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聚类数据挖掘的可视化模型方法与技术

中文科技期刊数据库（全文版）工程技术 2016年第9期 266-266页

作者：万晓燕青岛酒店管理职业技术学院山东青岛266101

基于K均值算法的聚类数据挖掘的可视化模型,能够实现收敛准则函数值、聚类中心以及聚簇结果等可视化,更好的满足信息领域数据处理的实际需求。因此,文章针对基于K均值算法的聚类数据挖掘的可视化模型方法进行了分析,并探析了相应的关键... 详细信息

基于K均值算法的聚类数据挖掘的可视化模型,能够实现收敛准则函数值、聚类中心以及聚簇结果等可视化,更好的满足信息领域数据处理的实际需求。因此,文章针对基于K均值算法的聚类数据挖掘的可视化模型方法进行了分析,并探析了相应的关键技术,以供参考。

关键词：聚类数据挖掘可视化模型技术

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聚类挖掘中隐私保护的几何数据转换方法

计算机应用研究 2006年第6期23卷 180-181,184页

作者：黄伟伟柏文阳南京大学计算机科学与技术系计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

目前,尽管数据挖掘在许多领域都发挥了巨大的作用,但同时它也带来了一系列越来越值得重视的问题,如隐私的保护、信息的安全等。讨论了数据挖掘中的隐私保护问题,提出了一种几何数据转换方法,并将其用于聚类数据挖掘中的隐私保护。实验... 详细信息

目前,尽管数据挖掘在许多领域都发挥了巨大的作用,但同时它也带来了一系列越来越值得重视的问题,如隐私的保护、信息的安全等。讨论了数据挖掘中的隐私保护问题,提出了一种几何数据转换方法,并将其用于聚类数据挖掘中的隐私保护。实验结果表明该方法可以较好地实现数据挖掘应用中的隐私保护。

关键词：聚类数据挖掘隐私问题几何数据转换方法

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改进的k-平均聚类算法研究

计算机工程 2007年第13期33卷 200-201,209页

作者：孙士保秦克云西南交通大学智能控制开发中心

聚类算法的好坏直接影响聚类的效果。该文讨论了经典的k-平均聚类算法,说明了它存在不能很好地处理符号数据和对噪声与孤立点数据敏感等不足,提出了一种基于加权改进的k-平均聚类算法,克服了k-平均聚类算法的缺点,并从理论上分析了该算... 详细信息

聚类算法的好坏直接影响聚类的效果。该文讨论了经典的k-平均聚类算法,说明了它存在不能很好地处理符号数据和对噪声与孤立点数据敏感等不足,提出了一种基于加权改进的k-平均聚类算法,克服了k-平均聚类算法的缺点,并从理论上分析了该算法的复杂度。实验证明,用该方法实现的数据聚类与传统的基于平均值的方法相比较,能有效提高数据聚类效果。

关键词：聚类算法 k-平均权聚类数据挖掘

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数据挖掘型代理商管理系统的研究与开发

数据挖掘型代理商管理系统的研究与开发

作者：贺昌锋西北大学

学位级别：硕士

在商业领域中,代理销售模式是大型公司广泛采用的一种比较成功的销售模式。根据代理商的背景情况和其它信息,如何比较科学地决策与哪些代理商签约;如何有效地管理众多的代理商;并根据代理商以往的业绩,如何决定进货情况;哪些是重点代理... 详细信息

在商业领域中,代理销售模式是大型公司广泛采用的一种比较成功的销售模式。根据代理商的背景情况和其它信息,如何比较科学地决策与哪些代理商签约;如何有效地管理众多的代理商;并根据代理商以往的业绩,如何决定进货情况;哪些是重点代理商,能为公司带来主要的经济利益;如何分析计算代理商的信任度;如何提高公司的管理水平,为代理商提供更好的服务等,这些有关代理商遴选、进货决策、个性化客户服务及营销支持等问题便是代理商管理需要研究和讨论的内容。通过对代理合同的执行情况进行分析和数据挖掘,本文侧重从信任度方面对代理商管理进行了研究,籍此对客户服务及营销支持提供相应的支持。使用聚类数据挖掘方法,研究和探讨代理商信任度,是比较有效的一种方法。最后,据此设计了代理商管理系统,初步实现了C／S和B／S两种系统模式,并测试了其中一部分功能。本文首先介绍了客户关系管理的概念,并对数据仓库、数据集市和数据挖掘等作了简单介绍。接着,讨论了代理商的信任度计算问题,并从聚类数据挖掘方面对代理商的信任度计算进行了研究和验证,给出了实验结论。最后,分析、设计并开发了一个可以运行的代理商管理系统,从应用角度解决了代理商管理问题。通过对代理商信任度进行数据挖掘,本文希望能在代理商高级管理中,为公司的决策提供科学支持。

关键词：代理商信任度聚类数据挖掘代理商管理系统

一种改进的k-means聚类算法在入侵检测中的应用

同方学位论文库评论

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科学技术与工程 2008年第16期8卷 4701-4705页

作者：尹珧人王德广大连交通大学软件学院大连116028

讨论了经典的k-平均聚类算法,说明了它存在不能很好地处理符号数据和对噪声与孤立点数据敏感等不足,提出了一种改进的k-平均聚类算法,克服了k-平均聚类算法的缺点,并从理论上分析了该算法的复杂度。实验证明,用该方法实现的数据聚类与... 详细信息

讨论了经典的k-平均聚类算法,说明了它存在不能很好地处理符号数据和对噪声与孤立点数据敏感等不足,提出了一种改进的k-平均聚类算法,克服了k-平均聚类算法的缺点,并从理论上分析了该算法的复杂度。实验证明,用该方法实现的数据聚类与传统的基于平均值的方法相比较,能有效提高数据聚类效果以及入侵检测的准确度。

关键词：入侵检测聚类算法 k-平均聚类数据挖掘

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一种改进的k-中心聚类算法研究

电脑与信息技术 2010年第2期18卷 45-48页

作者：曾超群李文科张刚华中南大学数学科学与计算技术学院长沙410083

聚类算法的好坏直接影响聚类的效果。文章讨论了经典的k-中心聚类算珐,说明了它存在不能很好地处理大数据集的问题,提出了一种基于加权改进的k-中心聚类算法,克服了k-中心聚类算法的一些缺点,并从理论上分析了该算祛的复杂度。实验证明... 详细信息

聚类算法的好坏直接影响聚类的效果。文章讨论了经典的k-中心聚类算珐,说明了它存在不能很好地处理大数据集的问题,提出了一种基于加权改进的k-中心聚类算法,克服了k-中心聚类算法的一些缺点,并从理论上分析了该算祛的复杂度。实验证明,用该方法实现的数据聚类与传统的基于中心的方法相比较,能有效提高数据聚类效果。

关键词： PAM 聚类算法 k-中心权聚类数据挖掘