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第9章 Rapidminer-K-Means 聚类、辨别分析V1.pdf下载
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快速数据挖掘数据分析实战RapidMiner工具应用第9章 K-Means 聚类、辨别分析V1.pdf
9.1 理解聚类分析 餐饮企业经常会碰到这样的问题： 1） 如何通过餐饮客户消费行为的测量，进一步评判餐饮客户的价值和对餐饮客户进行细分，找到有价值的客户群和需关注的客户群？ 2） 如何合理对菜品进行分析，以便区分哪些菜品畅销毛利又高，哪些菜品滞销毛利又低？ 餐饮企业遇到的这些问题，可以通过聚类分析解决。 9.1.1 常用聚类分析算法 与分类不同，聚类分析是在没有给定划分类别的情况下，根据数据相似度进行样本分组的一种方法。与分类模型需要使用有类标记样本构成的训练数据不同，聚类模型可以建立在无类标记的数据上，是一种非监督的学习算法。聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度将他们划分为若干组，划分的原则是组内样本最小化而组间（外部）距离最大化，如图9-1所示。
第9章 Rapidminer-K-Means 聚类、辨别分析V1.pdf
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【信息科学与工程学】计算机科学与自动化——第十六篇 GPU 05 工艺（3）
序号工艺工序名称工艺步骤核心参数其他参数关键部件及原材料控制指标加工设备类型加工工艺/技巧1衬底准备1.1 硅晶圆清洗 1.2 热氧化生长薄SiO₂层(1-5nm) 1.3 衬底温度稳定温度: 600-800°C 厚度: 1-5nm 表面粗糙度: <0.2nm晶向: (100) 晶圆尺寸: 300mm 掺杂浓度: 1-10 Ω·cm p型Si晶圆、O₂气体、清洗液(SC1/SC2)氧化层厚度均匀性(±0.1nm) 界面态密度(Dit)<1e10 cm⁻²eV⁻¹清
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