k-means聚类分析方法

禄戚菁1328k - means 聚类算法处理什么类型数据 -
劳泄致18385126610 ______ 这个问题其实是无解的,数据不同,算法的分类效果、实际运行时间也是不同.若单从运算速度而言,k-means比层次更快.原因是K-means是找中心,然后计算距离;层次是逐个样本逐层合并,层次的算法复杂度更高.更重要的是,在大数量下,K-means算法和层次聚类算法的分类效果真的只能用见仁见智来形容了.

禄戚菁1328matlab 聚类分析kmeans和cluster的区别 -
劳泄致18385126610 ______ kmeans是K均值聚类 cluster是层次聚类 从总体思想上k均值是由上到下的,他是在你给定所分的类数后,保证这K类之间获得最大的划分.而层次聚类是由下到上的,它把每一个个元素视为一类,然后距离最短的两类合为一类,逐渐合并合所有元素并成一个大类. K均值聚类保证了你所确定的K有着最好的划分效果,但是可能不符合数据自身分类特征,层次聚类的树状图能看到数据分类过程和分类距离,但是未必满足你所需要的K

禄戚菁1328什么叫层次聚类分析 -
劳泄致18385126610 ______ 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(...

禄戚菁1328matlab k - means聚类 -
劳泄致18385126610 ______ [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.

禄戚菁1328如何对用户进行聚类分析 -
劳泄致18385126610 ______ 1. 数据预处理,2. 为衡量数据点间的相似度定义一个距离函数,3. 聚类或分组,4. 评估输出.数据预处理包括选择数量,类型和特征的标度,它依靠特征选择和特征抽取,特征选择选择重要的特征,特征抽取把输入的特征转化为一个新的显著特...