数据挖掘考试题目——聚类 一、填空题 1、密度的基于中心的方法使得我们可以将点分类为：__________、________ 、_________。 2、DBSCAN算法在最坏的情况下，时间复杂度是__________、空间复杂度是____
一、解答题（满分3０分，每小题5分) 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系?请详细阐述之 首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式;然后,调用相应的算法生成所需的知识;最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知
关于曼哈顿距离曼哈顿距离——两点在南北方向上 的距离加上在东西方上的距离， 即D（I，J）=|XI-XJ|+|YI-YJ|。 对于一个具有正南正北、正东正 西方向规则布局的城镇街道，从 一点到达另一点的距离正是在南 北方向上旅行的距离加上在
数据挖掘考试题目——聚类一、填空题1、密度的基于中心的方法使得我们可以将点分类为：__________、________ 、_________。2、DBSCAN算法在最坏的情况下，时间复杂度是__________、空间复杂度是_______
替原来的多个指标（主成分分析？因子分析？）。例如：• 在医生医疗质量研究中，有n个医生参加医疗质量评比， 每一个医生有k个医疗质量指标被记录。利用聚类分析可 以将n个医生按其医疗质
数据挖掘实验报告（三）聚类分析姓名：李圣杰班级：计算机1304学号：1311610602一、实验目的1、掌握k-means 聚类方法；2、通过自行编程，对三维空间内的点用k-means 方法聚类。二、实验设备PC 一台，dev-c++5.1
最短距离法举例样本点 A B C D E A 0 0.4 2 2.5 3 B 0.4 0 1.6 2.1 1.9 C 2 1.6 0 0.6 0.8 D 2.5 2.1 0.6 0
（2）聚类分析 物以类聚，人以群分，聚类分析技术试图找出数据 集中的数据的共性和差异，并将具有共性对象聚合 在相应的簇中。聚类分析已广泛应用与客户细分、 定向营销、信息检索等领域。
数据挖掘考试题目——聚类一、填空题1、密度的基于中心的方法使得我们可以将点分类为：__________、________ 、_________。2、DBSCAN算法在最坏的情况下，时间复杂度是__________、空间复杂度是_______
简略介绍如下聚类方法：划分方法、层次方法。每种给出两个例子。(1)划分方法：给定一个有N个对象的集合，划分方法构造数据的K个分区，每一个分区表示一个簇，且K≤N。而且这K个分组满足下列条件：第一，每一个分组至少包含一条记录；第二，每一条记录
所谓完备的指标体系，是说入选的指标是充分的，其它任何新增变 量对辨别事物差异无显著性贡献。如果所选指标不完备，则导致分类偏 差。简单地说，聚类分析的结果取决于变量的选择和变量值获取
1. 3 基于密度的聚类算法提出了基于密度的聚类方法是为了发现任意形状 的聚类结果。 该算法基于样本的邻域条件, 整个样本空 间被低密度区间划分开, 且不需要预先知道聚类的数 目,
CURE, ROCK和 CHAM ELEON 算法是聚合聚类中最具代 表性的三个方法 。Guha等人在 1998 年提出了 CURE算法 [1 ] 。该方法不用 单个中心或对象来代
数据挖掘中的聚类分析方法随着计算机应用的普及，信息系统产生的数据量日益增大，如何有效地利用巨量的原始数据分析现状和预测未来，己经成为人类面临的一大挑战。由此数据挖掘技术应运而生并得以迅猛发展，这是快速增长的数据量和日益贫乏的信息量之间矛盾运
数据挖掘实验报告（三）聚类分析姓名：***班级：计算机1304学号：**********一、实验目的1、掌握k-means 聚类方法；2、通过自行编程，对三维空间内的点用k-means 方法聚类。二、实验设备PC 一台，dev-c++5.1
数据挖掘考试题一．选择题1. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？( )A.分类B.聚类C.关联分析D.主成分分析2. ( )将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值，它是一种凝
(最小值 ) , max (最大值 ) ,以及该单元中属性值遵循的分布 ( di stribution)类型。ST ING算法中由于存储在每个单元中的统计信息提供了单元中的数据不依
!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!科技情报开发与经济ＳＣＩ－ＴＥＣＨＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ＆ＥＣＯＮＯＭＹ２００８年第１８卷第６期ＴｈｅＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆＳ
数据挖掘实验报告（三）聚类分析姓名：李圣杰班级：计算机1304学号：1311610602一、实验目的1、掌握k-means 聚类方法；2、通过自行编程，对三维空间内的点用k-means 方法聚类。二、实验设备PC 一台，dev-c++5.1
数据挖掘中聚类分析的技术方法摘要：数据挖掘是信息产业界近年来非常热门的研究方向，聚类分析是数据挖掘中的核心技术。本文对数据挖掘领域的聚类分析方法及代表算法进行分析，并从多个方面对这些算法性能进行比较，同时还对聚类分析在数据挖掘中的几个应用进
