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    北大ppt 文本挖掘技術系列之五--TextMining05-聚類



    聚類概述

    概念

     

     

     

     

    應用

     

     

     

     

    步驟

     

     

     

     

    評價

     

     

     

     

    聚類準則函數

     

     

     

     

    聚類算法

    [文檔間距離,類間距離]

    劃分方法

    K-means [分析,缺陷,改進]

     

     

     

     

    K-mediods[PAM算法,CLARA算法,CLARANS算法]

     

     

     

     


    層次方法

    凝聚

    AGNES (1990)

    改進的層次聚類

    1.       Birch

    2.       CURE

    3.       ROCK

    4.       Chameleon


    單鏈接,全連接,組平均鏈接


    分裂

    DIANA (1990)

     

    密度方法

    DBSCAN

     

     

     

    OPTICS

     

     

     

    DENCLUE

     

     

     

    CLIQUE

     

     

     

     


    網格方法

    CLIQUE

     

     

     

     


    (孤立點分析)

    基于統計

     

     

     

    基于距離

     

     

     

    基于偏離

     

     

     

    在線聚類 STC

     

     

     

     

    注:對k-means的改進版介紹比較詳細,另外對STC部分分析比較深刻,看來下階段我需要身體力行下,看看STC的效果。邊做邊看論文吧,哈哈
    http://m.tkk7.com/Files/fullfocus/05.pdf

    posted on 2008-06-18 22:13 fullfocus 閱讀(1835) 評論(0)  編輯  收藏 所屬分類: 聚類算法研究
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