文件名称：数据挖掘中的聚类分析-数据挖掘技术及应用
文件大小：9.29MB
文件格式：PPT
更新时间：2024-05-15 10:17:26
数据挖掘
数据挖掘中的聚类分析 数据挖掘关心聚类算法的如下特性：处理不同类型属性的能力、对大型数据集的可扩展性、处理高维数据的能力、发现任意形状簇的能力、处理孤立点或“噪声”数据的能力、对数据顺序的不敏感性、对先验知识和用户自定义参数的依赖性、聚类结果的可解释性和实用性、基于约束的聚类等。 主要的数据挖掘聚类方法有：划分的方法、层次的方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法等。