标签：聚类分析

from http://www.cnblogs.com/yixuan-xu/p/6272208.html   一、概述 在本篇文章中将对四种聚类算法(K-means,K-means++,ISODATA和Kernel K-means)进行详细...

from: https://www.cnblogs.com/think90/p/7133753.html 在聚类分析的时候确定最佳聚类数目是一个很重要的问题，比如kmeans函数就要你提供聚类数目这个参数，总不能两眼一抹黑乱填一个吧。之前也...

from http://blog.sina.com.cn/s/blog_7103b28a0102w805.html G-means的思路为：检测一个质心所含的数据看上去是否是高斯的，如果不是就分裂这个簇。G-means能很好地处理stret...

from http://blog.csdn.net/csqazwsxedc/article/details/51225156 信用卡评分 2016年1月10日 一、数据准备 1、 问题的准备 •            目标：要完成一个评分卡...

from http://blog.163.com/zzz216@yeah/blog/static/16255468420121105146675/ 1 用CLUSTER过程和TREE过程进行谱系聚类 一、CLUSTER过程用法 CLUSTE...

K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 对于聚类问题，我们事先并不知道给定的一个训...

概况： 数据挖掘对聚类算法的要求：可伸缩性（在小数据集上算法优，同样要求在大数据集上算法优）、处理不同类型数据的能力、发现任意形状簇的能力、输入参数的领域知识最小化、处理噪声数据的能力、对输入数据顺序的敏感、可解释性和可用性、基于约束的聚类...

      说起聚类分析，相信很多人并不陌生。这篇原创博客我想简单说一下我所理解的聚类分析，欢迎各位高手不吝赐教和拍砖。    按照正常的思路，我大概会说如下几个问题： 1.     什么是聚类分析？ 2.     聚类分析有什么用？ 3....

聚类分析的目的是把分类对象按一定的规则分成若干类，这些类不是事先给定的，而是根据数据的特征确定的，对类的数目和类的结构不必作任何的假定。在同一类里的这些对象在某种意义上倾向于彼此相似，而在不同类里的对象倾向于彼此不相似。 聚类分析根据分类对...

来自 http://blog.sciencenet.cn/blog-556556-860647.html 使用k-means进行聚类，常常被假定为数据是球状的，似乎是非球状数据就不灵了。 下面构造一个数据，看看非球状数据长什么样子： lib...

学习交流数据分析、挖掘可以加QQ群 76354029 本贴主要为2015年12月19号晚上8点半的分享交流准备。 内容： 理论、应用、练习 理论： 什么是聚类分析？ 聚类分析属于探索性的数据分析方法。通常，我们利用聚类分析将看似无序的对象进...

一、层次聚类 1）距离和相似系数 r语言中使用dist(x, method = “euclidean”,diag = FALSE, upper = FALSE, p = 2) 来计算距离。其中x是样本矩阵或者数据框。...

来自 http://blog.csdn.net/yucan1001/article/details/23123043 newiris <- iris; newiris$Species <- NULL; #对训练数据去掉分类标记 ...

K-Means是常用的聚类算法，与其他聚类算法相比，其时间复杂度低，聚类的效果也还不错，这里简单介绍一下k-means算法，下图是一个手写体数据集聚类的结果。 基本思想 k-means算法需要事先指定簇的个数k，算法开始随机选择k个记录点作...

来自 http://uedc.163.com/3287.html 什么是聚类分析？ 聚类分析属于探索性的数据分析方法。通常，我们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类，以达到更好地理解研究对象的目的。聚类结果要求组内对象相似性较高，组间...

来自网络 聚类分析和判别分析有相似的作用，都是起到分类的作用。但是，判别分析是已知分 类然后总结出判别规则，是一种有指导的学习；而聚类分析则是有了一批样本，不知道它们 的分类，甚至连分成几类也不知道，希望用某种方法把观测进行合理的分类，使得...