k-means和层次聚类

唐士田4978k - means聚类算法一定要指定聚类个数吗 -
邹苗胖18821532080 ______ 其实我猜你想问的是怎么改进k-means算法,可以摆脱手工指定k值.实质上通过算距离达到聚类的算法是必须要手工指定一个值的,也就是说需要一个参照.不需要制定聚类个数的聚类算法,例如:DBSCAN

唐士田4978急求:k - Means聚类算法实现 -
邹苗胖18821532080 ______ K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小.聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”...

唐士田4978什么叫层次聚类分析 -
邹苗胖18821532080 ______ 聚类通过把目标数据放入少数相对同源的组或“类”(cluster)里.分析表达数据,(1)通过一系列的检测将待测的一组基因的变异标准化,然后成对比较线性协方差.(2)通过把用最紧密关联的谱来放基因进行样本聚类,例如用简单的层级聚类(...

唐士田4978matlab k - means聚类 -
邹苗胖18821532080 ______ [IDX,C,sumd] = kmeans(X,k) 其中X是只含数字部分的矩阵.k是要聚集的类数.

唐士田4978常用的聚类方法有哪几种?? -
邹苗胖18821532080 ______ 1.k-mean聚类分析 适用于样本聚类; 2.分层聚类 适用于对变量聚类; 3.两步聚类 适用于分类变量和连续变量聚类; 4.基于密度的聚类算法; 5.基于网络的聚类; 6.机器学习中的聚类算法

唐士田4978用于数据挖掘的聚类算法有哪些,各有何优势 -
邹苗胖18821532080 ______ 1、层次聚类算法 1.1聚合聚类 1.1.1相似度依据距离不同:Single-Link:最近距离、Complete-Link:最远距离、Average-Link:平均距离 1.1.2最具代表性算法 1)CURE算法 特点:固定数目有代表性的点共同代表类 优点:识别形状复杂,大小...

唐士田4978聚类算法的算法分类 -
邹苗胖18821532080 ______ 很难对聚类方法提出一个简洁的分类,因为这些类别可能重叠,从而使得一种方法具有几类的特征,尽管如此,对于各种不同的聚类方法提供一个相对有组织的描述依然是有用的,为聚类分析计算方法主要有如下几种: 划分法(partitioning ...