基于山峰聚类的聚类上限确定方法

文章提出了一种基于山峰聚类的聚类上限检测方法,依靠山峰聚类确定聚类数目的上限,仿真试验表明,这种方法能将聚类上限确定在一个合理的范围之内,从而加快聚类的效率.     

一种分层聚类方法及其应用研究

在数据挖掘领域,聚类用于发现数据的分布模式和数据间的相互关系.作者提出一种分层聚类算法,可识大规模、高维数据.该算法首先从不同的角度对电信客户进行聚类或分类,然后以这些聚类为基础,实行自底向上的层次聚类得到最终的聚类结果.算法执行效率高,适合大规模数据的聚类问题.该方法在某电信企业的客户分析中取得了较好的结果.     

一种新的层次谱聚类算法

提出一种新的聚类算法——层次谱聚类算法.该算法在传统二分的SM谱聚类的过程中嵌入了层次聚类算法,目的是为了提高谱聚类的聚类正确率,同时又利用谱聚类纠正了层次聚类过程中所得到的歪斜划分.实验结果表明:提出的层次谱聚类算法的聚类正确率比层次聚类算法、谱聚类算法的聚类正确率都要高,同时又纠正了层次聚类过程中的歪斜划分.     

一种基于灰色聚类和模糊聚类的集成方法

根据灰色聚类,模糊聚类,关联系数原理,提出一种新的综合集成方法,利用灰色关联系数将灰色聚类与模糊聚类集成,使聚类结果不仅反映了各聚类对象所属灰类的信息,还有效显化了各个对象间的相互关系的信息.     

覆盖聚类算法

首先比较几类主要的聚类算法,给出每类算法的基本概念、原理、每类的代表性算法,及这些算法的主要特征。在此分析基础上,提出一种新的聚类算法———覆盖聚类算法,该算法采用覆盖的概念将比较集中的样本聚合在一起,从而发现隐含在样本集中的类,对于周围稀疏的样本结合最短距离法,获得聚类效果,并用实验数据对分层聚类方法、LBG方法与覆盖聚类算法进行比较,证明了覆盖聚类算法的可行性和有效性。最后给出了算法的研究方向。     

灰色综合聚类方法的一种改进

在灰色聚类评估中,灰色综合聚类方法存在灰色聚类系数无显著性差异的评估问题,针对灰色综合聚类方法存在的问题进行了改进,提出了一种新的灰色综合聚类方法.并以一算例进行实证分析,证明了这种改进的方法更具有有效性.     

符号数据最佳聚类个数的确定方法

在聚类分析中,如何选择恰当的聚类个数是一个非常复杂而又必须面对的问题.尽管针对数值型数据聚类个数的选择算法已经进行了广泛地研究,但如何确定符号型数据的聚类个数仍然是一个富有挑战性的问题.结合划分和层次聚类的思想,提出一种符号数据聚类个数的确定算法.在UCI数据集上的实验结果表明该方法是有效的.     

多维数据的聚类结果可视化技术综述

在很多情况下,人们不仅需要聚类算法给出类标,还需要掌握聚类结构和数据分布情况.为满足后一项需求,出现了许多聚类结果的可视化(简称聚类可视化)技术,以图形的方式将多维数据和其聚类结果显示在二维或三维空间.从直接在二维或三维空间显示数据及其聚类结果、数据经降维(或映射)后显示以及其它显示方式3种角度综述了常用的30多种聚类可视化方法,并对各种方法的优缺点和适用性进行了分析和讨论.     

基于引力概念的聚类质量评估算法

为了定量分析聚类算法的聚类结果,提出了基于引力概念的聚类质量评估算法.该算法将数据空间中的数据点视为带有单位质量的质点,通过分析聚类结果中数据点之间的引力关系来评估聚类结果的质量.在一个聚类结果中,各类中的数据点之间引力大并且噪音数据受到的引力小,这样的聚类结果视为质量较高的聚类结果.相反,如果类中数据间的引力较小而噪音数据所受到的引力较大,这样的聚类结果就是一个质量不高的聚类结果.在几个不同的数据集上,对算法的有效性和高效性进行了测试.实验结果表明,该算法能在极短的响应时间内得到聚类结果评估值,正确地反映聚类结果的优劣.提出的算法可以引导聚类方法自动发现最佳聚类结果而无需人工干预.     

一种快速减法聚类算法

在对山峰聚类和减法聚类进行分析之后提出了一种通过划分网格、规约数据、减法聚类3步完成的聚类算法.仿真试验表明,此方法较之山峰聚类,减法聚类能明显减少计算量,提高聚类的速度.     

数据挖掘中的模糊聚类分析及其应用

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,模糊聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究课题。论文从数据挖掘的概念出发,研究分析了模糊聚类的主要算法,并从多个方面对这些算法性能进行比较,同时还对模糊聚类分析在数据挖掘中的应用进行了阐述,最后对模糊聚类的研究领域进行了总结和展望。     

改进的聚类分析算法在高校人力资源管理中的应用

聚类分析是数据挖掘中的一个重要技术。提出了一种改进的聚类分析算法,它基于中心距离比值指标,可以自主获得最佳聚类数和聚类结果。并针对一个真实的高校人力资源数据库集,采用改进的聚类算法对教师的现状进行客观而有效的描述,结果表明将聚类算法用于高校人力资源管理是有效的。     

数据仓库数据加载技术

数据仓库中的数据不是传统数据库中数据的简单堆积，其数据的组织必须方便基于数据仓库基础之上的数据挖掘和商业智能工作，为决策者提供访问、分析及共享信息的能力，从而发挥数据仓库的真正功效。成功构造一个数据仓库的关键在于自始至终理解用户需要，紧紧围绕用户目标这一主题进行数据的搜集和存储。首先分析数据仓库的特点及拥有的数据类别及组成，重点介绍如何从现有数据库中有效地将数据引导至数据仓库的方法和策略，具体给出了数据仓库中5种不同类别数据的加载方法。     

一种高效并行关联规则挖掘新算法

提出了一种在微机集群上实现的高效并行算法。该算法利用矩阵理论中上三角矩阵的良好性质，通过数据库约简、投影等操作，在微机集群的各节点上开展并行挖掘，从而提高挖掘算法的效率和可扩性。在微机集群上的实验证明，该算法能大大提高关联规则的挖掘效率，并具有良好的可扩性。     

基于主成分聚类分析的采矿方法优选

 采矿方法优选涉及到多指标体系的分类及综合评价问题,利用主成分分析简化了指标结构,将主成分分析与聚类分析相结合,提出了主成分聚类分析法,并基于该方法对来自某矿山的15个试样的采矿方法进行了优选。在此过程中,针对传统主成分分析方法的缺点和应用中可能出现的误区,通过均值化改进了主成分分析的特征提取,通过以主成分得分为新的数据基础做聚类分析改善了综合评价效果;对主成分含义给出了较为明确的解释;对主成分聚类、第一主成分得分、主成分综合得分的排序结果进行了对比分析。研究表明,主成分聚类分析法则既可以对多变量数据进行合理地分类,又能对各类优劣程度做出综合评价,能充分反映矿山的实际情况,终选出的采矿方法在工业试验后成效显著,验证了该决策方法是切实可行的。     

模糊聚类分析在金融机构财务分析中的应用

数据挖掘是将数据升华为知识的重要工具，利用数据挖掘中的聚类分析方法，根据2004年广东省部分城市的金融机构的基本财务一本、外币的存贷款情况，对各市金融机构营业状况进行探讨，从而为分析金融机构的财务状况提供依据。     

CURE聚类方法及其在交通信息服务系统中的应用

交通信息服务系统是智能交通系统的重要组成部分,针对交通信息服务系统中存在的模糊地名匹配问题,研究了空间数据挖掘方法中聚类分析方法,并提出了基于串行表示(Clusfering Using REpresentatire,CURE)聚类方法的模糊地名匹配模型和算法.最后以广州市电子地图为例,对提出的算法进行了验证.实验证明采用该算法可以有效的提高空间信息的检索速度和模糊地名匹配效率.     

基于Cluster结构的多维动态数据分布方法

数据分布是数据库查询并行处理的基础，良好的数据分布方法对查询性能有着重要影响，本文提出了一种新的基于Cluster结构的多维动态数据分布方法，该方法能保证数据均匀分布在多个处理机上；能动态调整数据片段的大小，使关系始终保持最优并行度；并能有效地支持各属性上的查询操作，性能分析及实验结果表明，在大规模的并行系统中，本文方法的性能优于过去的数据分布方法。     

基于本体的数据挖掘在CRM决策分析中的应用研究(英文)

电子商务客户关系管理中,实现基于语义层面上的挖掘是提高用户数据挖掘质量的一个关键性问题,本文融合了本体和数据挖掘技术,提出了基于本体的数据挖掘决策分析模型,利用基于本体的数据挖掘方法从语义层面上实现了对用户数据的挖掘,实现了用户数据的高效率和高精度挖掘,并根据挖掘结果进行决策分析,根据分析结果为用户提供基于RSS聚合的个性化服务.     

环境影响评价数据仓库模型的构建研究

随着环境影响评价基础数据库数据中心数据量的逐年指数增长,数据库服务器对客户端的响应时间也随之延长,对数据高效管理的要求也日益明显.结合环评基础数据库项目建设过程中数据分析和挖掘预测的需求,提出基于ODS的环评数据仓库的总体架构,构建基于OLAP技术的面向多主题的数据仓库模型,研究遗漏值、数据异常等不同问题的数据清理和填充方案,构建基于DS-ODS-DW的数据加载模型.研究实现基于基础数据库的统计分析和数据挖掘功能,为数据管理者提供数据预测与决策支持功能.通过模型在数据分析和数据挖掘方面的应用案例,验证了该模型和方法的合理性和有效性.