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聚类分析有哪些算法

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聚类分析Which算法不需要提前确定分类号 ， 2 。System 聚类 method:也叫等级制聚类 method，，比较流行的方法有聚类和K-means 聚类 ， K-means 聚类和system聚类有什么区别？这个分类过程是聚类，聚类效果取决于两个因素:1 。距离测量2，聚类算法(算法)聚类-，-0/，又称fast 聚类，在最小化误差函数的基础上，将数据划分为预定数量的类K 。

1、 聚类 分析(clusteranalysis我们来看看这里聚类 分析 。比较流行的方法有聚类和K-means 聚类，属于split 聚类方法 。KMeans 算法的想法很简单 。对于给定的样本集，根据样本之间的距离将其划分为k个聚类 。让簇内的点尽可能的紧密连接 ， 让簇间的距离尽可能的大 。目标是最小化Esum(x\miu_i)，其中\miu_i是每个聚类的平均值 。直接求上述公式的最小值并不容易，这是一个NP难问题，所以采用了启发式迭代法KMeans 。

【聚类分析有哪些算法】上面的图A代表初始数据集，假设k3 。在图B中，我们随机选取三个K类别对应的类别质心，即图中的红绿和草绿质心，然后分别求出样本中所有点到这三个质心的距离，将每个样本的类别标记为与样本距离最小的类别 ， 如图c所示，计算样本与红绿和草绿质心的距离后，第一次迭代后得到所有样本点的类别 。此时，我们找到我们当前点的新质心，分别标记为红色、绿色和草绿色，重复这个过程，将所有点的类别标记为最近质心的类别，找到新质心 。

2、K均值 聚类法和系统 聚类法有什么区别,这两种 聚类方法的适用条件都是什么...适用条件:系统聚类方法适用于二维有序样本聚类的样本数比较均匀 。K-means 聚类 method适合快速高效的使用，尤其是在使用大量数据的时候 。两者的区别如下:1 。指的是不同的1，k均值聚类方法:是迭代解法聚类分析算法 。2.System 聚类 method:也叫层次化聚类 method ， 聚类分析method 。第二，步骤不同 。1.K mean 聚类方法:步骤是随机选取k个对象作为初始聚类中心，然后计算每个对象与每个种子聚类中心的距离，将每个对象赋给最近的-0 。

第三，目的不同 。1.K-means 聚类 Method:终止条件可以是没有(或最小数量)对象重新分配到不同的聚类，没有(或最小数量)聚类 center再次变化，误差的平方和局部最小值 。2.System 聚类 method:是以距离作为相似统计量时确定新类与其他类之间距离的方法，如最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法、组平均法、离差平方和法、欧氏距离等 。

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