数据挖掘之聚类算法综述

近年来,数据挖掘技术的研究备受国内外关注,其主要原因是信息技术发展产生了大量分散的数据,迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识.此前的研究,主要集中于分类算法及应用方面的研究,但某些特殊领域,如生物信息学研究等,需要通过聚类方法解决一些实际问题.本文从横向深入分析了数据挖掘技术中聚类算法的发展,对层次法、划分法、模糊法,以及量子聚类、核聚类,基于密度和网格等10种聚类算法的原理、过程和特点等都进行了比较详细的分析论述.     

数据挖掘中聚类算法的研究与探讨

聚类算法是数据挖掘中用来发现数据分布和隐含模式的一项重要技术。通过分析研究数据仓库及数据挖掘中聚类算法的现状,对数据挖掘中常见的几种聚类算法的性能进行相互比较,并分析它们各自的优缺点,对数据挖掘中聚类算法的发展趋势作出展望。     

空间数据挖掘聚类算法研究

聚类分析是当今飞速发展的数据挖掘和数据信息分析的一个重要技术,因此聚类分析已经成为数据挖掘领域一个非常活跃的研究课题.针对空间数据库对聚类算法的特殊要求,分析了空间聚类算法的构造思想及其优缺点,探讨了空间聚类算法目前的工作、算法的一些开放性问题以及今后的研究方向.     

谈数据挖掘中常用的聚类算法

聚类算法是数据挖掘的核心技术,本文提出了评价聚类算法好坏的标准,基于这个标准,对数据挖掘中常用聚类算法作了比较分析.以便于人们更容易、更快捷地找到一种适用于特定问题的聚类算法.     

数据挖掘中聚类算法的研究

目前对聚类算法的研究越来越多,在数据挖掘领域,聚类面临着新的形势。总结了数据挖掘中主要的传统聚类算法,介绍了聚类方法的最新发展。     

基于Web挖掘中聚类算法的浅析

针对Web挖掘,首先论述了Web挖掘的基本理论,接着分析数据挖掘中的聚类算法,讨论了聚类分析的数据结构和数据类型,以及聚类算法的分类,详细介绍了数据挖掘中用到的主要聚类算法,最后对评价聚类结果的方法进行了分析。     

数据挖掘中聚类分析算法研究

聚类分析是数据挖掘的一个主要研究方向，目前其研究已深入到数据库、数据挖掘、统计等领域并取得了很大的成就．本文介绍了聚类分析的应用及数据挖掘对聚类算法的典型要求，并对现有的传统聚类算法进行了分析与评估．最后介绍了聚类分析最新的研究方向——流数据聚类分析．     

基于Web个性化服务中聚类算法的研究

对数据挖掘领域中常用聚类算法进行了阐述,并对其优缺点进行了分析,指出各自的特点,以便于人们更快、更容易地选择一种聚类算法解决特定问题。     

基于层次聚类算法的改进研究

提出一种新的层次聚类方法,着重分析了该算法的思想体系及算法实现过程。该算法具有使结果簇更紧凑和独立的效果,具有更高的效率。     

基于蚁群聚类算法的数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用研究

本文对入侵技术和聚类算法进行分析,明确相关技术在实践中存在的问题,在此基础上对变异因子进行分析,通过相关程序的计算,保证计算结果的准确性。然后把蚁群算法相关问题作为研究点,对蚁群算法的改进技术进行系统的探究。     

模糊聚类分析在数据挖掘中的应用研究

聚类分析是数据挖掘的一个重要研究领域,按照一定的要求和规律将事物进行分类的一种数学方法。将模糊数学的模糊理论应用于数据挖掘的聚类分析中,提出一种快速模糊C-均值聚类算法,并给出模糊聚类分析在数据挖掘中的应用的主要步骤,大大提高计算效率,收敛速度非常快,对大量数据处理是有实际意义的。     

数据流挖掘中的聚类技术

在动态数据流挖掘过程中,对数据流进行聚类,把未知的数据流划分或者生成到一个簇中。发现隐含的知识、价值和模式,是一种非常有效的数据流挖掘技术。分析和研究了数据流挖掘的聚类算法,并对数据流聚类技术发展进行了展望,提出了数据流挖掘的研究方向。     

流数据聚类的捕鱼算法简

流数据是近年来关注比较多的一种数据形式,但由于它自身的特点,无法使用传统的算法对它进行聚类分析.数据挖掘是从大规模数据库中提取感兴趣的信息.聚类是数据挖掘的重要工具,它根据数据间的相似性将数据库分成多个类,每类中数据要求尽可能相似.针对流数据的特点,引入一种采用渔夫捕鱼策略的新的聚类算法.该算法采用动态多点随机投鱼网方法,并且根据捕鱼环境的不同采用不同的探测策略.流数据聚类的捕鱼算法是一种即时更新模型的在线聚类算法.     

数据流挖掘技术研究

随着海量动态数据流的出现,在随时间动态变化和无限到达的流数据中发现有价值的数据和知识,对传统数据挖掘技术研究提出了挑战和机遇.本文介绍数据流挖掘的内容,分析和研究了主要的一些数据流挖掘的算法.     

数据挖掘技术及其在电子商务中的应用

介绍了数据挖掘技术的产生、发展和现状,分析了数据挖掘技术在电子商务中应用较为成功的电子商务推荐系统,同时对常用的数据挖掘算法提出了一种改进算法,并通过实验进行了验证。     

模糊聚类分析在数据挖掘中的应用

聚类分析是数据挖掘的主要方法之一,而且能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况,集中对特定的聚簇集合作进一步的分析。介绍了数据挖掘过程中常见的数据聚类算法,讨论了聚类分析最新的研究方向——模糊聚类方法。