工作原理：
首先随机的从数据集中选取k个点，每个点初始的代表每个族的聚类中心，然后计算剩余各个样本到聚类中心的距离，将他赋给最近的簇，接着重新计算每个簇的平均值，整个过程不断重复，如果相邻两次调整没有明显变化，说明数据聚类的簇已经收敛。
步骤：
1、从n个数据对象中任意选择k个对象作为初始聚类中心
2、循环3，4直到每个聚类不再发生变化
3、根据每个聚类对象的均值，计算每个对象与这些中心对象的距离，并根据最小距离重新对相应对象进行划分；
4、重新计算每个聚类的均值，直到聚类中心不再变化。
层次聚类原理和步骤:
通过将数据组织为若干组，并形成一个相应的树来进行聚类的，根据层次是自底向上还是自顶向下形成，可以分为凝聚的聚类算法和分裂的聚类算法
首先介绍三种类型的聚类方法： 原型聚类：假设聚类结构能够通过一组原型求解。通常算法先对原型进行初始化，然后进行迭代...
本文结构安排 经典聚类算法：线性聚类 Kmeans 经典聚类算法：非线性聚类 DBSCAN、谱聚类 新兴聚类算法：...
聚类——寻找规律的第一步 聚类的基本逻辑 聚类的因子和主成分 聚类的步骤 有序聚类与时间序列聚类 什么是聚类？聚类...
聚类三种方法：k-means聚类、密度聚类、层次聚类和谱聚类Spectrum Clustering 简述 谱聚类是...
聚类算法是没用因变量的。聚类算法有层次聚类、基于划分的聚类、两步聚类法、基于密度的聚类。 聚类方法的逻辑 客户细分...
09 聚类算法 - 层次聚类10 聚类算法 - 代码案例四 - 层次聚类(BIRCH)算法参数比较 七、密度聚类概...
03 聚类算法 - K-means聚类04 聚类算法 - 代码案例一 - K-means聚类05 聚类算法 - 二...
03 聚类算法 - K-means聚类04 聚类算法 - 代码案例一 - K-means聚类05 聚类算法 - 二...
11 聚类算法 - 密度聚类 - DBSCAN、MDCA12 聚类算法 - 代码案例五 - 密度聚类(DBSCAN...
本文标题：聚类
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/ivffgftx.html
网友评论