数据挖掘案例分析(聚类分析).doc
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数字学习中的教育数据挖掘与数据聚类分析海外案例互联网和通信技术的发展,使基于互联网的远程教育与数字学习得到了迅速发展。而学习者在数字学习过程中会产生大量的数据资源,分析这些数据资源能够帮助教育工作者更好地了解学习者及其需求,进而改进数字学习系统。时至今日,在数字学习系统中整合数据挖掘的探索仍处于初级阶段,但在过去的几年中,这方面的学术研究已有了很大进展,其中大部分涉及聚类方法的设计和应用。因此,笔者在本文回顾了最近应用于数字学习的聚类研究海外案例,期望能够通过对其基本算法和案例的介绍,为数字学习研究者和从
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第17卷总第53期统计与信息论坛May,20022002年5月Statistics&InformationTribuneVol.17No.3【统计学与数据挖掘】数据挖掘中的聚类分析中国人民大学统计系数据挖掘中心3(中国人民大学统计学系,北京100872)摘要:文章从聚类分析的作用、相异性度量、算法简介及计算机操作程序四个方面论述了如何在数据挖掘中进行聚类分析。关键词:数据挖掘;聚类分析;聚类算法;数据矩阵;相异度矩阵中图分类号:C812文献标识码:A文章编号:1007-3116(2002)03-0004-
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数据挖掘领域中的聚类分析聚类分析是数据挖掘领域中的一种基本技术,旨在将数据集中的对象划分为不同的组,每个组内的对象相似度较高,而不同组之间则存在较大差异。聚类分析可应用于许多领域,如市场营销、社交媒体分析、医疗诊断等领域,其作用主要体现在数据分类、异常检测、特征选择和数据可视化方面。聚类分析有四种主要的算法:分层聚类、K-means聚类、密度聚类和模型聚类。其中,分层聚类将对象逐步地划分为各个簇,而K-means聚类则提供了一种简单而高效的方法,用于将数据集中的对象分为k个簇。密度聚类算法可以帮助识别下密