1.聚類定義: 聚類算法將一系列文檔聚團成多個子集或簇（cluster），其目標是建立類內緊密、類間分散的多個簇。換句話說，聚類的結果要求簇內的文檔之間要盡可能相似，而簇間的文檔之間則要盡可能不相似。 　 聚類是無監督學習（unsupervised learning ...

聚類 聚類就是對大量未知標注的數據集，按數據的內在相似性將數據集划分為多個類別，使類別內的數據相似度較大而類別間的數據相似度較小. 數據聚類算法可以分為結構性或者分散性,許多聚類算法在執行之前，需要指定從輸入數據集中產生的分類個數。 1.分散式聚類算法，是一次性確定要產生的類別，這種算法也已 ...

從樣本相似性到圖 根據我們一般的理解，聚類是將相似的樣本歸為一類，或者說使得同類樣本相似度盡量高，異類樣本相似性盡量低。無論如何，我們需要一個方式度量樣本間的相似性。常用的方式就是引入各種度量，如歐氏距離、余弦相似度、高斯度量等等。 度量的選擇提現了你對樣本或者業務的理解。比如說如果你要比 ...

Clustering 聚類 密度聚類——DBSCAN 　　前面我們已經介紹了兩種聚類算法：k-means和譜聚類。今天，我們來介紹一種基於密度的聚類算法——DBSCAN，它是最經典的密度聚類算法，是很多算法的基礎，擁有很多聚類算法不具有的優勢。今天，小編就帶你理解密度聚類算法DBSCAN的實質 ...

1.分層聚類的介紹 分層聚類法（hierarchical cluster method）一譯“系統聚類法”。聚類分析的一種方法。其做法是開始時把每個樣品作為一類，然后把最靠近的樣品（即距離最小的群品）首先聚為小類，再將已聚合的小類按其類間距離再合並，不斷繼續下去，最后把一切子類都聚合到一個大類 ...

目前已知matlab的聚類方法有三種： 一、利用 clusterdata函數對樣本數據進行一次聚類，其缺點為可供用戶選擇的面較窄，不能更改距離的計算方法； 二、層次聚類，該方法較為靈活，需要進行細節了解聚類原理，具體需要進行如下過程處理： （1）找到數據集合中變量兩兩之間的相似性和非相似性 ...

學習視頻：【強烈推薦】清風：數學建模算法、編程和寫作培訓的視頻課程以及Matlab 老師講得很詳細，很受用！！！ 定義 聚類就是將樣本划分為由類似的對象組成的多個類的過程。聚類后，我們可以更加准確的在每個類中單獨使用統計模型進行估計、分析或預測；也可以探究不同類之間的相關性和主要差異 ...

一、聚類算法簡介 聚類是無監督學習的典型算法，不需要標記結果。試圖探索和發現一定的模式，用於發現共同的群體，按照內在相似性將數據划分為多個類別使得內內相似性大，內間相似性小。有時候作為監督學習中稀疏特征的預處理（類似於降維，變成K類后，假設有6類，則每一行都可以表示為類似於000100 ...