摘要
随着数据量的爆炸式增长,如何从海量数据中发现有价值的知识成为数据挖掘领域的重要研究方向。
聚类分析作为一种重要的无监督学习方法,旨在将数据集中相似的数据对象划分到同一个簇,而将差异较大的数据对象划分到不同的簇。
传统的基于划分的聚类算法,如K-Means算法,通常只能发现球形簇,并且对噪声和异常值敏感。
而密度聚类算法则能够克服这些缺点,发现任意形状的簇,并且对噪声和异常值具有较强的鲁棒性。
本文主要研究三种代表性的密度聚类算法:DBSCAN、OPTICS和DENCLUE,并对其进行实现与对比分析。
关键词:密度聚类;DBSCAN;OPTICS;DENCLUE;对比分析
在当今信息爆炸的时代,数据挖掘技术在各个领域得到了广泛应用。
聚类分析作为数据挖掘的重要分支,旨在将数据对象分组到不同的簇中,使得同一簇内的数据对象尽可能相似,而不同簇之间的数据对象尽可能不同。
传统的聚类算法,如K-Means算法,通常需要预先指定簇的数量,并且对初始聚类中心的选择较为敏感。
此外,这类算法往往只能发现球形簇,对于非凸形状的簇结构难以有效识别。
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