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数据挖掘中分类算法的评估的准确度可以用什么方法呢?

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【数据挖掘】聚类算法 简介 ( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法 | 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 )(二)

【数据挖掘】聚类算法 简介 ( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法 | 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 )(二)

VI . 基于层次的聚类方法 切割点选取1 . 算法终止条件 ( 切割点 ) : 用户可以指定聚类操作的算法终止条件 , 即上面图示中的切割点 , 如 :① 聚类的最低个数 : 聚合层次聚类中 , n nn 个样本 , 开始有 n nn 个聚类 , 逐步合并 , 聚类个数逐渐减少 , 当聚类个数达到...

【数据挖掘】聚类算法 简介 ( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法 | 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 )(一)

【数据挖掘】聚类算法 简介 ( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法 | 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 )(一)

I . 聚类主要算法聚类主要算法 :① 基于划分的聚类方法 : K-Means 方法 ;② 基于层次的聚类方法 : Birch ;③ 基于密度的聚类方法 : DBSCAN ( Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise ) ...

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