R語言中不同類型的聚類方法比較
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=6454 聚類方法用於識別從營銷，生物醫學和地理空間等領域收集的多變量數據集中的相似對象。它們是不同類型的聚類方法，包括： 划分方法 分層聚類 模糊聚類 基於密度的聚類 基於模型的聚類 數據 ...
原文：四種聚類方法之比較
聚類分析是一種重要的人類行為，早在孩提時代，一個人就通過不斷改進下意識中的聚類模式來學會如何區分貓狗 動物植物。目前在許多領域都得到了廣泛的研究和成功的應用，如用於模式識別 數據分析 圖像處理 市場研究 客戶分割 Web文檔分類等 。 聚類就是按照某個特定標准 如距離准則 把一個數據集分割成不同的類或簇，使得同一個簇內的數據對象的相似性盡可能大，同時不在同一個簇中的數據對象的差異性也盡可能地大。 ...
2013-02-09 04:33 4 59419 推薦指數：
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聚類方法總結
大致可以分為划分法（Partitioning Methods）、 層次法（Hierarchical Methods）、基於密度的方法（density-based methods）、 基於網格的方法（grid-based methods）、基於模型的方法（Model-Based Methods ...
R_Studio(聚類)針對iris數據比較幾種聚類方法優劣
聚類分析 百度百科：傳送門 聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組為由類似的對象組成的多個類的分析過程 聚類與分類的不同在於，聚類所要求划分的類是未知的 聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個分類的標准，聚類分析能夠從樣本數據出發 ...
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