信息预测k-meansBP神经网络LRFMC【目的/意义】基于机器学习算法对信息进行聚类及预测引起了广泛关注,本文将以航空公司客户信息为对象构建出k-means,BP神经网络模型,对航空用户进行聚类及预测,实现用户的精准营销.【方法/过程】首先,对航空公司的客户信息进行预处理,并根据信息聚类和信息预测理论,构建出k-means客户聚类...
基于k-means与神经网络机器学习算法的用户信息聚类及预测研究 【目的/意义】基于机器学习算法对信息进行聚类及预测引起了广泛关注,本文将以航空公司客户信息为对象构建出k-means,BP神经网络模型,对航空用户进行聚类及预测,实现用... 朱凡,王印琪 - 《情报科学》 被引量: 0发表: 2021年 ...
1.2.2数据分类与预测方法研究 分类是数据挖掘领域的一种非常重要的方法n1。分类与聚类不同,聚类是对 3 工程硕士学位论文 第一章绪论 给定的一组观察值建立类别,分类是己知现存的类别对新的观察值进行类别判 断。常用的分类方法包括统计方法、机器学习方法、神经网络方法等“1。 统计方法包括贝叶斯法和非参数法,对...
本项目将带领学生详细了解机器学习的主要方法和当前的研究方向,涵盖机器学习中的不同算法的分析与对比。项目在讨论至今仍有效的如决策树的经典算法外,还将讨论以深度学习为例的改变了机器学习领域的新技术。学生还将接触到现实世界中的问...
K-means聚类算法是一种广泛应用于模式识别和机器学习领域的无监督学习算法。该算法由J.E.Lafferty于1967年首次提出,自那时以来,它已经被广泛地应用于各种领域,包括计算机视觉、自然语言处理、生物信息学等。在文本分类中,K-means聚类算法也展现出了其强大的潜力。本文将详细介绍K-means聚类算法的基本原理、实现步骤以及...
图神经网络:这一先进技术能够有效分析社交网络的图结构数据,从而提高对用户隐私的威胁。 多模态信息融合技术:通过融合用户在不同平台的行为数据,攻击者能对复杂的多元异构数据进行有针对性的分析。 机器学习在数据分析中的应用:这可能成为攻击者利用社交网络数据进行隐私攻击的工具。
提出了基于互信息和Kmeans聚类的信息安全风险评估方法.用模糊评价法量化风险指标,通过互信息计算风险因素与风险等级之间的依赖性,找出风险度在每个等级的最优点作为Kmeans初始中心点,用Kmeans算法对数据分类.该方法实现简单且克服了K means对初始值敏感和现有的信息安全风险评估方法求解最优值困难、结论模糊等缺陷.实验...
使用k-means聚类算法得到的布里尔分数如上图所示,先减小,后增大。 从上图可以看出,K在5时聚类效果比较好。 聚类中心如上图所示。 3原理及应用 决策树(Decision Tree)是机器学习中一种常见的算法,它的思想非常朴素,就像我们平时利用选择做决策的过程。决策树是一种基本的分类与回归方法,当被用于分类时叫做分类树...
合肥工业大学 机械工程学院,安徽 合肥 230009摘 要 节能减排对于经济社会和谐发展、实现可持续发展具有重大战略意义。为保证化工企业实现节能减排的目标,提出了一种结合 t-SNE 降维与 k-means 聚类算法,用于分析海量、高维、多元数据的一种方法。首先通过分析和收集安徽省某化工厂化工产品生产工艺过程中监测的多... ...
上,提出了基于垂直分类数据K-Means隐私保持的算法。 然后,本文提出了一个数据安全算法即在合理通讯代价上实现数据的 隐私保持。证明算法的可行性和隐私性,也就是在分布式数据挖掘中如何 保证数据通讯和聚类过程的安全性。 最后,通过实验验证本文给出的方法的正确度。主要数据来源为某个 ...