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AI:聚类算法

AI:聚类算法

有只羊
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本章首先介绍聚类分析在数据挖掘中的应用,包括作为其它算法的预处理步骤、获得数据的分布情况、孤立点挖掘。聚类分析的目标就是形成的数据簇,衡量一个聚类分析算法质量,依靠相似度测量机制是否合适以及是否能发现数据背后潜在的、手工难以发现的类知识。以及几种距离的计算方法。其次介绍划分聚类方法,包括k-means算法,PAM算法;随后介绍层次聚类方法包括AGNES (AGglomerative NESting)算法,BIRCH算法,CURE算法;密度聚类方法,包括DBSCAN算法;以及一些其它聚类方法
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