类算法在保险行业的运用与分析

聚类分析是数据挖掘中的非常重要的技术,通过对数据挖掘中常用聚类算法的分类分析比较,使得人们在实际应用中能方便、快捷地找到最好的聚类算法以解决实际问题,然后通过一个实例运用聚类来进行分析和实践。     

常用聚类算法比较分析

数据挖掘是目前一种新的重要的研究领域,而聚类分析是其重要的方法.本文对常用聚类算法进行比较分析指出各自特点以便能更好的掌握和使用.     

优化的聚类算法与混合的K-Means分层算法

数据挖掘是大量数据的分析,发现数据中有效的、新颖的、潜在有用的数据,最终变为可理解的模式。本文介绍了数据挖掘的概念,旨在提供k-means聚类和等级分明的聚类组合,提供的混合聚类方法在集群机制的稳定性是非常有帮助的。     

聚类算法研究

聚类分析在数据挖掘领域中是一个非常重要的研究课题,该文阐述了聚类算法的基本原理和性能要求,并依据算法思想的不同把聚类算法分为五类,详细介绍了每一类的算法思想、优缺点及典型算法,有利于用户对聚类算法的选择和研究者对聚类算法的改进研究,最后探讨了聚类算法今后的发展趋势。     

数据挖掘中聚类算法研究

聚类分析是数据挖掘的核心技术之一。本文介绍了当前最具代表性的聚类算法,分析它们各方面的特性,总结了聚类方法发展的趋势,并对聚类算法的研究提出了展望,便于研究者对已有算法应用与改进。     

蚁群聚类算法分析

数据聚类是重要的数据挖掘技术,在工程和技术等领域具有广泛的应用背景。蚁群算法作为一种新型的优化方法。具有很强的鲁棒性和适应性。文章着重介绍蚁群聚类算法的研究情况,阐述当今流行的蚁群聚类算法的基本原理及其特性。旨在为蚁群聚类算法的发展提供引导作用。     

数据挖掘中聚类算法的分析与研究

聚类算法是数据挖掘中的核心技术,虽然聚类算法已被广泛深入的研究,但其应用在数据挖掘领域时间不长,其间产生了许多不同的适用于数据挖掘的聚类算法。本文介绍了聚类算法的发展史和概况,详细说明了聚类算法的分类,最后总结了聚类算法的应用。     

数据挖掘中变量聚类方法的应用研究

讨论了变量聚类方法中相同类型变量相似性测度方法,首次提出一种关于混合变量间相似性测度的方法。并将基于变量的聚类分析和模糊聚类结合起来,为解决数据挖掘中基于变量聚类问题提供了有效的分析工具。最后给出一个应用实例。     

数据挖掘中的聚类算法综述

聚类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。全面总结了数据挖掘中聚类算法的研究现状,分析比较了它们的性能差异和各自存在的优点及问题,并结合多媒体领域的应用需求指出了其今后的发展趋势。     

数据挖掘中聚类算法研究

聚类分析是数据挖掘领域中一个非常热门的研究课题,应用于各个领域的聚类算法非常多。本文介绍了衡量聚类算法性能的几个指标,对聚类分析进行了分类,列举了每类中典型的聚类算法,重点分析了神经网络中的自组织特征映射(SOM)算法。最后提及了聚类分析方法的应用范围以及今后需要解决的问题和发展方向。     

基于数据挖掘的聚类算法研究

随着数据信息的积累,如何从这些海量信息中有效地提取所需要的知识成为当前数据挖掘的重要内容。聚类作为数据挖掘的重要工具,通过将数据划分成多个类,使得类内数据尽可能相似,而类间数据的相似度尽可能小,已成为研究热点。本文总结在数据挖掘中的聚类算法,针对聚类中所存在的问题进行归纳,并对未来的研究进行了展望。     

数据挖掘中聚类算法比较研究

聚类分析技术是数据挖据中的一种重要技术。本文介绍了数据挖掘对聚类的典型要求和聚类方法的分类，研究分析了聚类的主要算法．并从多个方面对这些算法的性能进行比较。     

数据挖掘中聚类算法研究进展

聚类分析是数据挖掘中重要的研究内容之一,对聚类准则进行了总结,对五类传统的聚类算法的研究现状和进展进行了较为全面的总结,就一些新的聚类算法进行了梳理,根据样本归属关系、样本数据预处理、样本的相似性度量、样本的更新策略、样本的高维性和与其他学科的融合等六个方面对聚类中近20多个新算法,如粒度聚类、不确定聚类、量子聚类、核聚类、谱聚类、聚类集成、概念聚类、球壳聚类、仿射聚类、数据流聚类等,分别进行了详细的概括。这对聚类是一个很好的总结,对聚类的发展具有积极意义。     

数据挖掘中密度聚类算法研究

经典的密度聚类算法是DBSCAN（Density—BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）．它在处理空间数据时具有快速、有效处理噪声点和发现任意形状的聚类等优点。但是DBSCAN存在一些缺点,因此许多密度聚类算法被提出来,包括：基于抽样的DBSCAN、基于数据分区的DBSCAN、基于密度梯度的聚类算法和基于相对密度的聚类算法等。     

层次聚类算法在图象处理中的应用

聚类分析在任何涉及多维数据分析或处理的学科中都是很普遍的.计算机视觉领域中的图像分割经常表示成一个聚类问题.现在聚类方法在模式识别,图像处理,信息检索中的应用越来越受关注,本文就是研究层次聚类算法在图象处理中的应用,将一张图片用层次聚类方法分类.     

图聚类算法的评价模型

关系数据可抽象为网络,在通常情况下,缺乏对这些现实网络背景知识的了解。为了评价图聚类算法在现实网络上的性能表现,构建了一种接近现实的网络模型,通过算法在模型网络上的性能表现来推断其分析现实网络的能力。为了确保此推断的合理性,构建的模型网络具有与所研究网络完全相同的一阶统计特征。同时,构建的模型网络可具有任意设定的集团结构,这就相当于给定了背景知识,即真实的分类信息是已知的。实例说明,构建的模型为客观评价图聚类算法提供了一条途径。     

两种聚类算法的比较与实现

基于统计的系统聚类分析是一种重要的数据挖掘算法。研究了一种多重系统聚类模型及其算法实现,把变量聚类和样本聚类相结合,并使用了两种方法赋值样本数据阵,使聚类结果更加直观。     

对类属性和混合属性数据聚类的一种有效的算法

聚类算法是数据挖掘中的重要方法,针对现有适用类属性和混合型属性的数据集聚类算法如k-modes算法、k-prototypes算法和模糊k-prototypes算法等的不足,提出一种新的方法——类属性分解法。这种方法有更高的稳定性和可靠性,并能有效地减少随机性。     

蚁群聚类算法在客户分类中的应用

蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法,是研究组合优化、通信网络、机器人等许多领域的一种新方法.基于蚁群算法的聚类方法已经在当前数据挖掘研究中得到应用.本文通过此算法对企业的客户消费数据进行分类,以此来获取不同类型客户的需求并针对不同类型的消费群体制定相应的营销策略.     

各种聚类算法及改进算法的研究

该文详细阐述了数据挖掘领域的常用聚类算法及改进算法,并比较分析了其优缺点,提出了数据挖掘对聚类的典型要求,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和对聚类算法作进一步的研究。并给出了相应的算法评价标准、改进建议和聚类分析研究的热点、难点。上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考。