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时间序列数据聚类分析,kshape时间序列聚类

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3.8.3 数据挖掘常用技术系统架构师教程(第四版)数据挖掘技术包括协会-2序列12345666 。聚类 分析，您好，如果您处理的数据是时间序列 数据，如果采用数据，那么数据中经常会出现时态语义问题 ， 时态数据的出现，使得数据 mining中必须考虑时间因素，时态数据在现实生活中普遍存在 。

1、3.8.3 数据挖掘常用技术系统架构师教程(第四版)数据希腊教育常用的挖掘技术包括联想分析、序列、分类、预测、/ 。1.关联性分析Relevance分析主要用于发现不同事件之间的关联性 ， 即在一个事件发生的同时，另一个事件经常发生 。Association 分析的重点是快速找到有实用价值的事件 。主要依据是事件发生的概率和条件概率要满足一定的统计显著性 。

比如，开储蓄账户的客户很可能同时交易债券和股票，买尿布的男性客户往往同时买啤酒 。利用这些知识，我们可以采取积极的营销策略，扩大顾客购买产品的范围，吸引更多的顾客 。通过调整商品布局，方便顾客同时购买自己经常购买的商品，或者通过降低一种商品的价格来促进另一种商品的销售 。对于非结构化的数据，以空间数据为例，利用关联分析，寻找地理位置的相关性 。

2、相关性 分析有哪些方法问题1:-2/correlation用的数学方法是什么？做散点图 ， 拟合线图 ， 回归分析 ， 然后对散点做线性拟合 。如果是非线性相关，可以做二阶、三阶甚至多阶拟合 。在线性相关的情况下 ， 可以通过相关系数来计算和判断相关系数 。问题2:属性关联的方法有哪些分析？在机器学习、统计学、模糊逻辑和粗糙集等领域已经提出了许多属性关联的方法 。属性关联分析的基本思想是对给定的数据集合或概念计算一些属性关联参数(描述属性关联) 。

3、meta-clusteringanalysismeta 聚类 分析的图表怎么 分析【时间序列数据聚类分析,kshape时间序列聚类】(1)可扩展性 。实际应用要求聚类算法能处理大的数据集，时间复杂度不能太高(最好是多项式时间) ， 消耗的内存空间有限 。目前，为了将算法扩展到非常大的数据库(VLDB)领域，研究人员进行了许多有益的尝试，包括增量挖掘、可靠采样、数据datasquasing等 。其中数据挤压技术首先通过扫描获得数据的统计信息，然后在这些统计信息的基础上进行聚类 分析 。

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