北大ppt 文本挖掘技術系列之五--TextMining05-聚類
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聚類概述
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概念
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應用
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步驟
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評價
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聚類準則函數
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聚類算法
[文檔間距離，類間距離]
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劃分方法
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K-means [分析，缺陷，改進]
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K-mediods[PAM算法，CLARA算法，CLARANS算法]
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層次方法
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凝聚
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AGNES (1990)
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改進的層次聚類
1. Birch
2. CURE
3. ROCK
4. Chameleon
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單鏈接，全連接，組平均鏈接
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分裂
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DIANA (1990)
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密度方法
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DBSCAN
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OPTICS
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DENCLUE
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CLIQUE
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網格方法
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CLIQUE
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(孤立點分析)
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基于統計
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基于距離
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基于偏離
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在線聚類 STC
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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://www.aygfsteel.com/Files/fullfocus/05.pdf
posted on 2008-06-18 22:13
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聚類算法研究