1. 数据挖掘 聚类算法
这个题目的确是有点超出本科生能力，因为数据聚类算法很多，都不是很容易实现，更不用说在效果，效率上的分析，而且绝大多数算法的优缺点早就总结过了，也很难创新，我专业是数据挖掘，我在研究生期间都不做这样的论文
2. 数据挖掘聚类分析案例及结果解释
聚类分析：聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。“物以类聚，人以群分”正是对聚类分析最好的诠释。本文就具体介绍一下聚类分析，以及就按样本进行聚类分析的分析。
一、聚类分析可以分为：
对样本进行聚类分析(Q型聚类)，此类聚类的代表是K-means聚类方法；
对变量(标题)进行聚类分析(R型聚类)，此类聚类的代表是分层聚类。
常见为样本聚类，比如有500个人，这500个人可以聚成几个类别。资料来源：SPSSAU帮助手册-聚类分析
聚类分析(Q型聚类)用于将样本进行分类处理，通常是以定量数据作为分类标准。如果分析人员需要是按样本进行聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类分析”功能，SPSSAU其会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
如果是按变量(标题)聚类，此时应该使用分层聚类，并且结合聚类树状图进行综合判定分析，得出科学分析结果。比如当前有8个裁判对于300个选手进行打分，试图想对8个裁判进行聚类，以挖掘出裁判的打分偏好风格类别情况。
3. 数据挖掘 聚类分析
数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。
它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discoveryin Databases，简称：KDD）中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。
4. 数据挖掘聚类分析案例分享
论文可行性分析建议从一下几个方面谈：
一、首先就是提出论题焦点。
可行性研究在论文中只占一二百字的字数，多的话也不会超过四百字，因此，需要你明确你写作的核心，比如你写了一个有关于市场的论文，那么你就要知道你研究的主体是什么。
二、说明历史材料证明该论题有哪些关点被证明。
三、提出你自己同意或是新的证点，并举证
四、还可能存在的问题所在，和你证点相驳的有哪些
五、将你提出的论点与相驳的所对比以证明你的有理
以上为可行性分析的几点，在然后就是格式排版和资料的引用简单而言：现有论文收入了哪些观点，自己的论文方向如何，最后如何论证它。
可行性分析在申请书和开题报告中都会用到
研究方法、技术路线、实验手段、关键技术。
1、研究方法。说明研究所采用的方法，一是通用的方法，如调查研究法、案例分析法、实证研究等；二是具体领域的方法，如数据挖掘的聚类分析、异常检测等方法。
2、技术路线。就是研究的思路和方案，根据研究内容，写出各部分的解决方案，一步一步论述清楚。具体提出解决科学问题和实现研究目标的思路和步骤。如何解决科学问题，如何探索科学本质，怎样发现新的现象。
对复杂的技术路线和研究方法采用流程图或图表来说明。
3、实验手段。与技术路线对应，包括计划做那些实验，如何做，用何实验手段，实验步骤和方法，需要控制的技术指标及最后达到的目标等。
4、关键技术。解决关键问题采用的技术。
总之，通过这几部分的论述，让评审专家看到针对主要研究内容提出的研究方法和技术路线合理、可行，能够达到研究目标。
5. 数据挖掘聚类分析案例怎么写
(1)总结聚类分析、离群分析以及特征提取在巡天数据中的相关应用。综述了数据挖掘中聚类算法、离群分析的分类和原理以及常用的算法在天文学中的具体应用；总结了光谱数据的特征提取中PCA和线指数两种不同方法及其应用。
(2)研究以线指数为特征的恒星巡天数据的聚类。
对恒星巡天数据计算Lick线指数,以Lick线指数作为光谱特征,利用k均值算法对恒星巡天数据进行聚类。
实验结果表明,该方法能够快速有效的将物理相关性很强的数据聚集在一起,簇与簇之间有明显的相异性。
(3)研究基于线指数的恒星巡天数据离群分析。对聚类结果中的容量较小的簇以及均值谱比较特殊的簇进行离群分析,发现了发射线恒星、晚M型恒星以及贫金属星等稀少星体,证明了以线指数为特征的光谱数据聚类能够很好的将稀少的星体分离出来。
6. python数据挖掘分析案例聚类
聚类分析也称群分析或点群分析，它是研究多要素事物分类问题的数量方法，是一种新兴的多元统计方法，是当代分类学与多元分析的结合。其基本原理是，根据样本自身的属性，用数学方法按照某种相似性或差异性指标，定量地确定样本之间的亲疏关系，并按这种亲疏关系程度对样本进行聚类。
聚类分析方法的特征
（1）、聚类分析简单、直观。
（2）、聚类分析主要应用于探索性的研究，其分析的结果可以提供多个可能的解，选择最终的解需要研究者的主观判断和后续的分析。
（3）、不管实际数据中是否真正存在不同的类别，利用聚类分析都能得到分成若干类别的解。
（4）、聚类分析的解完全依赖于研究者所选择的聚类变量，增加或删除一些变量对最终的解都可能产生实质性的影响。
（5）、研究者在使用聚类分析时应特别注意可能影响结果的各个因素。
（6）、异常值和特殊的变量对聚类有较大影响，当分类变量的测量尺度不一致时，需要事先做标准化处理。
在聚类分析中，常用的聚类要素的数据处理方法有如下几种：
①、总和标准化
②、标准差标准化
③、极大值标准化
④、极差的标准化
经过这种标准化所得的新数据，各要素的极大值为1，极小值为0，其余的数值均在0与1之间。距离是事物之间差异性的测度，差异性越大，则相似性越小，所以距离是系统聚类分析的依据和基础。
系统聚类方法的步骤
（1）、对数据进行变换处理；（不是必须的，当数量级相差很大或指标变量具有不同单位时是必要的）
（2）、构造n个类，每个类只包含一个样本；
（3）、计算n个样本两两间的距离；
（4）、合并距离最近的两类为一新类；
（5）、计算新类与当前各类的距离，若类的个数等于1，转到6；否则回4；
（6）、画聚类图；
（7）、决定类的个数，从而得出分类结果。
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大数据文本聚类能够对大数据文档进行自动梳理，归纳热点趋势，把内容相近的信息归为一类，按照热度进行排名，并自动为该类生成标题和主题词。适用于自动生成热点排行、热门事件识别、热点趋势发现等诸多应用。
7. 数据挖掘聚类算法实验报告
我做数据挖掘相关的工作很多了。简单来谈一下个人对这个问题的看法。有说的不对的地方，欢迎各位同行批评指正：
数据挖掘大概可以分成四类问题，问题不一样，对应的处理方法也不同
1.预测问题：建模数据集合中有X和Y，Y是连续变量。通常用线性模型、随机森林、xgboost算法来解决。评估主要基于测试集上的均方误差或者相对误差。或者计算cross-validation的平均均方误差或者相对误差
2.分类为题：建模数据集合中有X和Y，Y是类别变量。通常用logistic回归、cart、随机森林、xgboost来解决。评估主要基于测试集合上的准确率和召回率或者计算cross-validation的平均准确率或召回率
3.聚类问题：建模数据集合只有X，没有Y。需要把X里面的样本分成多个群组。一般采用K-MEANS算法。不过业界没有统一的评估标准
4.异常检测问题：建模数据集合只有X，没有Y。需要把X数据里面的异常点找出来。这个相对而言比较麻烦。一般用Isolation Forest。业界似乎也没有统一的评价标注。