16--划分聚類分析（K 均值聚類、圍繞中心點的划分（PAM））
1 划分聚類分析 1.1 K 均值聚類 最常見的划分方法是K均值聚類分析。從概念上講，K均值算法如下： (1) 選擇K個中心點（隨機選擇K行）； (2) 把每個數據點分配到離它最近的中心點； (3) 重新計算每類中的點到該類中心點距離的平均值（也就說，得到長度為p的均值向量，這里的p ...
原文：16--層次聚類分析
層次聚類分析 在層次聚類中，起初每一個實例或觀測值屬於一類。聚類就是每一次把兩類聚成新的一類，直到所有的類聚成單個類為止，算法如下： 定義每個觀測值 行或單元 為一類 計算每類和其他各類的距離 把距離最短的兩類合並成一類，這樣類的個數就減少一個 重復步驟 和步驟 ，直到包含所有觀測值的類合並成單個的類為止。 層次聚類方法 單聯動聚類方法傾向於發現細長的 雪茄型的類。它也通常展示一種鏈式的現象，即不 ...
2021-08-13 16:53 0 212 推薦指數：
相關推薦
聚類分析之層次划分(Hierarchical、Birch)
層次聚類算法使用數據的聯結規則，對數據集合進行層次似的聚類。層次聚類可以分為兩大類，自頂向下的分裂聚類和自頂而上的合並聚類。分裂聚類是將所有的對象看成一個聚類，然后將其不斷分解直至滿足終止條件。后者與前者相反，它先將每個對象各自作為一個原子聚類，然后對這些原子聚類逐層進行聚類，直至 ...
聚類分析詳解
sklearn—聚類分析詳解（聚類分析的分類；常用算法；各種距離：歐氏距離、馬氏距離、閔式距離、曼哈頓距離、卡方距離、二值變量距離、余弦相似度、皮爾森相關系數、最遠（近）距離、重心距離） 這一章總結的很痛苦，打公式費時費力 ...
聚類分析案例
一、數據挖掘的常用方法 利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、特征、變化和偏差分析、Web頁挖掘等，它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。 分類。分類是找出數據庫中一組數據對象的共同特點並按照分類模式將其划分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數據庫中的數據項 ...
Mahout聚類分析
聚類分析 什么是聚類分析？ 聚類 (Clustering) 就是將數據對象分組成為多個類或者簇 (Cluster)，它的目標是：在同一個簇中的對象之間具有較高的相似度，而不同簇中的對象差別較大。所以，在很多應用中，一個簇中的數據對象可以被作為一個整體來對待，從而減少計算量或者提高計算質量 ...
Mahout聚類分析
聚類分析 什么是聚類分析？ 聚類 (Clustering) 就是將數據對象分組成為多個類或者簇 (Cluster)，它的目標是：在同一個簇中的對象之間具有較高的相似度，而不同簇中的對象差別較大。所以，在很多應用中，一個簇中的數據對象可以被作為一個整體來對待，從而減少計算量或者提高計算質量 ...
python聚類分析
...
SPSS聚類分析
定義 聚類分析（Cluster Analysis）又稱群分析，是根據“物以類聚”的道理，對樣品或指標進行分類的一種多元統計分析方法，它們討論的對象是大量的樣品，要求能合理地按各自的特性來進行合理的分類，沒有任何模式可供參考或依循，即是在沒有先驗知識的情況下進行的。聚類分析起源於分類學，在古老 ...