在数据挖掘技术中分类和聚类很容易让人混淆。分类和聚类是有区别的,下面是我整理的有关数据挖掘中分类和聚类的资料。
1.分类
分类是数据挖掘中的一项非常重要的任务,利用分类技术可以从数据集中提取描述数据类的一个函数或模型(也常称为分类器),并把数据集中的每个对象归结到某个已知的对象类中。从机器学习的观点,分类技术是一种有指导的学习,即每个训练样本的数据对象已经有类标识,通过学习可以形成表达数据对象与类标识间对应的知识。从这个意义上说,数据挖掘的目标就是根据样本数据形成的类知识并对源数据进行分类,进而也可以预测未来数据的归类。分类具有广泛的应用,例如医疗诊断、信用卡的信用分级、图像模式识别。
分类挖掘所获的分类模型可以采用多种形式加以描述输出。其中主要的表示方法有:分类规则、决策树、数学公式和神经网络。另外,最近又兴起了一种新的方法—粗糙集,其知识表示采用产生式规则。
2.聚类
与分类技术不同,在机器学习中,聚类是一种无指导学习。也就是说,聚类是在预先不知道欲划分类的情况下,根据信息相似度原则进行信息聚类的一种方法。聚类的目的是使得属于同类别的对象之间的差别尽可能的小,而不同类别上的对象的差别尽可能的大。因此,聚类的意义就在于将观察到的内容组织成类分层结构,把类似的事物组织在一起。通过聚类,人们能够识别密集的和稀疏的区域,因而发现全局的分布模式,以及数据属性之间的有趣的关系。
数据聚类分析是一个正在蓬勃发展的领域。聚类技术主要是以统计方法、机器学习、神经网络等方法为基础。比较有代表性的聚类技术是基于几何距离的聚类方法,如欧氏距离、曼哈坦距离、明考斯基距离等。聚类分析广泛应用于商业、生物、地理、网络服务等多种领域。
http://fpcheng.blog.51cto.com/2549627/778119
分享到:
相关推荐
基于数据挖掘的分类和聚类算法研究及R语言实现,是研究R语言在数据挖掘中的应用的好资料,有R代码实现。
基于数据挖掘的生物序列聚类研究,数据挖掘性拘束
算法有关联算法Apriori,分类算法BP、adboost,KNN,聚类算法kmeans、kmedoids、Clarans,回归有线性回归,里面程序代码有自带样例,下载相应包即可运行
临床大数据挖掘线下课程 第3章 数据挖掘方法-分类与聚类 共134页.ppt 临床大数据挖掘线下课程 第4章 数据挖掘方法-关联规则与贝叶斯网络 共44页.ppt 临床大数据挖掘线下课程 第5章 数据挖掘方法-列线图的绘制 共28页...
数据挖掘中网格聚类算法的分析研究,徐莉,辛阳,聚类分析有广泛的应用,是数据挖掘中非常重要的方法。聚类分析算法有多种分类,每种方法在不同领域发挥了不同的作用。针对基于网
使用数据集选自机器学习存储库UCI,数据集标题为心脏病数据库,数据采集 自克利夫兰诊所基金会、...进行数据的分类与聚类操作,包括各种分类算法的比较、各种聚类算法的实现,以及绘制决策树和神经网络结构图等内容。
数据挖掘大作业-数据探索性分析与预处理,关联规则挖掘,分类与聚类+源代码+文档说明 - 不懂运行,下载完可以私聊问,可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审...
数据挖掘经典分类聚类算法的研究综述.pdf
在对传统聚类方法进行简要介绍的基础上,对聚类的新发展进行了较详细的归纳,总结了聚类分类方法发展的趋势。
聚类分析是数据挖掘中的一种重要技术。本文介绍了数据挖掘对聚类的典型要求和聚类方法的分类。
数据挖掘是从大量数据中用平凡的方法发现有用的知识。聚类分析是数据挖掘的一个重要研究领域,它是...关系分析样本之间的关联程度,给出了模糊聚类分析在数据挖掘中的应用的主要步骤,以及相应的实例分析和程序设计。
《数据挖掘导论(完整版)》涵盖五个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外,每个主题都包含两章:前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术,后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是使...
C++编写层次聚类算法,直接运行即可,包含数据资源iris.data,分类结果存放在result文件夹中
由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合,这些对象与同一个簇中的对象彼此相似,与其他簇中的对象相异。“物以类聚,人以群分”,在自然科学和社会科学中,存在着大量的分类问题。聚类分析又称群分析,它是研究(样品...
二十多篇关于数据流挖掘的论文,有关于数据流聚类的,查询的,关联规则挖掘的,等等。
数据挖掘中,分类和聚类的ppt
数据挖掘实验报告-决策树和聚类分析.doc
数据挖掘被认为是KDD过程中的一个特定步骤,它用专门算法从数据中抽取模式(patter,如数据分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等。数据挖掘主要步骤是:数据准备、数据挖掘、结果的解释评估。
实验一 Microsoft SQL Server Analysis Services的使用 3 实验二 使用WEKA进行分类与预测 15 实验三 使用WEKA进行关联规则与聚类分析 22 实验四 数据挖掘算法的程序实现 28
数据挖掘分类问题的贪婪粗糙集约简算法.caj 数据仓库与数据挖掘技术在电力系统中的应用.caj 基于数据挖掘技术的抽油机泵参调整DSS决策支持系统.caj 数据挖掘与电力系统1.caj 数据仓库和数据挖掘技术在ERP中的应用....