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该数据集包含用于数据挖掘的聚类算法。

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简介：
该资源囊括了两个文件夹，其中一个包含了五种聚类算法的源代码，具体包括二分K-Means算法、K-Means算法、DBscan算法、层次聚类算法以及Gaussian Mixture Model (GMM) 算法。另一个文件夹则详细记录并评估了这五种聚类算法的实验结果。

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  • 聚类算法在数据挖掘中的应用
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    本研究探讨了多种聚类算法及其在数据挖掘领域的实际应用，分析了它们的优势、局限性，并通过具体案例展示了如何利用这些技术来发现隐藏的数据模式和结构。 数据仓库与数据挖掘课程作业涉及聚类算法的简单代码，便于修改。
     
  • 数据挖掘中的层次聚类算法
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    简介：本研究聚焦于数据挖掘领域内的层次聚类算法，探讨其原理、应用及优化策略，旨在提升大规模数据分析中的模式识别与信息提取效率。 使用C++编写层次聚类算法并直接运行。数据资源为iris.data，分类结果将存放在result文件夹中。
     
  • 数据挖掘算法合集_Apriori_c4.5_python_数据挖掘_算法
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    本资料合集涵盖了Apriori和C4.5两种经典的数据挖掘算法，并提供了Python实现代码，适合学习与实践。 apriori、ID3、C4.5、FP树等算法的Python实现。
     
  • 聚类算法在数据挖掘中的应用.rar
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    本资源探讨了多种聚类算法及其在数据挖掘领域的实际应用，旨在帮助读者理解如何通过无监督学习方法发现大数据集中的潜在模式和结构。 此资源包含两个文件夹。一个文件夹内有五种聚类算法的源码（包括二分K-Means算法、K-Means算法、DBscan算法、层次算法和GMM算法），另一个文件夹则包含了这五种聚类算法的实验结果及评价。
     
  • k均值算法在数据挖掘聚类中的应用
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  • 基于MATLAB的数据挖掘(KDD)中KMeans聚类算法实现
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    本项目利用MATLAB平台实现了数据挖掘中的K-Means聚类算法，旨在通过优化参数和迭代过程提升大规模数据集上的分类效果与效率。 数据挖掘中的KDD聚类算法KMEANS在MATLAB中的实现方法。
     
  • 西电数据挖掘任务——用Python实现KMeans聚类算法
    优质
    本课程为西安电子科技大学的数据挖掘系列任务之一，专注于使用Python编程语言来实践和理解K-Means聚类算法。通过实际操作，学习者可以掌握如何利用Python工具进行有效的数据分析与模型构建，特别适合对数据科学和机器学习感兴趣的初学者深入探究。 西电数据挖掘作业——对数据进行kmeans聚类的Python实现代码已编写完成并能正常运行。该程序使用的是Python3版本，包含两个py文件：一个是主程序文件，另一个是算法导入文件。只需运行主程序即可开始执行任务，相关数据已经准备完毕。
     
  • 所需的数据集用于数据挖掘
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    本项目聚焦于数据挖掘领域，旨在收集和分析各类数据，以发现隐藏模式与知识，优化决策过程。所需数据集涵盖多个维度，确保研究全面深入。 适合进行数据挖掘和其他大数据预测的数据集。