摘要：
1.分层聚类的介绍 分层聚类法（hierarchical cluster method）一译“系统聚类法”。聚类分析的一种方法。其做法是开始时把每个样品作为一类，然后把最靠近的样品（即距离最小的群品）首先聚为小类，再将已聚合的小类按其类间距离再合并，不断继续下去，最后把一切子类都聚合到一个大类。 一 阅读全文
posted @ 2019-12-04 20:59
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摘要：
1.DBSCAN介绍 密度聚类方法的指导思想是，只要样本点的密度大于某阈值，则将该样本添加到最近的簇中。 这类算法能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点，可发现任意形状的聚类，且对噪声数据不敏感。但计算密度单元的计算复杂度大，需要建立空间索引来降低计算量。 DBSCAN 密度最大值算法 阅读全文
posted @ 2019-12-04 19:55
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摘要：
1.什么是K-Means？ K均值算法聚类 关键词：K个种子，均值聚类的概念：一种无监督的学习，事先不知道类别，自动将相似的对象归到同一个簇中 K-Means算法是一种聚类分析（cluster analysis）的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. K-Me 阅读全文
posted @ 2019-12-04 09:03
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