1. 聚类分析 聚类分析（cluster analysis）是一组将研究对象分为相对同质的群组（clusters）的统计分析技术 ---->> 将观测对象的群体按照相似性和相异性进行不同群组的划分，划分后每个群组内部各对象相似度很高，而不同群组之间的对象彼此相异度很高 ...

SPSS聚类分析：K均值聚类分析 一、概念：（分析-分类-K均值聚类） 1、此过程使用可以处理大量个案的算法，根据选定的特征尝试对相对均一的个案组进行标识。不过，该算法要求您指定聚类的个数。如果知道，您可以指定初始聚类中心。您可以选择对个案分类的两种方法之一，要么迭代地更新聚类中心 ...

一、原理 先确定簇的个数，K 假设每个簇都有一个中心点 centroid 将每个样本点划分到距离它最近的中心点所属的簇中 目标函数：定义为每个样本与其簇中心点的距离的 平方和（theSum of Squared Error, SSE ...

k-means算法是machine learning领域内比较常用的算法之一。 首先，我们先来讲下该算法的流程（摘自百度百科）： 首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最 ...

前言 人们常说“物以类聚，人以群分”，在生物学中也对生物从界门纲目科属种中进行了划分。在统计学中，也有聚类分析法，通过把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集，从而让同一个子集中的成员都有相似的一些属性，然后对这些子集中的数据进行分析，其关键则在于聚类。这系列文章将来讲讲 ...

21/7/16 读书笔记 目录 21/7/16 读书笔记 数据挖掘导论 簇评估概述 数据挖掘导论 非监督簇评估 轮廓系数 邻近度矩阵评估 层次聚类的共性分类距离与系数 确定簇的正确个数 ...

sklearn—聚类分析详解（聚类分析的分类；常用算法；各种距离：欧氏距离、马氏距离、闵式距离、曼哈顿距离、卡方距离、二值变量距离、余弦相似度、皮尔森相关系数、最远（近）距离、重心距离） 这一章总结的很痛苦，打公式费时费力 ...

一、数据挖掘的常用方法 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项 ...