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题名/责任者:

相似点集挖掘实验数据集/朱扬勇著

出版发行项:

上海:上海科学技术出版社,2021.12

ISBN及定价:

978-7-5478-5597-3/CNY38.00

载体形态项:

128页:图;19cm

个人责任者:

朱扬勇 著

学科主题:

数据采掘

中图法分类号:

TP311.131

提要文摘附注:

相似点集是由相似数据点组成的集合。相似点集挖掘包括聚类分析、特异群组分析和异常分析等三大类。本书针对相似点集挖掘算法实训，设计了球状多簇数据集、双月数据集、海量噪声数据集、三叶结数据集等四个抽象的数据集，并设计了证券投资交互数据集、日志序列数据集、社交网络数据集等三个具有实际应用背景的模拟数据集。这些数据集覆盖了主要相似点集挖掘算法类型的算法设计和实验需要。本书介绍的数据集产品主要用于相似点集挖掘算法的设计实验、算法实验和算法效果评估。

使用对象附注:

数据采掘研究人员

电子资源:

http://www.cxstar.com/Book/Detail?pinst=P6u77RH0me5oQF0l5w3&ruid=2a4dbe0700034dXXXX

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