R语言中不同类型的聚类方法比较
原文链接：http://tecdat.cn/?p=6454 聚类方法用于识别从营销，生物医学和地理空间等领域收集的多变量数据集中的相似对象。它们是不同类型的聚类方法，包括： 划分方法 分层聚类 模糊聚类 基于密度的聚类 基于模型的聚类 数据 ...
原文：四种聚类方法之比较
聚类分析是一种重要的人类行为，早在孩提时代，一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗 动物植物。目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用，如用于模式识别 数据分析 图像处理 市场研究 客户分割 Web文档分类等 。 聚类就是按照某个特定标准 如距离准则 把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。 ...
2013-02-09 04:33 4 59419 推荐指数：
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聚类方法总结
大致可以分为划分法（Partitioning Methods）、 层次法（Hierarchical Methods）、基于密度的方法（density-based methods）、 基于网格的方法（grid-based methods）、基于模型的方法（Model-Based Methods ...
R_Studio(聚类)针对iris数据比较几种聚类方法优劣
聚类分析 百度百科：传送门 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程 聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的 聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发 ...
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