1 / 25
文档名称:

数据挖掘中聚类算法的应用设计.doc

格式:doc   大小:843KB   页数:25页
下载后只包含 1 个 DOC 格式的文档,没有任何的图纸或源代码,查看文件列表

如果您已付费下载过本站文档,您可以点这里二次下载

分享

预览

数据挖掘中聚类算法的应用设计.doc

上传人:63229029 2017/6/12 文件大小:843 KB

下载得到文件列表

数据挖掘中聚类算法的应用设计.doc

文档介绍

文档介绍:吉林电子信息职业技术学院毕业论文(设计) 题目: 数据挖掘中聚类算法的应用设计系部: 机电技术学院专业班级: 12 级机电 17班指导教师: 高岩姓名: 王增亮吉林电子信息职业技术学院 I 摘要聚类分析是数据挖掘中的一个主要研究方向,目前已经深入到各个领域并取得了很好的进步。本文将从数据挖掘入手,详细探讨聚类算法在数据挖掘的发展过程中所起的作用,并对聚类算法在各个时期的理论和应用作相应分析。最后, 我们将对聚类的 K-Means 算法进行实例操作,分析聚类算法存在的问题和一些解决方案。希望能总结对过去成果并对今后发展方向起到引导作用。关键词: 信息;数据挖掘;聚类分析; K-Means 算法吉林电子信息职业技术学院 II Abstract The analyse ofclustering isamajor part inthe data mining ,which have already been applied into several domains and earned alarge advancement .Inthe paper ,wewill give adetailed discuss with the function ofclustering algorithm acted onthe developing ofdata mining , starting with the introduction ofdata mining ,and give aanalysis on the theoretics and appiciation ofthe cluster algorithm indifferent phases. Atlast ,wewill validate the K-Means algorihm ofclusering ,analyse the problem existed inthe algorithm and give some methods toreslove them through agiven example .These maybe summarize the achievement and channel off the developing ofdata mining. KeyWords: Information ;Data Mining ;The Analyse ofClustering ;The K Means  algorithm 吉林电子信息职业技术学院 III 目录摘要................................................................................................................................ I Abstract ............................................................................................................................. II 目录............................................................................................................................. III 引言............................................................................................................................... 1 第1章聚类分析基本概念与算法............................................................................... 2 聚类分析.......................................................................................................... 2 常见数据类型和距离公式.............................................................................. 2 聚类的一般步骤............................................................