基于文献聚类的数据挖掘模型设计和实现
基于文献聚类的数据挖掘模型设计与实现论文
基于文献聚类的数据挖掘模型设计与实现摘要：聚类分析是统计学中的一项重要技术。
通过聚类可以发现隐藏在海量数据背后知识。
本文首先建立空间向量模型，改进了传统相似度的计算模型，提出了一种基于摘要词对关键词加权贡献的相似度模型，使得文献的空间向量更加精确。
数据来源于05年CSSCI文献数据库图书情报学的3千多条文献数据，并通过中知网查询相关文献的摘要。
通过数据清洗、去噪声、降维、规格化处理、样本抽样等一系列步骤，得到最终用于聚类的681篇文献和108个学科特征原子词。
利用Matlab软件编程实现了FCM算法的文献聚类。
将聚类的结果通过基于学科原子特征词的学科交叉表来表示，统计出图书馆学、情报学和文献学三个学科的研究热点及交叉点，以及图书情报学新的学科增长点，并对结果进行了检验，检验结果表明该统计模型是科学的、有意义的。
关键词：聚类; 交叉学科; 关键词; 摘要; 相似度; FCM毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
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数据挖掘论文聚类分析论文
数据挖掘论文聚类分析论文摘要：结合数据挖掘技术的分析，对基于数据挖掘的道路交通流分布模式问题进行了探讨，最后进行了实验并得出结果。
关键词：数据挖掘；聚类分析；交通流road traffic flow distribution mode research based on data miningchen yuan(hunan vocational and technicalcollege,changsha410004,china)abstract:combinded with the analysis of data mining technology,the distirbution model of traffic flow is discussed,and an experiment is carried out and its related conclusions are made in this paper.keywords:data mining;clustering analysis;traffic flow道路网络上不同空间上的交通流具有相异的空间分布模式，如“线”性模式主要代表有城市主干道，“面”状模式主要出现在繁华地段等。
本文设计了一个道路交通流空间聚类算法以挖掘道路交通流分布模式，在真实数据和模拟数据上的实验表明spanbre算法具有良好的性能。
数据挖掘（datamining），也称数据库的知识发现（knowledgediseoveryindatabase）是指从随机、模糊的受到一定影响的大容量实际应用数据样本中，获取其中隐含的事前未被人们所知具有潜在价值的信息和知识的过程。
数据挖掘非独立概念，它涉及很多学科领域和方法，如有人工智能、数据统计、可视化并行计算等。
数据挖掘的分类有很多，以挖掘任务为区别点，可以划分为模型发现、聚类、关联规则发现、序列分析、偏差分析、数据可视化等类型。
基于密度和层次的快速聚类算法在数据挖掘中的设计及实现
Ｚｈ ａｎ ｇ Ｙ ａｎ
（ Ｓ ｈ ａ ｎ ｄ ｏ ｎ ｇ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｖ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ａｌ ｃ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ
【 Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ】 Ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ ｄ ｅ ｅ ｐ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｋ ｉ ｎ ｄ ｓ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｈ ｔ ｍ ， ｅ ｓ ｐ ｅ ｃ ｉ ａ ｌ ｌ ｙ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｄ ｅ ｎ ｓ ｉ ｔ ｙ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ａ ｎ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ｆ ｏ ｌ ｃ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
基于聚类算法的文本挖掘技术研究与应用
基于聚类算法的文本挖掘技术研究与应用随着互联网和社交媒体的快速发展，大量的文本数据涌入我们的生活中。
如何从这些海量的数据中挖掘出有用的信息，已经成为了一个迫在眉睫的问题。
聚类算法是一种常用的文本挖掘技术，它能够自动将文本数据分成若干个互不重叠的群体，每个群体内的文本具有相似的特征。
本文将从理论和实践两个角度，来探讨基于聚类算法的文本挖掘技术研究和应用。
一、聚类算法的理论基础聚类算法是一种无监督学习的方法，它的目标是将一组文本数据分成若干个群体，从而实现对文本数据的聚类。
聚类算法的基本步骤包括：选择一种合适的距离度量方法、确定聚类的数目、选择合适的聚类算法、初始化聚类中心、迭代求解聚类中心、计算误差平方和并判断是否达到收敛条件、输出聚类结果。
常用的距离度量方法包括欧几里得距离、曼哈顿距离、相关系数等。
确定聚类的数目是聚类算法中的一个关键步骤，通常可以使用手肘法、轮廓系数法等多种方法来确定聚类的数目。
另外，聚类算法还包括层次聚类算法、K-means 聚类算法、DBSCAN 聚类算法、Spectral 聚类算法等多种方法，选择合适的聚类算法可以更好地满足实际需求。
在迭代求解聚类中心的过程中，通常包括更新聚类中心、计算每个文本到聚类中心的距离、将文本归为距离最近的聚类中心所在的类别等步骤。
最后，通过计算误差平方和（SSE）的大小来判断聚类合理性，并最终输出聚类结果。
二、聚类算法的实际应用聚类算法在文本挖掘领域有着广泛的应用，其中包括主题分析、情感分析、舆情监控等多个领域。
1. 主题分析主题分析是一种文本挖掘技术，它能够自动地从文本中识别出一些有意义的主题。
聚类算法是主题分析的一种常用方法，通过对大量的文本数据进行聚类，可以识别出数据集中的主题并进行分类归纳。
2. 情感分析情感分析是一种通过计算文本中所包含的情感极性来判断文本情感的技术。
聚类算法可以通过将文本数据划分为不同的类别，然后分别对每个类别进行情感分析，从而得出该类别的情感极性。
基于聚类的weblog数据挖掘方法
基于聚类的weblog数据挖掘方法随着互联网的发展，网络日志（blog）已经成为网络社交和个人表达的常见方式。
在这些日志中，人们记录自己的生活、思想和情感等内容，这些信息在一定程度上反映了人们的兴趣和行为。
因此，分析和挖掘blog中的数据对于了解人们的行为和趋势具有非常重要的意义。
而聚类是一种常见的数据挖掘方法，能够有效地对blog数据进行分析和分类。
1. WEBLOG数据Weblog是网站服务器记录用户访问的数据，包括访问时间、IP 地址、用户操作等。
在这些数据中，包含着大量的用户行为信息，如用户感兴趣的内容、用户喜好的领域，以及用户的行动轨迹等。
这些信息都对于分析用户行为、了解用户趋势等具有重要的帮助。
因此，如何有效地分析和挖掘这些数据就成为了一个热门的研究方向。
2. 基于聚类的数据挖掘聚类是一种常见的数据挖掘方法，通过将相似的数据对象分为同一组，从而实现对数据样本的分类和分析。
在聚类中，数据对象之间的相似度是衡量聚类效果的重要指标之一。
常见的相似度度量方法包括欧几里得距离、曼哈顿距离、余弦距离等。
3. 基于聚类的WEBLOG数据挖掘方法在基于聚类的WEBLOG数据挖掘方法中，通常采用以下几个步骤：（1）数据预处理首先需要对数据进行预处理，包括数据清洗、归一化、降维等处理。
由于Weblog数据量大、维度高，因此需要对数据进行降维处理，以保证聚类效率和结果的准确性。
（2）相似度计算在得到预处理后的数据之后，需要计算对象之间的相似度，以便进行聚类。
常见的相似度计算方法包括欧几里得距离、曼哈顿距离、余弦距离等。
（3）聚类算法需要选择合适的聚类算法，如K-means、层次聚类、密度聚类等。
其中，K-means是一种常见的聚类算法，它通过计算数据对象与聚类中心的距离来进行聚类。
（4）结果评价需要对聚类结果进行评价，以确定最终权衡聚类效果和算法复杂度的聚类数目。
常见的评价方法包括轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等。
数据挖掘聚类算法课程设计报告
数据挖掘聚类问题(Plants Data Set)实验报告1.数据源描述1.1数据特征本实验用到的是关于植物信息的数据集，其中包含了每一种植物(种类和科属)以及它们生长的地区。
数据集中总共有68个地区，主要分布在美国和加拿大。
一条数据(对应于文件中的一行)包含一种植物(或者某一科属)及其在上述68个地区中的分布情况。
可以这样理解，该数据集中每一条数据包含两部分内容，如下图所示。
图1 数据格式例如一条数据:abronia fragrans,az,co,ks,mt,ne,nm,nd,ok,sd,tx,ut,wa,wy。
其中abronia fragrans是植物名称(abronia是科属，fragrans是名称)，从az一直到wy 是该植物的分布区域，采用缩写形式表示，如az代表的是美国Arizona州。
植物名称和分布地区用逗号隔开，各地区之间也用逗号隔开。
1.2任务要求聚类。
采用聚类算法根据某种特征对所给数据集进行聚类分析，对于聚类形成的簇要使得簇内数据对象之间的差异尽可能小，簇之间的差距尽可能大。
2.数据预处理2.1数据清理所给数据集中包含一些对聚类过程无用的冗余数据。
数据集中全部数据的组织结构是：先给出某一科属的植物及其所有分布地区，然后给出该科属下的具体植物及其分布地区。
例如：abelmoschus,ct,dc,fl,hi,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,viabelmoschus esculentus,ct,dc,fl,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,viabelmoschus moschatus,hi,pr上述数据中第行给出了所有属于abelmoschus这一科属的植物的分布地区，接下来的两行分别列出了属于abelmoschus科属的两种具体植物及其分布地区。
从中可以看出后两行给出的所有地区的并集正是第一行给出的地区集合。
在聚类过程中第行数据是无用的，因此要对其进行清理。
基于聚类算法的数据挖掘技术研究
基于聚类算法的数据挖掘技术研究数据挖掘技术是一种发掘数据的方法，用于寻找数字信息中的隐含模式与关系。
聚类算法是数据挖掘中的一种常见算法，它通过分组或将数据分为几类来使数据更加易于分析。
在本文中，我们将深入研究基于聚类算法的数据挖掘技术。
一、聚类算法的定义聚类算法是一种将数据分组的方法，可以将数据分为各种类别和子集。
这是一种非监督学习技术，其中输入数据并没有被标记，因此算法需要能够自动发现输入数据之间的关系和模式。
二、聚类算法的原理聚类算法的原理是通过使用距离度量的方法来定义数据之间的距离和相似性。
在这里，相似性是指在某些方面上的共性，距离则是指两个数据之间的空间距离。
聚类算法首先通过计算数据之间的距离然后将其分组，每个组内的数据被认为是相互靠近和关联的。
如果两个数据之间的距离很大，则它们被视为不同的类别。
需要注意的是，聚类算法可以分为不同的类型，例如层次聚类和K-Means聚类。
这些算法可能有细微的差异，但它们的基本原理都是通过距离度量将数据分组。
三、聚类算法的应用聚类算法可以用于许多不同领域和应用程序。
例如，在市场营销领域中，聚类可以用于确定客户群的特征和属性，从而让营销人员更好地了解他们的客户并发展更有针对性的营销策略。
在医学领域，它可以用于识别患者的病症相似性，从而帮助医生进行更准确的诊断和治疗。
聚类算法也可以用于图像分割，通过将像素分组，从而识别出图像的不同部分。
在自然语言处理中，聚类可以用于识别文本中的不同主题和类别。
这些都是聚类算法的重要应用领域，为许多不同范围的应用提供了支持。
四、基于聚类算法的数据挖掘技术基于聚类算法的数据挖掘技术是一种将聚类算法应用于大量数据的方法，以便发现隐藏的模式和关系。
该技术可以应用于多种行业和应用程序，可以帮助人们更好地了解数据，并通过找到重要的关系和模式来做出更准确的预测。
在基于聚类算法的数据挖掘技术中，还可采用一些改进算法，例如谱聚类、DBSCAN等。
基于数据挖掘技术的文献分析研究
基于数据挖掘技术的文献分析研究近年来，数据挖掘技术的应用越来越广泛，它不仅应用于商业领域和决策分析，还可以用于文献分析。
本文将介绍基于数据挖掘技术的文献分析研究。
一、什么是数据挖掘技术数据挖掘技术是从大数据中提取潜在有用信息的过程，它是应用计算机科学、统计学、机器学习和数据库系统等交叉学科的一种领域。
数据挖掘技术可以为研究人员提供更高效的方法，获取有关某个领域的信息。
二、文献分析研究的意义文献分析研究是指通过分析已有文献资料和数据，深入了解目标领域的研究现状和发展趋势。
文献分析也是评价科技发展水平、指导科学研究和决策的重要手段之一。
而通过数据挖掘技术的应用，可以更加全面和深入地了解研究领域的发展状况和趋势，帮助人们更好地开展科学研究。
三、文献分析研究的数据来源在文献分析研究中，数据来源包括期刊文献、博士论文、硕士论文、专利文献、学位论文等。
这些文献资料包含了前沿的研究成果和趋势，是进行文献分析研究的重要数据来源。
四、基于数据挖掘技术的文献分析方法基于数据挖掘技术的文献分析方法主要有以下几种：1. 文本挖掘法：文本挖掘是通过自然语言处理技术和计算机语言模型，对大量的文本数据进行处理和分析的方法。
在文献分析研究中，可以利用文本挖掘技术对文献资料中的关键词、主题、情感等进行分析，从而了解研究领域的发展状况和趋势。
2. 网络分析法：网络分析是一种基于图理论的分析方法，它可以将文献资料中存在的关系转化为网络结构，在网络结构上进行分析。
在文献分析研究中，可以利用网络分析法对文献资料中存在的研究者、机构、主题、领域之间的关系进行分析和可视化展示，揭示出他们之间的联系和影响。
3. 聚类分析法：聚类分析是一种将数据根据相似性划分为多个类别的方法。
在文献分析研究中，可以将文献资料中的文章按主题、作者、机构等性质进行聚类，得到不同类别的文献资料集合，从而更加清晰地了解研究领域中不同方向和阶段的发展情况。
五、总结基于数据挖掘技术的文献分析研究为科学研究提供了更加全面和深入的方法。
基于聚类分析的数据挖掘方法研究
基于聚类分析的数据挖掘方法研究数据挖掘在当今信息时代已经成为了一种必要的技术手段，其作用不仅仅是从海量数据中提取有用的信息，而且更是为企业决策提供了有力的支持和保障。
数据挖掘的方法很多，其中聚类分析作为一种非监督学习方法，已经在实际应用中被广泛使用，其具有很高的效率性和准确性，本文将重点研究基于聚类分析的数据挖掘方法。
首先，我将简要介绍聚类分析的基本原理。
聚类分析，顾名思义，就是将相似的数据分成一组，不相似的数据分到其他组中。
聚类分析有两种主要方法，一种是层次聚类法，另一种是K-Means聚类法。
层次聚类法是建立在数据对象之间的相似度或距离度量之上的，而K-Means聚类法则是通过定义聚类中心，将数据划分进相应的聚类中心。
这两种方法各有特点，根据具体情况选择适合的方法进行聚类分析。
其次，我们来看看聚类分析在实际应用中的表现。
在实际应用中，聚类分析被广泛应用于市场营销、医学诊断、图像处理、社会科学研究等领域。
比如，在市场营销中，通过聚类分析对消费者的行为和需求进行分析，可以更好地制定销售策略和产品定位；在医学诊断中，可以通过对医学数据进行聚类分析，发现不同症状之间的关系，提高疾病诊断和治疗的准确性。
但是，作为一种非监督学习方法，聚类分析仍然存在一些问题。
同类的数据可能会被分到不同的聚类中心，不同类的数据可能会被分到同一个聚类中心，这些都可能会导致聚类结果的不准确性。
因此，在应用聚类分析方法时，需要根据具体情况进行数据预处理、选择合适的距离度量方法、决定聚类的数量等。
最后，我们再来看看聚类分析在未来的发展方向。
随着大数据时代的到来，聚类分析的应用前景将愈加广阔。
同时，聚类分析也将面临更多的挑战和发展机遇。
未来的聚类分析方法将更加注重算法的效率性和准确性，开发具有自适应性、动态性、无标签图像特征聚类方法等新领域聚类方法。
此外，聚类分析与其他数据挖掘技术的结合，将是未来聚类分析的一个重要研究领域。
综上所述，聚类分析作为一种非常有效的数据挖掘方法，已经被广泛应用于生产实践中。
聚类算法在数据挖掘中的应用研究
聚类算法在数据挖掘中的应用研究一、聚类算法的基本概念聚类算法是一种无监督学习方法，其主要目的是将数据集中的对象按照某种相似度度量进行分组，形成若干个聚类集合。
这些聚类集合内部成员对象的相似度要比集合间的差异度高，同时使得集合内部的差异度尽可能小。
聚类分析通常分为两种：层次聚类和划分聚类。
层次聚类是通过不断将相似的对象合并成为更大的聚类集合，直到所有对象都被归为一类为止。
划分聚类是通过将对象划分为若干个互不重叠的聚类集合，每个对象只属于一个聚类，从而得到不同的类别。
二、聚类算法的应用1.图像分割图像分割是指将一幅图像分成多个区域，每个区域内的像素具有相似的属性。
聚类算法可以通过对图像中像素的相似度进行度量，将其划分为不同的区域，从而实现图像分割。
2.推荐系统推荐系统是一种经常用到的数据挖掘技术。
聚类算法可以对用户或物品进行聚类，得到不同的用户或物品类别，然后可以为每个用户或物品赋予类别标签，从而更好地为其推荐商品或内容。
3.生物信息学聚类算法在生物信息学中也有着广泛的应用。
通过对基因序列中的相似性进行聚类分析，可以研究生物物种的进化关系。
同时，在药物研究中，聚类算法也可以用来对大量化合物进行筛选和分类。
4.市场营销聚类算法可以根据不同的消费者行为特征，将消费者分为不同的群体，并对不同群体的消费特征进行分析。
根据不同群体的消费特征，可以针对性地进行营销策略，从而提高市场竞争力。
三、聚类算法的研究进展近年来，聚类算法在数据挖掘和机器学习领域中的研究一直保持着高速发展的状态。
下面列举几个目前较为热门的聚类方法。
1.K-Means聚类算法K-Means聚类算法是一种经典的划分聚类算法，其主要思想是在数据空间中随机选择K个聚类中心，然后根据距离度量将每个数据对象分配到最近的聚类中心。
接着计算每个聚类的中心点并重新分配所有数据对象，如此反复迭代，直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数为止。
2.DBSCAN聚类算法DBSCAN聚类算法是一种基于密度的聚类算法，其优点在于不需要事先指定聚类个数。
基于聚类算法的数据挖掘研究
基于聚类算法的数据挖掘研究数据挖掘是从大量数据中发现有用信息的过程，通过数据挖掘，我们可以揭示隐藏在数据背后的规律，从而做出有意义的决策。
而聚类算法作为最基础的数据挖掘算法之一，可以让我们更加深入地理解数据的本质和特点，同时具有广泛的应用价值。
一、聚类算法概述聚类算法是一种无监督的学习算法，它通过将相似的数据点分组形成簇，使得同一簇内的数据点相似度高，不同簇内的数据点相似度低。
聚类算法最终的目标是找到数据中的隐藏结构，将数据划分成多个比较相似的组，从而更好地理解数据的特性和规律。
常见的聚类算法有k均值聚类、层次聚类、密度聚类等，不同算法有不同的实现思路和应用场景。
其中，k均值聚类是最为经典的算法之一，也是本文的重点研究对象。
二、k均值聚类算法原理k均值聚类算法是一种简单而高效的聚类算法，它将所有数据划分成k个簇，每个簇包含离该簇中心最近的点。
k值的确定是该算法的核心问题之一，因为合适的k值能够让聚类效果更加优秀。
算法的具体步骤如下：1.随机选择k个簇质心；2.计算每个数据点与簇质心的距离并将其归入最近的簇；3.重新计算每个簇的质心；4.重复步骤2和3，直到簇心不再改变。
聚类效果的好坏很大程度上取决于选择的距离度量方法，常见的距离度量方法包括欧式距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
另外，在k均值聚类算法中，初始质心选择也很重要，因为初始质心不同可能会导致不同的聚类结果。
三、k均值聚类算法的应用k均值聚类算法具有广泛的应用场景，例如：客户分群、市场细分、基因表达数据分析、图像分割等。
以客户分群为例，k均值聚类算法可以根据不同的客户属性（如年龄、收入、购买行为等），将客户分为若干个不同的群体，这样就可以根据群体的不同需求和兴趣，开展有针对性的营销活动。
另一方面，k均值聚类算法还可以在基因表达数据分析中发挥重要作用。
通过聚类分析，可以发现不同的基因在表达时可能会存在某些规律和特点，找到这些规律有助于我们更好地理解基因的功能和作用。
聚类算法在数据挖掘领域中的研究及应用
聚类算法在数据挖掘领域中的研究及应用数据挖掘是一项具有重要意义的技术，在人工智能、金融分析等领域均有着广泛的应用。
而聚类算法则是数据挖掘中最为核心的技术之一，它是一种将相似数据归为一类的技术，能够为我们提供数据分类和数据归纳方面的有价值的参考。
聚类算法可以被用于分析海量的数据集，从而挖掘其中的模式和规律，提供精准、快速的数据处理与分析。
下面我们将详细介绍聚类算法在数据挖掘领域中的研究及应用, 以及它对于各个领域的积极作用。
一、研究背景目前，每天发布的信息量都是庞大的。
为了更有效地进行分析和使用这些数据集，需要对数据进行分类，提取准确的信息，找到其中的模式、趋势和隐匿的知识，取得更明智的决策。
聚类算法正好适用于此种目的。
除了对大量数据的分类，聚类算法还能够帮助我们发现无标注的数据的原有结构和分层规律。
二、聚类算法的类型聚类算法通常被分为以下四类：层次聚类、基于中心的方法、基于密度的方法和基于概率的方法。
1、层次聚类层次聚类是一个递归算法，它将数据集中所有的数据点看作是单个元素形成一个聚类，然后不断地合并这些聚类，直到只剩下一个聚类。
在此过程中，算法构建出由树形结构形成的聚类分层图，这种方法也被称作树型聚类树。
2、基于中心的方法如果我们的数据集中包含很多不适用于层次聚类的二元量，那么基于中心的方法是一个更加合适的选择。
我们可以通过K均值聚类方法来解决这个问题。
K均值聚类是一种迭代算法，它的目标是将数据集划分成K个不同的聚类。
在每一次迭代之后，K个聚类中心移动到了一个新的位置，直到收敛。
3、基于密度的方法基于密度的聚类算法通常用于对噪声点产生更好的容忍度。
基于密度的聚类算法通常是通过寻找密集区域并将其分离出来形成聚类的过程。
由于对噪声点的容忍度更高，因此这种聚类算法被认为是非常适合于处理任意形状的数据集的。
4、基于概率的方法基于概率的聚类算法是一种混合模型，其目标是找到描述观察到的数据的一个共同统计模型。
基于聚类算法的数据挖掘研究
基于聚类算法的数据挖掘研究一、引言数据挖掘是一门研究数据的分析和处理技术，是从大量数据中挖掘出有价值的信息和知识，这些信息和知识对企业、政府和学术界等领域的决策都有着重要的作用。
而聚类算法作为数据挖掘中最基础的算法之一，在实际应用中也有着广泛的应用。
上文所述的聚类算法简单来讲就是将一堆数据分成若干类，同时使同一类内的数据之间的相似度尽量大，不同类之间的相似度尽量小。
本文将对聚类算法进行讲解和探讨。
二、聚类算法基础聚类算法目的是将一堆数据根据某个相似度度量，将其分成若干类，同时使同一类内的数据之间的相似度尽量大，不同类之间的相似度尽量小。
聚类算法可以分成层次聚类法和划分聚类法两类。
层次聚类法将数据集层层递进地进行划分，每层数据集的划分都会影响后面的结果，所以整个过程是不可逆的，而划分聚类法是直接对数据集进行迭代修正，根据迭代的次数可以得到最终的目标分类。
三、聚类算法细节聚类算法具有很多细节，关于细节，我们从聚类的相似性度量方法、初始化点选择、随机化方法三个方面进行探讨。
1、相似性度量方法相似性度量方法是进行聚类算法中非常重要的一环。
常见的相似性度量方法有欧几里德距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。
欧几里德距离的计算方法是两个点在每个维度上的差的平方和的平方根，曼哈顿距离则是两个点在每个维度上的差绝对值的和，而切比雪夫距离则是两个点差的最大绝对值。
在实际应用中，不同的问题会选择不同的相似性度量方法。
2、初始化点选择初始化点的选择对聚类结果有很大的影响。
常见的初始化点选择方法有随机选择，均匀分布选择，贪心选择等。
其中随机选择初始化点是最为常用的方法，因为其效率高，而且具有一定的随机性。
3、随机化方法随机化方法在聚类算法中也是非常重要的一环。
常见的随机化方法有随机化初始点选择，随机修正，随机交换等方法，其中随机化初始点选择是最为常用的一种方法。
不同的随机化方法在不同的情境下，效果也会有所不同。
四、聚类算法应用聚类算法具有广泛的应用，包括图像处理、数据分析、信息检索、社交网络等领域。
基于数据挖掘的分类和聚类算法研究及R语言实现
暨南大学硕士学位论文题名（中英对照）：基于数据挖掘的分类和聚类算法研究及R语言实现A Study on Algorithm of Classification and ClusterBased on Data Mining and Realization by R programe作者姓名：方匡南指导教师姓名王斌会博士教授及学位、职称：学科、专业名称：经济学统计学论文提交日期：2007年5月论文答辩日期：2007年6月答辩委员会主席：论文评阅人：学位授予单位和日期：独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得暨南大学 或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。
学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解暨南大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。
本人授权暨南大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。
（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日学位论文作者毕业后去向：工作单位：电话：通讯地址：邮编：摘要数据挖掘是个新兴的研究领域，涉及到统计学、数据库、机器学习等众多学科，正以其强大的功能和广泛的应用受到高度的关注。
数据挖掘的方法众多，其中分类、聚类方法是数据挖掘应用最多的方法，而算法研究是数据挖掘研究领域的重中之重，算法的好坏直接影响到数据挖掘的效率，所以本文主要深入系统地研究分类、聚类算法。
虽然目前研究分类、聚类算法的文章比较多，但大多数研究只停留在理论上的探讨，并没有相应的算法实现。
聚类算法在数据挖掘中的应用探究
聚类算法在数据挖掘中的应用探究随着社会经济的不断发展和日益增长的数据量，如何从大量的数据中提取有价值的信息，成为许多企业和科研机构必须面对的问题，数据挖掘应运而生。
作为数据挖掘中的一种常见方法，聚类算法被广泛应用于数据挖掘领域。
一、聚类算法的基本概念与方法聚类算法是将数据集中的对象分组，使同一组内的对象之间具有较高的相似性，而不同组之间的对象具有较大的差异性。
聚类算法的基本流程是先根据某种相似性度量定义各个对象之间距离或相似性，然后按照一定策略将数据集中的对象逐步归为同一组，最终形成若干个聚类。
常见的聚类算法有层次聚类、K均值聚类、密度聚类、谱聚类等等。
其中，层次聚类是按照聚类之间的组织结构形成一个聚类树，称为谱系聚类，可以是自顶向下的分裂聚类，也可以是自底向上的聚合聚类。
K均值聚类是根据聚类中心，将样本聚成k个簇。
每个点都会归属于最近的聚类中心，而每个聚类中心又是离它最近的k个点的平均值。
密度聚类是根据局部密度，将样本聚成不同的簇。
谱聚类是将每一个点看作特征空间的一个向量，通过相似度矩阵来描述每个向量之间的相似程度，并通过拉普拉斯矩阵将数据点投影到低维空间中进行聚类。
二、聚类算法在数据挖掘中的应用聚类算法在数据挖掘中的应用非常广泛，可以分为以下几个方面。
1.市场细分市场细分是一种将市场上的客户分成若干个互不相同的、有共性的子集，以便于企业能够更为有效地满足不同的需求。
聚类算法可以通过对消费者的基本信息、购物记录、购物频次等信息进行聚类分析，实现市场细分。
例如，一些大型超市会通过消费者的购物数据进行聚类分析，从而确定其目标客户、商品定位和市场策略。
2.推荐系统推荐系统是通过用户需求和行为数据来推荐合适的产品或服务的系统，其中就涉及到一些聚类算法的应用。
例如，将用户根据其购买记录、评价行为等进行聚类分析，将相似的用户群体进行归类，从而为用户推荐更为符合其需求的产品。
3.图像分割图像分割是将一张图像自动分成多个子区域的过程。
基于聚类挖掘的档案管理系统设计与实现毕业论文
毕业论文声明本人郑重声明：1．此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。
除了特别加以标注地方外，本文不包含他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。
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基于聚类分析的数据挖掘技术及其农业应用研究进展
基于聚类分析的数据挖掘技术及其农业应用研究进展
冯建英;石岩;王博;穆维松
【期刊名称】《农业机械学报》
【年(卷),期】2022(53)S01
【摘要】基于聚类分析的数据挖掘技术能够推动农业的精准生产、精细管理和精准营销,对于实现农业的智能机械化、精准化,进而促进农业的高效化和现代化具有重要价值。
首先对基于聚类分析的数据挖掘技术内涵及方法体系作了阐述,包括特征选择及特征提取、距离度量、聚类算法分类、聚类性能评价指标4方面;进而梳理了目前聚类分析在农业领域的动植物遗传繁育数据挖掘、农田分区精准管理、农产品品质评价、农产品市场细分、农户异质性分析与精准服务5大方向中的应用研究,最后对农业领域的聚类分析进行了总结与展望。
【总页数】12页(P201-212)
【作者】冯建英;石岩;王博;穆维松
【作者单位】中国农业大学信息与电气工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13;S126
【相关文献】
1.基于数据挖掘技术的聚类分析算法在异常入侵检测中的应用
2.基于物联网的设施农业环境监控与数据挖掘技术的研究应用
3.基于聚类分析的数据挖掘技术在设备
故障模式识别中的应用4.基于数据挖掘技术的聚类分析算法在异常入侵检测中的应用5.基于粗糙集理论的数据挖掘技术在农业方面应用
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医学科研文献全文挖掘模型搭建与效能检验
医学科研文献全文挖掘模型搭建与效能检验引言随着医学科研领域知识的不断积累和数据的迅速增长，如何从大量的医学科研文献中提取有用的信息并辅助科研工作成为了当前的研究热点。
全文挖掘(model mining)作为一种有效的文本分析和数据挖掘技术应运而生，可以帮助研究人员发现隐藏在大量文献背后的知识和规律。
本文主要介绍医学科研文献全文挖掘模型的搭建与效能检验。
一、医学科研文献全文挖掘模型搭建1. 数据预处理在搭建医学科研文献全文挖掘模型之前，首先需要对待挖掘的文献进行数据预处理。
数据预处理包括文本清洗、去除噪声、分词等步骤。
文本清洗主要是去除文献中的非关键信息，例如HTML标签、图片和表格等。
去除噪声的过程中，可以使用自然语言处理技术，例如词干提取和停用词的过滤，来提高后续挖掘过程的效果。
最后，对文献进行分词处理，将文本拆分为单个词语或短语，为后续的特征提取打下基础。
2. 特征提取在数据预处理完成后，需要从文献中提取有价值的特征。
特征提取的方法多种多样，常见的特征提取方法包括词袋模型(Bag-of-Words)、主题模型和词嵌入(Word Embedding)等。
词袋模型将文本表示为一个词的集合，通过统计每个词在文本中的词频或权重来构建特征向量。
主题模型可以挖掘隐藏在文献中的主题信息，可以帮助理解文献的主要内容和相关性。
词嵌入通过学习词语之间的语义关联来捕捉词语的分布式表示，可以帮助识别文献中的语义信息。
3. 挖掘模型搭建在特征提取完成后，可以使用机器学习或深度学习的方法搭建医学科研文献全文挖掘模型。
机器学习模型可以通过训练数据学习文献之间的关系，并对新的文献进行分类、聚类或推荐等任务。
常见的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、决策树、随机森林等。
深度学习模型可以通过构建多层神经网络来挖掘文献中的高层次特征，具有更好的表达能力。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)等。
数据挖掘中的聚类算法实现与比较研究
数据挖掘中的聚类算法实现与比较研究引言数据挖掘是一种从大量数据中发现隐藏模式、关联以及提取有用信息的过程。
聚类算法是数据挖掘中一种常用的方法，用于对数据进行分组或分类，以便从中发现相似性或共享某种特征的对象。
本文将探讨数据挖掘中常见的聚类算法，包括K-means、DBSCAN和层次聚类，并对它们进行实现与比较研究。
一、K-means聚类算法K-means是一种基于距离度量的聚类算法，其基本思想是将数据点划分为K个不相交的簇，每个簇具有唯一的中心点，即簇内的数据点与簇中心点之间的距离之和最小。
算法的实现过程如下：1. 初始化K个簇中心点。
2. 对于每个数据点，计算其与每个簇中心点的距离，并将数据点归属于距离最小的簇。
3. 更新每个簇的中心点，将其设为簇内所有数据点的平均值。
4. 重复步骤2和步骤3，直到簇中心点不再改变或达到预设的迭代次数。
K-means算法的优点是简单易于实现，并且在大规模数据集下表现出较好的效率。
然而，该算法对初始簇中心的选择较为敏感，且需要提前确定聚类簇的个数K。
二、DBSCAN聚类算法DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，它通过利用数据点之间的密度来发现簇的分布。
算法的实现过程如下：1. 选择一个未被访问的数据点P。
2. 如果P的密度达到预设的阈值，将P作为新的簇核，并找到其密度可达的所有数据点，将其归为同一个簇。
3. 重复步骤2，直到无法再找到新的簇核。
4. 找到所有未被归类的数据点，将其标记为噪声点或离群点。
DBSCAN算法的优点是对数据集分布形状没有要求，能够处理任意形状的簇，且可以自动识别噪声点。
然而，该算法对于高维数据和不同密度之间的簇分布效果不佳。
三、层次聚类算法层次聚类是一种自底向上或自顶向下的聚类方法，将数据层次化地划分为树状结构（聚类树）。
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基于文献聚类的数据挖掘模型设计与实现参赛队员：张静，李逸，徐良飞指导老师：魏建香徐斌褚炜鑫（南京人口管理干部学院江苏南京 210042）摘要：聚类分析是统计学中的一项重要技术。
通过聚类可以发现隐藏在海量数据背后知识。
本文首先建立空间向量模型，改进了传统相似度的计算模型，提出了一种基于摘要词对关键词加权贡献的相似度模型，使得文献的空间向量更加精确。
数据来源于05年CSSCI文献数据库图书情报学的3千多条文献数据，并通过中知网查询相关文献的摘要。
通过数据清洗、去噪声、降维、规格化处理、样本抽样等一系列步骤，得到最终用于聚类的681篇文献和108个学科特征原子词。
利用Matlab软件编程实现了FCM算法的文献聚类。
将聚类的结果通过基于学科原子特征词的学科交叉表来表示，统计出图书馆学、情报学和文献学三个学科的研究热点及交叉点，以及图书情报学新的学科增长点，并对结果进行了检验，检验结果表明该统计模型是科学的、有意义的。
关键词：聚类; 交叉学科; 关键词; 摘要; 相似度; FCM一、引言1.研究背景聚类分析（Clustering Analysis）是统计、模式识别和数据挖掘等领域中一个非常重要的技术，文献聚类就是依据文献之间的相似度按照一定的算法准则，挖掘隐藏在海量文献数据背后的有用知识：如学科交叉、研究热点和新的研究方向。
科学研究需要创新。
科学技术的发展为每个学科的发展带来新的机遇的同时，也带来更为严峻的挑战。
目前，文、理、工、管等学科之间相互渗透、交叉、融合已经成为一种潮流和趋势，其深度和广度正在进一步深化。
众所周知，近代科学发展特别是科学上的重大发现和国计民生中的重大社会问题的解决，常常涉及不同学科的相互交充满和相互渗透。
学科交叉逐渐形成一批交叉学科，如化学与物理学的交叉形成了物理化学和化学物理学，化学与生物学的交叉形成了生物化学和化学生物学，物理学与生物学交叉形成了生物物理学等。
这些交叉学科的不断发展大大地推动了科学进步，因此学科交叉研究（interdisciplinary research）体现了科学向综合性发展的趋势。
科学上的新理论、新发明的产生，新的工程技术的出现，经常是在学科的边缘或交叉点上，重视交叉学科将使科学本身向着更深层次和更高水平发展，这是符合自然界存在的客观规律的。
由于现有的学科是人为划分的，而科学问题是客观存在的，根据人们的认识水平，过去只有天文学、地理（地质）、生物、数学、物理、化学六个一级学科；而经过20世纪科学的发展和交叉研究，又逐渐形成了新的交叉学科，如生命科学、材料科学、环境科学等。
因此研究学科交叉可以反映学科的研究的热点和发展趋势。
本次统计建模正是基于以上的研究背景，通过文献聚类来研究学科交叉，其意义在于：（1）通过对文献数据的聚类分析，挖掘学科交叉点，使研究者了解本学科目前的研究现状，如学科发展前沿与热点问题等，以提高研究者的创新意识和创新动力，为科学研究提供决策支持；（2）为管理者和研究机构提供决策支持，如交叉学科的政策支持、研究经费投入、人才培养方向等；（3）通过学科交叉的比较，使学科本身获得动力，提升学科竞争力，使学科能更好地适应社会和经济的发展，更好地服务社会。
2.国内外研究现状不同的数据库,对其文献进行分类有不同的方法,没有一种方法能对所有数据库的文献分类都具有高效率、高精确率。
对于科学文献的分类,目前主要采用的方法有[1]:(1)引文分析法:引文分析是指通过对文献中所附的参考引文进行计量统计分析,从而揭示科学技术发展的历史及现状。
其目的是寻找文献之间的联系来研究文献内在联系和科学结构的一种方法。
(2)关键词分析法:关键词分析就是通过对反映文献主题内容的词进行关联性或相异性定量分析,研究文献内在联系和科学结构的一种方法。
(3)聚类分析法:聚类分析是指根据分析对象彼此之间的相关程度把文献分成类群,使群内尽量相似,群间尽量相异,然后进行分析研究的过程。
(4)因素分析法:因素分析的概念是英美心理统计学者们最早提出的,因素分析法是从试验所得的m×n个数据文献中概括和提取出较少量的关键因素,它们能反映和解释所得的大量观测事实,从而建立起最简洁、最基本的概念系统,揭示出事物间最本质的联系。
(5)关键词分析与共引聚类分析相结合研究法。
目前国内研究的主要热点集中在第一方面,而国外在该领域的最新研究是通过关键词分析和共引聚类分析相结合,以揭示文献的主题结构。
3.文本挖掘中的分词技术中文文本挖掘技术成败的关键在于文本中词汇切分的成功与否。
由于汉语语言的特殊性和复杂性,使中文词汇的切分成为一个很伤脑筋的问题。
而如果不进行分词,中文信息处理的其它很多研究就无法进行。
分词技术中基于词库的算法目前使用较广,也较为成熟,如正向、逆向最大匹配法、逐词遍历法。
这类算法分词的正确性很大程度上取决于所建的词库。
一个词库应具有完备性和完全性两个方面,建立一个同时满足这两个要求的词库具有很大的难度[2]。
所以,对于中文文本挖掘来说,基于词库的分词技术可能会使某些具有重要意义的词汇被疏漏,从而导致挖掘的内容不是十分准确。
基于无词典的分词技术正处于研究发展阶段,其基本思想是:基于频度的统计,不依靠于词典,将文本中任意几个字同时出现的频率进行统计,次数越高的越可能是一个词[3]。
文中设计了一个基于无词典分词的算法[4],能比较准确地切分出文本中的新词。
4.文本的特征提取特征提取主要是识别文本中代表其特征的词项。
提取过程是自动的,提取的特征大部分是文本集中表示的概念。
文本特征分为一般特征和数字特征,其中一般特征主要包括动词和名词短语,如人名、组织名等;数字特征主要包括日期、时间、货币以及单纯数字信息。
这些特征包含重要的信息,因此特征提取是一种强有力的文本挖掘技术。
通过文本特征抽取,记录文本的特征,可以更好地组织文本,如文本的存储、检索、过滤、分类和摘要等。
中文姓名识别属于中文信息处理中未登录词处理的范畴,中文姓名在文章中的出现频率虽然不高,但绝非可以忽略,因为中文姓名本身包含着重要的信息,它可能是整个句子甚至整个段落的语义中心,如果不予处理,将影响文本挖掘的性能[5]。
数字特征反映一定的信息,但不能表达文本的中心思想,通常只作文本挖掘中的参考信息。
5.聚类分析的原理与方法聚类分析主要包括统计学习和机器学习两种方法。
在基于统计学习的聚类分析中，主要研究基于几何距离的聚类，这也是本次建模采用的方法。
其主要步骤包括：（1）定义多维空间；（2）计算多维空间中样本点之间的距离，作为样本点之间的相似度；（3）采用某种算法（如FCM 、K-means 、层次法等）按照相似度大小将相似度高的样本聚为一类。
在文献聚类问题中，一般都是根据向量空间模型（VSM ）思想，将文献聚类的样本空间表示成X ={x 1，x 2，…，x n }，其中样本x i =（x i1，x i2，…，x im ）为m 维特征空间R m 中的一个点，现在要找到这样一个划分C ={C 1，C 2，…，C k }，使得：,,...,2,1,,1k i C C X i ki i =Φ≠== 且j i k j C C j i ≠=Φ=且,,...,2,1, ，并且满足类内之和∑∑=∈-=kj c x ji ji x x E 1*的值最小，x j *表示类C j 的中心，x i 表示划分在类C j 中的文献。
6.研究目标和具体思路本次建模研究目标是在海量数据的基础上，采用聚类分析的理论和方法，挖掘隐藏在数据背后的学科交叉知识，研究的整体框架如下：图1文献聚类研究框架主要的研究思路为：（1）数据采集：采集三个学科（图书、情报、文献）一年的文献数据； （2）数据预处理：➢ 降维：经过抽取和提炼，建立学科特征词库，构建聚类空间； ➢ 文献摘要分词：将摘要利用分词技术进行分词，去掉虚泛词； ➢ 关键词与摘要词加权：利用关键词在摘要中出现的频次，计算出摘要词对关键词的贡献度；➢ 去噪声：对数据库中文献学科类别特点不明显的文献删除。
（3）利用VSM 模型，建立文献空间向量；（4）利用Matlab 软件中的FCM 算法，将文献进行多次聚类；（5）对聚类的结果进行统计分析。
二、模型设计1.向量空间模型（VSM ）向量空间模型（VSM ）是文献分类所使用的特征较为普遍采用的方法之一。
在这种模型中，文献空间被看作是由一组正交词条向量组成的向量空间，每个文献表示为其中的一个范化特征向量：V (d )=(t 1,w 1(d ),…,t i ,w i (d ),…,t n ,w n (d ))，其中t i ，也可以要求t i 是d 中出现的所有短语，以提高文献内容的准确性。
W i (d )常被定义为t i 在d 出现频率tf i (d )的函数，如w i (d )=(tf i (d ))，常用的 函数有布尔函数： 1()10,()0i i tf d tf d ≥⎧Φ=⎨=⎩，；平方根函数：Φ=；对数函数: log(()1)i tf d Φ=+；TFIDF 函数：()log()i iNtf d n Φ=⨯等。
本次建模中采用了一种新的w i (d )的计算模型，具体步骤如下：(1)构建特征向量空间文献聚类是在一个非常高的维度中进行的，而聚类算法的复杂度与数据维度是非线性关系。
理论证明，随着维度的增加，计算的复杂度将呈现指数级的增长。
我们通过对05年CSSCI 文献数据库中三大学科文献的统计发现，在3932篇文献中关键字的个数为14202，平均每篇文献的关键词个数为个，互异的关键词达到6708个，利用普遍认可的VSM 来计算文献相似度矩阵时，特征空间的维度很大，增加了计算的复杂性。
因此，文献聚类的首要问题是要将数据进行降维。
原子特征词是指从所有文献关键词中找出能够反映出学科特点的关键词中的原子部分。
这样做可以将数组维度从一个非常高的维度降低到一个维度相对较低的空间。
原子特征词词典的确立是基于关键词的文本分类的非常关键的基础问题，词典中原子特征词的选取既要考虑这些词在文本集合中出现的统计特征，选取那些反映文本内容的原子特征词；又要做停用词表，去掉那些在特定语言中出现频率较高但含义虚泛的词，以降低特征空间的维数；同时还要考虑关键词的频幅限制，以防止因少数关键词在少数文本中频幅过高而造成的聚类中心的偏移影响。
(2)关键词相似度计算模型由于我们对关键进行了抽取和加工，因此大部分的文献关键词与原子特征词并不完全相同，由于在传统的相似度计算模型中两者的相似度将是0，这会使得构建的文献空间向量矩阵绝大部分元素出现0。
因此，必须考虑两种关键词之间的部分相似性。
[6]假设两个关键字k i 和k j ，字符长度分别为l i 和l j ，连续相同字符串长度为l ，则该两个关键字相似度定义为T (k i ,k j )：⎪⎩⎪⎨⎧<>=-+=404),(l l ll l l k k T j i j i 当当 （1） 显然有T (k i ,k j )∈[0，1]。