聚类分析
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K-means聚类算法的三种改进(K-means++,ISODATA,Kernel K-means)介绍与对比
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…
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【机器学习】确定最佳聚类数目的10种方法
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…
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另一种确定kmeans中k值的思路——Gmeans
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…
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信用卡评分模型（R语言）
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、 …
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SAS聚类分析
from http://blog.163.com/zzz216@yeah/blog/static/16255468420121105146675/ 1 用CLUSTER过程和TRE…
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如何使用K-MEANS聚类算法解决分类问题
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…
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数据挖掘（聚类分析）
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…
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SAS中的聚类分析方法总结
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. …
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使用SAS进行简单的聚类分析讲解
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…
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大数据分析之——k-means聚类中的坑
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…
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R聚类分析学习
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…
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R语言的三种聚类方法
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 = FALS…
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使用R完成Kmeans聚类
来自 http://blog.csdn.net/yucan1001/article/details/23123043 newiris <- iris; newiris$Spe…
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K-means算法及文本聚类实践
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-mea…
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聚类分析在用户分类中的应用
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…
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聚类分析
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…
