已閱讀1頁(yè)，還剩55頁(yè)未讀， 繼續(xù)免費(fèi)閱讀
版權(quán)說(shuō)明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、首先,該文就數(shù)據(jù)挖掘的起源、發(fā)展和當(dāng)前研究熱點(diǎn)進(jìn)行了綜述,并介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)類型、數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)(包括數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)歸約和數(shù)據(jù)變換等方法)、數(shù)據(jù)挖掘的功能以及模式興趣度.隨后,在聚類方法分類的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)介紹了聚類劃分法中的k-平均方法、k-中心點(diǎn)方法以及它們的改進(jìn),并就模糊集合的相似關(guān)系提出了三種度量方法:相似度、距離和語(yǔ)義關(guān)聯(lián)度.最后,以佛山電信關(guān)于通話記錄的數(shù)據(jù)挖掘?yàn)楸尘?針對(duì)通話記錄數(shù)據(jù)的特點(diǎn),提出了
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間，僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請(qǐng)與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 數(shù)據(jù)挖掘中模糊聚類與聚類集成研究.pdf
- 數(shù)據(jù)挖掘中模糊聚類算法研究.pdf
- 基于聚類的數(shù)據(jù)挖掘在電信客戶細(xì)分中的應(yīng)用.pdf
- 數(shù)據(jù)挖掘中模糊聚類算法的研究.pdf
- 聚類挖掘在電信客戶分類中的研究與應(yīng)用.pdf
- 數(shù)據(jù)挖掘聚類算法在CRM中的研究與應(yīng)用.pdf
- 模糊聚類算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用研究.pdf
- AFS聚類方法研究及其在模糊數(shù)據(jù)聚類中的應(yīng)用.pdf
- 改進(jìn)的模糊聚類算法及其在電信欠費(fèi)數(shù)據(jù)中的應(yīng)用研究.pdf
- 模糊聚類算法研究及其在電信客戶細(xì)分中的應(yīng)用.pdf
- 模糊聚類算法及其在文本挖掘中的應(yīng)用.pdf
- 基于模糊聚類的數(shù)據(jù)挖掘研究.pdf
- 模糊聚類算法研究及在Web日志挖掘中的應(yīng)用.pdf
- 數(shù)據(jù)挖掘中聚類算法的研究與應(yīng)用.pdf
- 模糊聚類方法在電信客戶細(xì)分中的應(yīng)用研究.pdf
- 譜聚類在離群數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用研究.pdf
- 電信數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究——模糊關(guān)聯(lián)和周期性數(shù)據(jù)聚類的研究.pdf
- 模糊聚類在Web使用模式的挖掘中的研究.pdf
- 基于聚類的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在材料信息中的研究與應(yīng)用.pdf
- 數(shù)據(jù)挖掘中聚類集成與半監(jiān)督聚類研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論