文档介绍：:..本科毕业设计毕业设计题目:K近邻团聚类算法研究一聚类算法设计及实现摘要:在对K近邻分类算法和聚类算法有了初步认识和掌握了K近邻与逆K近邻的相关定义说明的理论基础上,提出了K近邻团与极大K近邻团的概念。通过度量对象间的相似度,任意两个元素都互为K近邻和逆K近邻的对象集合构成一个K近邻团。对数据挖掘领域中的聚类算法进行分析,选择了一种基于K近邻团的聚类算法进行研究和解决特定问题。论文详细阐述了构建K近邻团的方法步骤和算法思想与代码实现,这些工作将为后续进行特定数据集信息挖掘提供理论支持和有益的参考,同时利用实验来验证此算法的有效性。关键字:K近邻;逆K近邻;K近邻团;聚类算法Abstract:IntheKnearestneighborclassificationalgorithmandclusteringalgorithmshaveapreliminaryunderstandingandmasteringtheK-nearestneighborandinverseK-nearestneighbordescribedtherelevantdefinitionsbasedonthetheoryputforwardtheK-groupwithgreatK--nearestclique,binationalltheobjectswhichbek・nearestneighborsandreversedk-,・nearestneighbormethodstepsandalgorithmsgroupideasandcodeimplementation,theworkwillfollowforaparticulardatasetinformationminingtoprovidetheoreticalsupportandusefulreference,:KNN,RKNN,k-nearestclique,clustering1绪论 22K近邻算法和聚类算法的介绍 43K近邻图、逆K近邻图、K近邻团和极大K近邻团 ,生成邻接矩阵 185实验与分析 21参考文献错误!未定义书签。(DataMing,DM),自上世纪50年代以来,这个人工智能的一个分支随着数据库的飞速发展的同时也取得了很大进展,是用数据库管理系统来存储关系相应的数据,用机器学习的方法来分析处理数据,这两个部分的有机结合来处理挖掘数据背景隐藏的、有价值的知识。其冃的是为了更好的存储管理数据,有效地分析处理数据,挖掘有实用价值的数据支持,以便于更好地做出决策。数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域,是将人工智能技术和数据库技术紧密结合,让计算机帮助人们从庞大的数据中只智能地、自动地抽取出有价值的知识模式,以满足人们不同应用的需要山。在分类算法屮,K近邻算法是设计实现简单、分类处理效果较好的一种方法。由于它具有简单直观、易于实现和不必先检验统计数据等特点,使得它成为数据挖掘中很常用的分类算法。聚类算法,起源于分类学,但不等于分类。这两者之间的不同在于,聚类所要求划分的类是未知的。聚类分析在数据挖掘领域中处在很重要的地位,是把数据对彖分组成多个类或者簇(Cluster),“物以类聚,人以群分二所以在相同簇的数据对象之间存在较高的相似度,而在不同簇的数据对象之间的差别会比较大。这样,便可发现数据对象之间存在的某种联系,也就是这些优点使得聚类在数据挖掘、统计学和数据分析这些领域中占据着越来越重要的地位。本课题以聚类分析为基础,完成基于K近邻团的聚类