门的研究课题。本文是对股票大数据进行聚类分析,本文的主要工作如下:1、数据收集。通过python爬虫以及

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2020-12-01
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：kamo54

  1. 基于密度与动态阈值的任意形状聚类挖掘算法研究

  2. 本文分析了数据聚类算法BIRCH 的不足之处，提出了一种基于密度与动态阈值的任意形状聚类挖掘算法——DVTD 算法，它结合密度和阈值双重参数，并根据数据集内在特征，动态改变阈值T，既可以控制CF 树的大小，也能利用不同球形聚类逼近任意形状的数据聚类。实验结果表明，它的算法复杂度与 BIRCH 相当，并大大降低了 CF 的大小，对任意形状的聚类效果可以达到与DBSCAN 相近的效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38610682
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