【摘 要】
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该文对数据挖掘中的分类和聚类方面的技术进行了初步的探讨和研究,对部分算法进行了实现和改进.其中,分类采用的核心方法是二叉的决策树归纳,一个重要的设计原则是对较大的数
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该文对数据挖掘中的分类和聚类方面的技术进行了初步的探讨和研究,对部分算法进行了实现和改进.其中,分类采用的核心方法是二叉的决策树归纳,一个重要的设计原则是对较大的数据量实现快速有效地分类.聚类选择了CLTree方法,它基于修改的决策树归纳,能够对规模较大、高维较高的数值型数据实现快速聚类,并自动发现聚类所在的子空间.该文对CLTree方法进行了扩展,给出了处理枚举型属性的有效办法,使它能够很好地对具有混合类型的数据进行聚类.该文还研究了交易数据的聚类算法,实现了基于互连性的层次聚类方法VBACC,并对算法中较为耗时的两步进行了修改,在不牺牲质量的前提下,使算法的运行速度得到提高.该算法通过分析交易数据,能够在商品的级别上给出合理的顾客分段.
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