数据挖掘原理与SPSSClementine应用宝典第8章聚类分析教学幻灯片讲义.pptVIP

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数据挖掘原理与SPSSClementine应用宝典第8章聚类分析教学幻灯片讲义.ppt

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;第8章聚类分析 ;主要内容;8.1.1聚类分析介绍;8.1.2聚类分析中的数据类型;8.1.3 区间标度变量 ;8.1.4 二元变量 ;8.1.5 分类型、序数型变量 ;8.1.6 向量对象 ;8.2 聚类分析常用算法分类 ;8.4.1 凝聚的和分裂的层次聚类;8.4.1 凝聚的和分裂的层次聚类;8.4.2 BIRCH：平衡迭代归约和聚类 ;8.4.2 BIRCH：平衡迭代归约和聚类 ;8.4.2 BIRCH：平衡迭代归约和聚类 ;8.4.3 ROCK：分类属性层次聚类算法 ;8.4.3 ROCK：分类属性层次聚类算法 ;8.4.4 CURE：使用代表点聚类方法;8.4.4 CURE：使用代表点聚类方法;8.4.4 CURE：使用代表点聚类方法;8.4.5 Chameleon：动态建模层次聚类 ;8.4.5 Chameleon：动态建模层次聚类 ;8.4.5 Chameleon：动态建模层次聚类 ;8.5 基于密度的聚类方法 ;8.5.1 DBSCAN：高密度连通区域聚类;8.5.1 DBSCAN：高密度连通区域聚类;8.5.1 DBSCAN：高密度连通区域聚类;8.5.2 OPTICS：点排序识别聚类结构;8.5.3 DENCLUE：密度分布函数的聚类 ;8.5.3 DENCLUE：密度分布函数的聚类 ;8.6 基于网格的聚类方法 ;8.6.1 STING：统计信息网格聚类;8.6.1 STING：统计信息网格聚类;8.6.1 STING：统计信息网格聚类;8.6.2 WaveCluster：利用小波变换聚类;8.6.2 WaveCluster：利用小波变换聚类;8.6.2 WaveCluster：利用小波变换聚类;8.7 基于模型的聚类方法 ;8.7.1 统计学方法COBWEB;8.7.1 统计学方法COBWEB;8.7.2 神经网络方法SOMs;8.8 高维数据聚类方法 ;8.8.1 CLIQUE：维增长子空间聚类方法 ;8.8.1 CLIQUE：维增长子空间聚类方法 ;8.9 模糊聚类FCM;8.10 应用实例分析;谢谢