数据挖掘最小距离法 有哪些好的大数据挖掘算法？

数据挖掘对聚类的数据要求是什么？ 1.可扩展性(Scalability)大多数来自于机器学习和统计学领域的聚类算法在处理数百条数据时能表现出高效率2.处理不同数据类型的能力数字型；二元类型，分类型/标称型，序数型，比例标度型等等3.发现任意形状的能力基于距离的聚类算法往往发现的是球形的聚类，其实现实的聚类是任意形状的4.用于决定输入参数的领域知识最小化对于高维数据，参数很难决定，聚类的质量也很难控制5.处理噪声数据的能力对空缺值、孤立点、数据噪声不敏感6.对于输入数据的顺序不敏感同一个数据集合，以不同的次序提交给同一个算法，应该产生相似的结果7.高维度高维度的数据往往比较稀松，而且高度倾斜8.基于约束的聚类找到既满足约束条件，又具有良好聚类特性的数据分组9.可解释性和可用性聚类要和特定的语义解释和应用相联系相异度矩阵：存储n个对象两两之间的近似性，也叫单模矩阵，行和列代表相同的实体急用！！！数据挖掘的六种常用算法和技术分别是什么？ 分类和回归关联规则聚类分析孤立点分析演变分析十大数据挖掘算法及各自优势 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining(ICDM)2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5，k-Means，。数据挖掘的最小--最大规范化实是习题 欧氏距离公式为百：d=sqrt(∑(xi1-xi2)^2)这里i=1，2.n，所以欧几里得距离为（12-30)^2+(1-0)^2+(50-36)^2+(10-6)^2的算术平方根，即537的开2次根（这里打不出公式，所以只能用文字啊度）！曼哈顿距离为：坐标（x1，y1）的点P1与坐标（x2，y2）的点P2的曼哈顿距离|x1-x2|+|y1-y2|所以答案为：|12-30|+|1-0|+|50-36|+|10-6|=37！最小-最大规范化对原始数据进知行线性变换。假定minA 和maxA 分别为属性A的最小和最大值，通过公式可以将 A 的值 v映射道到区间[new_minA，new_maxA]中的 v’。你的题目中没有指明指定数值空版间，但聚类一般为0到1（这一点我不是很确定），处理公式为如果是按0-1来算的话，那么公式可以简化为(V-minA)/(maxA-minA)，然后对A中每一个数都这样处理得到（11/49，0，1，9/49）。这权是我的答案，仅供产考。用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势？ （https：//www. coursera.org/course/ml）A List of Data Science and Machine Learning http：//conductrics.com/data-science-resources/） 转载自 THU数据派 官方微信公众。有哪些好的大数据挖掘算法？ 必读经典1.Programming Collective Intelligence 作者：Toby Segaran 出版社：O'Reilly Media，In…

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