简介
我们每个人的生活都离不开数据。大数据开启了一次重大的时代转型。就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观察微生物一样，大数据正改变我们的生活和理解世界的方式，成为新发明和新服务的源泉。数据挖掘是信息产业界近来非常热门的研究方向，聚类分析是数据挖掘中的核心技术。聚类分析广泛应用于模式识别、信息检索、图像处理、机器学习等领域。K-均值算法是基于原型的聚类技术，具有简单、快速并有效处理大规模数据的优点，是应用最广泛的聚类方法之一。本讲主要介绍K-means聚类技术，及在R软件上的算法实现。
授课对象
授课对象： 了解R软件的简单应用和简单的距离概念即可。适用于大一至大四等有兴趣的同学。
课程内容
本讲的主要内容： 1.K-means算大简介。 2.算法要点。 3.算法示例。 4.算法性能分析。 5.算法改进。 6.R语言实现K-均值聚类建模。
授课方式
课时：4课时，2小时讲课，2小时上机实习。
上课地点
仙林校区综合实验楼丙区－504
上课时间
周二晚上18:30-21:00或周四晚上18:30-21:00
参考资料
1. 数据挖掘导论，Pang-Ning Tan,Michael Steinbach,Vipin Kumar著，范明，范宏建等译（2010），人民邮电出版社
2. 大数据时代，Viktor Mayer-Sch nberger , Kenneth Cukier著 盛杨燕 ，周涛译（2013）浙江人民出版社
3. 百度文库 http://www.baidu.com.
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