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数据挖掘聚类分析技术概述

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摘要 由于互联网技术被人们广泛使用,大数据的产生需要人们加以梳理,数据挖掘的应用及其算法就显得尤为重要。因为大数据产生,超级计算机,Deep Learning在学术界和工业界的广泛重视,人们日常的需要,数据挖掘的存在更显示其意义。从数据挖掘算法分析,数据挖掘技术发展方向两个方面而言,介绍了数据挖掘领域的经典理论和近几年在国际级取得的研究成果,并讨论了数据挖掘技术研究的发展方向。
作者 许可 袁野
出处 《福建电脑》 2015年第5期80-81,共2页 Journal of Fujian Computer
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参考文献6

  • 1昊昌友.神经网络的研究及应用[D].哈尔滨:东北农业大学,2007.
  • 2巍玉琪.超级集群计算机系统的系统环境与运行策略研究及其在曙光400A0超级计算机系统的应用[D].上海市:上海交通大学,2006.
  • 3Hinton G E, Salakhutdinov R R.Reducing the dimensionality of data with neural networks[J ].Science, 2006(5786 ) : 504-507.
  • 4汤姆·切尔.机器学习[M].北京:机械工业出版社.2003:1-280.
  • 5HINTON G,OSINDERO S,TEH Y. A fast learning algorithm for deep belief nets[J ] .Neural Computation, 2006 (07) : 1527-1554.
  • 6Hubel D H, Wiesel T N. Receptive fields,binocular interaction and functional architecture in the cat's visual cortex[J ].The Journal of physiolo- gy, 1962(01 ) : 106.

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