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文件名称:数据挖掘:聚类:谱聚类算法解析.docx
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总页数:16 页
更新时间:2025-08-24
总字数:约1.29万字
文档摘要
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数据挖掘:聚类:谱聚类算法解析
1数据挖掘与聚类基础
1.1数据挖掘概述
数据挖掘(DataMining)是一种从大量数据中提取有用信息的过程,这些信息可以是模式、关联、趋势或异常。数据挖掘技术广泛应用于商业智能、科学研究、工程和医疗等领域,帮助决策者理解数据背后隐藏的知识,从而做出更明智的决策。
1.1.1数据挖掘的步骤
数据准备:清洗数据,处理缺失值,标准化数据,选择特征。
数据探索:使用统计和可视化方法理解数据的分布和特征。
模型构建:选择合适的算法,训练模型。
模型评估:使用评估指标检查模型的性能。
模型应用:将模型应用于新的数据,进行预