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数据挖掘是从统计学、机器学习、化方法等学科中发展起来的一门新兴交叉学科,目前已被广泛应用到电子商务、医学、科学研究以及工程技术等领域中,它具有重要的理论与应用价值。 当前,海量数据和混合属性数据集的数据挖掘应用越来越多,面对如此复杂的数据挖掘类型,现有的许多数据挖掘算法力不从心。如何充分利用优化方法来提高数据挖掘算法的效率,改善挖掘的结果,是众多研究者关心的热点。 《聚类算法中的优化方法应用》将优化方法充分应用到聚类分析领域,从多个角度研究将特征权重优化嵌入到混合属性数据集的聚类算法中,以期优化后的特征权重能有助于构造出更简洁、更的分类器。 《聚类算法中的优化方法应用》可作为聚类分析领域研究生的教学和科研参考书,也可成为智能数据分析与处理技术人员的自学研究参考书。
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