聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。
聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。
聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。
聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。
聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。
2025/4/23 8:31:55
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办公自动化系统建设是改善高校教学、科研、管理与服务环境的现实需要，同时也是提高高校工作整体管理水平的重要途径。
本文基于数据挖掘对高校自动化办公系统进行研究，明确高校自动化办公系统的功能需求情况，在需求分析的基础上，从6个方面进行设计，实现了一套直观、实用的高校自动化办公系统。
本文基于数据挖掘对高校自动化办公系统进行研究，明确高校自动化办公系统的功能需求情况，在需求分析的基础上，从6个方面进行设计，实现了一套直观、实用的高校自动化办公系统。
2025/4/21 17:49:39
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C++实现Apriori算法，频繁模式数据挖掘，最大频繁项集，闭频繁项集，里面包括测试数据以及apriori.cpp、apriori.h、apriori_test.cpp三个文件。
具体的相见博客：http://blog.csdn.net/FreeApe/article/details/49562315
具体的相见博客：http://blog.csdn.net/FreeApe/article/details/49562315
2025/4/16 1:44:48
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本文档为技术公开课《以性别预测为例，谈谈数据挖掘中常见的分类算法》的讲演PPT。
以实例的形式，用尽量通俗的方式，针对性别预测这个分类问题，来谈一下数据挖掘基本的处理流程，常见的算法和算法的选择等
以实例的形式，用尽量通俗的方式，针对性别预测这个分类问题，来谈一下数据挖掘基本的处理流程，常见的算法和算法的选择等
2025/3/24 5:34:10
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了解SPSS?中处理大数据的新功能。
现在可以对SPSS分析资产轻松地进行修改，以便连接到不同的大数据来源，它们还可以在不同的部署模式（批处理或实时模式）下运行。
SPSS平台的组件现在可与IBMNetezza、InfoSphere?BigInsights?和InfoSphereStreams结合使用，以支持分析师对大数据使用强大的分析工具。
数十年来，IBMSPSS为统计人员和数据科学家提供了强大的工具。
多年来，SPSS平台已发生了演变，支持数据挖掘流程的所有阶段，包括模型开发、模型部署和模型刷新。
在过去两年，SPSS中增加了处理大数据的新功能。
本文将介绍SPSS如何与IBM大数据产品组合的3个组
现在可以对SPSS分析资产轻松地进行修改，以便连接到不同的大数据来源，它们还可以在不同的部署模式（批处理或实时模式）下运行。
SPSS平台的组件现在可与IBMNetezza、InfoSphere?BigInsights?和InfoSphereStreams结合使用，以支持分析师对大数据使用强大的分析工具。
数十年来，IBMSPSS为统计人员和数据科学家提供了强大的工具。
多年来，SPSS平台已发生了演变，支持数据挖掘流程的所有阶段，包括模型开发、模型部署和模型刷新。
在过去两年，SPSS中增加了处理大数据的新功能。
本文将介绍SPSS如何与IBM大数据产品组合的3个组
2025/3/22 4:54:52
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过往当中，我们总是担心学习大数据既要掌握复杂的数学知识，也是熟悉编程技术。
但本次课程将颠覆你以往的概念，本次课程不但包含了数学统计知识的传授，也囊括了机器学习的实践案例，最重要的是所有课时都将利用轻松的场景，把专业晦涩的数据科学知识及商业应用内容用通俗易懂的方式传授给大家。
在本次课程中，所有实践案例将结合IBMSPSSModeler工具进行实现并提供样例学习，各位学员不需要花费大量时间去掌握一门新的编程语言，只需要通过图形化界面就能实现机器学习的常用算法，使大家能够把时间更加专注于商业问题的解决中。
但本次课程将颠覆你以往的概念，本次课程不但包含了数学统计知识的传授，也囊括了机器学习的实践案例，最重要的是所有课时都将利用轻松的场景，把专业晦涩的数据科学知识及商业应用内容用通俗易懂的方式传授给大家。
在本次课程中，所有实践案例将结合IBMSPSSModeler工具进行实现并提供样例学习，各位学员不需要花费大量时间去掌握一门新的编程语言，只需要通过图形化界面就能实现机器学习的常用算法，使大家能够把时间更加专注于商业问题的解决中。
2025/3/19 22:11:21
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聚类分析常用的人工数据集，包括：UCI:wine、Iris、yeast，还有4k2_far、leuk72_3k等数据集。
它们在聚类分析、数据挖掘、机器学习、模式识别领域经常用到。
它们在聚类分析、数据挖掘、机器学习、模式识别领域经常用到。
2025/3/14 17:32:50
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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