聚类分析基本思想,简述聚类分析的基本思想

2023-08-07 15:45:17 来源：个人图书馆-汉陵卫

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这是基本的思想 of 聚类，所以空间聚类也需要满足这个基本的思想。这是基本的思想 of 聚类，所以空间聚类也需要满足这个基本的思想，fuzzy 思想的基本聚类是什么？2.聚类-2/有两种类型:Q型聚类(对于样本聚类)和P型聚类(对于变量/)，一般情况下，system 聚类方法可用于小样本数据，fast 聚类方法(k mean 聚类方法)可用于大样本数据。

1、常用的聚类方法有哪几种??

3.1Kpototypes算法Kpototypes算法结合了可以处理符号属性的Kmeans方法和改进的Kmodes方法。与Kmeans方法相比，Kpototypes算法可以处理符号属性。3.2CLARANS算法(划分法)CLARANS算法是一种随机搜索聚类算法，是一种划分聚类方法。它首先随机选取一个点作为当前点，然后在其周围随机检查一些不大于参数Maxneighbor的相邻点。如果找到更好的邻点，则移到邻点，否则视为局部最小值。

算法要求聚类的所有对象都必须预调入内存，数据集需要多次扫描，对于大数据量来说相当耗时耗空间。虽然通过引入R-tree结构提高了其性能，可以处理基于磁盘的大规模数据库，但是R*树的构建和维护成本太高。该算法对脏数据和异常数据不敏感，但对数据对象和人的顺序极其敏感，只能处理凸形或球形边界聚类。

2、K-Means 聚类算法

问题导入如果有这样的情况，有一天你想去某个城市旅游，这个城市有70个你想去的地方，现在你只有每个地方的地址。这个地址列表很长，有70个位置。一定要提前做好准备。你应该把一些接近的地方放在一起组成一个小组，这样你就可以安排交通工具到达这些小组的“一个地址”，然后步行到每个小组中的地址。那么，如何确定这些群体，如何确定这些群体的“一个地址”呢？

本文提供的k means聚类分析方法可以用来解决这类问题。1.聚类思想所谓的聚类算法是指将一堆未标记的数据自动分成几类的方法，属于无监督学习方法。这种方法要保证同一类别的数据具有相似的特征，如下图所示:根据样本之间的距离或相似度，越相似越相似。

3、空间聚类、空间聚合是什么意思啊?请从GIS角度解释,谢谢

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