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141. Birch层次聚类树的构建 - 3
2023年2月6日 692观看
数据仓库与数据挖掘
大学课程 / 计算机 / 计算机基础
共197集
22.7万人观看
1
数据挖掘的社会需求 - 1
07:13
2
数据挖掘的社会需求 - 3
07:14
3
数据挖掘的经典实际应用 - 1
06:31
4
数据挖掘的经典实际应用 - 3
06:29
5
数据挖掘的定义 - 1
08:31
6
数据挖掘的定义 - 3
08:28
7
数据挖掘的发展历程与数据来源 - 1
06:01
8
数据挖掘的发展历程与数据来源 - 3
05:59
9
分类分析技术简介 - 1
06:39
10
分类分析技术简介 - 3
06:40
11
聚类关联孤立点分析技术简介 - 1
08:48
12
聚类关联孤立点分析技术简介 - 3
08:46
13
数据挖掘的体系结构与其他技术的异同 - 1
10:24
14
数据挖掘的体系结构与其他技术的异同 - 3
10:24
15
数据仓库与数据库的区别 - 1
11:28
16
数据仓库与数据库的区别 - 3
11:29
17
什么是数据仓库 - 1
05:47
18
什么是数据仓库 - 3
05:46
19
数据仓库的系统结构 - 1
06:56
20
数据仓库的系统结构 - 3
06:59
21
数据仓库的数据组织形式 - 1
07:36
22
数据仓库的数据组织形式 - 3
07:36
23
数据仓库的数据模型
08:13
24
什么是联机分析处理 - 1
06:05
25
什么是联机分析处理 - 3
06:11
26
OLAP的多维数据存储 - 1
10:31
27
OLAP的多维数据存储 - 3
10:32
28
OLAP的分类 - 1
08:20
29
OLAP的分类 - 3
08:25
30
为什么要数据预处理 - 1
05:54
31
为什么要数据预处理 - 3
06:00
32
数据清理 - 1
11:01
33
数据清理 - 3
11:05
34
数据集成与数据变换 - 1
05:56
35
数据集成与数据变换 - 3
05:56
36
数据归约 - 1
05:21
37
数据归约 - 3
05:24
38
数据压缩与数值归约 - 1
05:10
39
数据压缩与数值归约 - 3
05:14
40
数据离散化 - 1
09:02
41
数据离散化 - 3
09:06
42
什么是PCA - 1
08:56
43
什么是PCA - 3
08:54
44
PCA原理推导(1) - 1
13:15
45
PCA原理推导(1) - 3
13:17
46
PCA原理推导(2) - 1
06:13
47
PCA原理推导(2) - 3
06:15
48
什么是关联规则挖掘
08:30
49
关联规则挖掘示例 - 1
09:11
50
关联规则挖掘示例 - 3
09:14
51
Apriori算法 - 1
11:41
52
Apriori算法 - 3
11:48
53
频繁项集生成规则
05:02
54
Apriori算法分析与改进 - 1
08:47
55
Apriori算法分析与改进 - 3
08:48
56
FP-Growth算法 - 1
05:49
57
FP-Growth算法 - 3
05:47
58
什么是多值关联规则 - 1
08:25
59
什么是多值关联规则 - 3
08:29
60
多值关联规则挖掘中的连续属性划分 - 1
06:44
61
多值关联规则挖掘中的连续属性划分 - 3
06:41
62
多值关联规则合并
05:55
63
从下向上的频繁项集搜索方式 - 1
05:39
64
从下向上的频繁项集搜索方式 - 3
05:41
65
自上向下的频繁项集搜索方式 - 1
08:57
66
自上向下的频繁项集搜索方式 - 3
09:00
67
多层关联规则的社会需求 - 1
07:34
68
多层关联规则的社会需求 - 3
07:32
69
同层关联规则挖掘算法 - 1
10:50
70
同层关联规则挖掘算法 - 3
10:49
71
什么是项约束性关联规则挖掘 - 1
05:27
72
什么是项约束性关联规则挖掘 - 3
05:26
73
项约束性关联规则挖掘算法Direct - 1
10:56
74
项约束性关联规则挖掘算法Direct - 3
11:01
75
项约束性关联规则挖掘Direct+ - 1
08:56
76
项约束性关联规则挖掘Direct+ - 3
08:53
77
分类分析的基本思路 - 1
09:03
78
分类分析的基本思路 - 3
09:03
79
决策树分类模型
09:55
80
ID3决策树算法 - 1
11:15
81
ID3决策树算法 - 3
11:16
82
ID3决策树算法分析
09:41
83
C4.5算法的改进之处 - 1
05:37
84
C4.5算法的改进之处 - 3
05:40
85
信息增益比的计算方式 - 1
09:27
86
信息增益比的计算方式 - 3
09:23
87
C4.5算法处理连续属性
09:43
88
C4.5算法处理缺失值策略 - 1
05:20
89
C4.5算法处理缺失值策略 - 3
05:22
90
C4.5算法中的交叉验证
04:27
91
C4.5算法构建决策树示例 - 1
07:06
92
C4.5算法构建决策树示例 - 3
07:04
93
梯度提升决策树的例子
08:47
94
梯度提升决策树算法 - 1
05:12
95
梯度提升决策树算法 - 3
05:11
96
SLIQ算法思路
09:27
97
SLIQ如何处理连续属性 - 1
09:57
98
SLIQ如何处理连续属性 - 3
09:55
99
SLIQ算法构建判定树
09:09
100
随机森林的基本思想
09:29
101
CART构建决策树算法 - 1
07:09
102
CART构建决策树算法 - 3
07:11
103
随机森林的投票机制
06:56
104
最近邻分类 - 1
11:56
105
最近邻分类 - 3
11:58
106
线性支持向量机 - 1
06:42
107
线性支持向量机 - 3
06:45
108
线性支持向量机求解 - 1
08:17
109
线性支持向量机求解 - 3
08:22
110
线性不可分的支持向量机和非线性支持向量机 - 1
08:40
111
线性不可分的支持向量机和非线性支持向量机 - 3
08:41
112
朴素贝叶斯分类算法 - 1
09:35
113
朴素贝叶斯分类算法 - 3
09:38
114
贝叶斯信念网络的基本结构
07:12
115
联合概率计算方法 - 1
07:07
116
联合概率计算方法 - 3
07:11
117
事件独立的几种情况
08:34
118
贝叶斯信念网络推理1 - 1
05:50
119
贝叶斯信念网络推理1 - 3
05:52
120
贝叶斯信念网络推理2 - 1
07:54
121
贝叶斯信念网络推理2 - 3
07:52
122
什么是聚类分析 - 1
07:17
123
什么是聚类分析 - 3
07:15
124
距离与相似性度量 - 1
07:39
125
距离与相似性度量 - 3
07:36
126
划分聚类Kmeans算法 - 1
08:49
127
划分聚类Kmeans算法 - 3
08:48
128
K中心点算法思想 - 1
07:49
129
K中心点算法思想 - 3
07:51
130
K中心点PAM算法示例
09:10
131
层次聚类的基本思想
07:15
132
距离测算方法1 - 1
08:01
133
距离测算方法1 - 3
08:02
134
距离测算方法2 - 1
08:11
135
距离测算方法2 - 3
08:08
136
Birch层次聚类算法基本原理 - 1
05:03
137
Birch层次聚类算法基本原理 - 3
05:03
138
Birch层次聚类中簇直径D的计算方式 - 1
10:07
139
Birch层次聚类中簇直径D的计算方式 - 3
10:10
140
Birch层次聚类树的构建 - 1
08:08
141
Birch层次聚类树的构建 - 3
08:07
142
密度聚类的基本思路 - 1
06:33
143
密度聚类的基本思路 - 3
06:31
144
DBSCAN算法的基本概念
09:28
145
DBSCAN算法的实现流程 - 1
10:11
146
DBSCAN算法的实现流程 - 3
10:13
147
DBSCAN算法性能分析
06:33
148
OPTICS密度聚类基本思想 - 1
09:25
149
OPTICS密度聚类基本思想 - 3
09:30
150
OPTICS密度聚类算法的实现过程 - 1
12:30
151
OPTICS密度聚类算法的实现过程 - 3
12:37
152
密度聚类OPTICS算法描述
05:58
153
为什么需要高斯混合模型 - 1
05:26
154
为什么需要高斯混合模型 - 3
05:24
155
高斯混合模型推导 - 1
07:31
156
高斯混合模型推导 - 3
07:28
157
高斯混合模型求解——EM算法 - 1
07:12
158
高斯混合模型求解——EM算法 - 3
07:10
159
序列模式挖掘的基本原理 - 1
07:03
160
序列模式挖掘的基本原理 - 3
07:10
161
序列模式挖掘AprioriAll算法的实现过程 - 1
06:19
162
序列模式挖掘AprioriAll算法的实现过程 - 3
06:24
163
序列模式挖掘AprioriSome算法
09:46
164
序列模式挖掘DynamicSome算法
07:37
165
有时间约束的序列模式挖掘GSP算法原理 - 1
09:08
166
有时间约束的序列模式挖掘GSP算法原理 - 3
09:08
167
有时间约束的序列模式挖掘GSP算法示例 - 1
06:13
168
有时间约束的序列模式挖掘GSP算法示例 - 3
06:09
169
Pycharm环境安装与数据读取
06:27
170
Pycharm环境安装与数据读取
08:08
171
Pandas数据预处理 - 1
08:35
172
Pandas数据预处理 - 3
08:34
173
Pandas数据预处理 - 1
09:55
174
Pandas数据预处理 - 3
09:58
175
Apriori算法的Python实践 - 1
08:29
176
Apriori算法的Python实践 - 3
08:25
177
决策树算法的Python实践 - 1
11:19
178
决策树算法的Python实践 - 3
11:19
179
随机森林的Python实践 - 1
08:35
180
随机森林的Python实践 - 3
08:41
181
随机森林的Python实践 - 1
06:08
182
随机森林的Python实践 - 3
06:05
183
随机森林的Python实践 - 1
08:15
184
随机森林的Python实践 - 3
08:15
185
朴素贝叶斯算法的Python实践
08:39
186
朴素贝叶斯算法的Python实践
06:51
187
Kmeans算法的Python实践 - 1
06:13
188
Kmeans算法的Python实践 - 3
06:12
189
Kmeans算法的Python实践
05:28
190
BIRCH算法的Python实践 - 1
10:19
191
BIRCH算法的Python实践 - 3
10:17
192
DBSCAN与OPTICS算法的Python实践 - 1
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193
DBSCAN与OPTICS算法的Python实践 - 3
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DBSCAN与OPTICS算法的Python实践 - 1
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DBSCAN与OPTICS算法的Python实践 - 3
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196
DBSCAN与OPTICS算法的Python实践 - 1
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DBSCAN与OPTICS算法的Python实践 - 3
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