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大数据挖掘技术与应用 基本信息
内容提要
本书针对大数据的海量性、高维性、异构性、动态性、多样性、多源性、多尺度性、时空性和模糊性等特征,对数据挖掘技术中的聚类分析和关联规则分析进行了系统的研究;研究与开发了基于密度和自适应密度可达聚类算法、动态增量聚类算法、并行聚类算法、高维多类型数据聚类算法、基于密度加权的模糊聚类算法、基于数据场的聚类和量化关联规则算法、基于距离的量化关联规则分析、基于云计算的大数据聚类算法,以及挖掘结果的可视化表达;给出了地球化学数据挖掘、基于数据挖掘的中国资源与区域经济发展关系的分析应用实例。
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