聚類算法研究論文（聚類算法國內外研究現狀）
本文目錄一覽：
- 1、數據挖掘的算法及技術的應用的研究論文
- 2、王方石論文及著作
- 3、論文閱讀_時序聚類K-Shape
- 4、基于密度的聚類算法(3)——DPC詳解
- 5、論文數據分析方法有哪些
- 6、讀《不等長時間序列滑窗STS距離聚類算法》論文
數據挖掘的算法及技術的應用的研究論文
將數據挖掘技術應用于軟件檢測，首先要確定測試項目，結合到用戶需要，對測試內容進行規劃，從而確定測試方法，并制定出具體方案。
一般來說企業進行數據挖掘主要遵循以下流程——準備數據， 即收集數據并進行積累， 此時企業就需要知道其所需要的是什么樣的數據， 并通過分類、編輯、清洗、預處理得到客觀明確的目標數據。
Web數據挖掘是把傳統的數據挖掘思想和方法移植到Web應用中，即從現有的Web文檔和活動中挑選自己感興趣且有用的模式或者隱藏的數據信息。
Sunil等人成功開發的數據挖掘工具，證明了遺傳算法在數據挖掘中的有效性和潛力。此外，遺傳算法與神經網絡、粗集等技術的結合，進一步拓展了其應用領域。決策樹方法，作為一種預測模型，通過數據分類和信息熵等手段，實現了數據的快速分類和大規模數據處理的高效性。
聚類算法是數據挖掘中用于發現數據集中相似或相關聯數據群體的技術。它根據數據的特征，將數據集劃分為多個不同的組或簇。這些組或簇中的數據在某種度量標準下相似度較高。常見的聚類算法包括K-均值聚類、層次聚類等。聚類算法廣泛應用于市場細分、社交網絡分析等場景。
王方石論文及著作
他的研究還涉及到計算機網絡安全性，如《電子商務的安全性》和《網絡安全問題及相關對策的探討》等論文，發表在2001年中國計算機網絡年會會議論文集中（2001年中國計算機網絡年會會議論文集 ）。
論文閱讀_時序聚類K-Shape
1、這是一篇發表于2015年SIGMODE數據管理國際頂會的論文，它主要針對時序數據的聚類問題，提出了K-Shape方法。與以往的方法相比，它優化了距離計算方法，質心計算方法，還引入了提取頻域特征方法，以提升效率。作者認為它是一種獨立于領域、高精度、高效率的時間序列聚類方法。
2、model.get_prediction(start='；201001'；）則得到用擬合模型計算出來的樣本內201001-201131的預測值；model.get_forcast(step=5)則得到樣本外推5期即201001-201031五個月的預測值；注：model.get_prediction也可做外推值的預測，設定好具體終止周期即可。
3、論文名稱：P2B： Point-to-Box Network for 3D Object Tracking in Point Clouds 作者信息：該文提出了一種名為P2B的網絡結構，旨在實現3D對象在點云數據中的追蹤。P2B網絡通過定位潛在的目標中心，實時地提出基于點的目標區域提議，并進行聯合驗證，從而實現追蹤。
基于密度的聚類算法(3)——DPC詳解
1、基于密度的聚類算法（2）——OPTICS詳解 DPC簡介 2014年，一種新的基于密度的聚類算法被提出，并在Science上發表，引起了廣泛關注，至今仍是一種較新的聚類算法。
2、基于密度的聚類算法是一種根據對象周圍的密度進行聚類的方法，它能夠發現任意形狀的簇，并且對噪聲數據有很好的魯棒性。 基于密度的聚類算法的定義與原理 基于密度的聚類算法是數據挖掘和機器學習領域中的一種重要技術。
3、劃分聚類(Divisive Clustering)：劃分聚類方法從原始數據集中選擇一個點作為種子點，然后將種子點周圍的密度較高的區域與種子點合并成一個新的簇。接著，在剩余數據集中選擇一個密度最高的點作為新的種子點，重復上述過程，直至所有點都被劃分到某個簇中。
論文數據分析方法有哪些
1、非參數檢驗：非參數檢驗是在總體方差未知或知道甚少的情況下，利用樣本數據對總體分布形態等進行推斷的方法。主要方法有：總體分布的卡方檢驗、二項分布檢驗、單樣本K-S檢驗等。
2、文獻綜述法：通過查閱相關文獻，了解已有的研究成果和觀點，為自己的研究提供理論基礎和參考依據。實驗法：通過設計和實施實驗，收集實驗數據，然后對數據進行統計分析，得出結論。問卷調查法：通過設計問卷，收集被調查者的意見和看法，然后對數據進行統計分析，得出結論。
3、描述性統計分析：這是最基本的分析方法，用于描述數據集的基本特征，如均值、中位數、眾數、標準差等。這種方法可以幫助我們了解數據集的基本情況。探索性數據分析：這種方法主要用于發現數據集中的模式和趨勢。常用的探索性數據分析方法包括直方圖、散點圖、箱線圖等。
讀《不等長時間序列滑窗STS距離聚類算法》論文
）時間序列聚類的研究一般采用等長劃分，會丟失重要特征點，對聚類結果有負面影響。2）采用時間序列測量值不能準確度量相似度。如下埃博拉出血熱、衛生部在數值上很相似，但教育部和衛生部在形狀更相似。若是以形狀作為度量傳統的歐氏距離可能就不太合適了。