什么是监督分类和非监督分类？
非监督分类是指人们事先对分类过程不施加任何的先验知识，而仅凭数据遥感影像地物的光谱特征的分布规律，依据图像数据本身的结构(统计特征)和自然点群分布，按照待分样本在多维波谱空间中亮度值向量的相似程度，由计算机程序自动总结出分类参数，即自然聚类的特性进行“盲目”的分类。其分类的结果只是对不同类别达到了区分，但并不能确定类别的属性。其类别的属性是通过分类结束后目视判读或实地调查确定的。非监督分类也称聚类(集群)分析，使用的方法有图形识别、系统聚类、分裂法和动态聚类等。其中，比较实用的是动态聚类。它是首先根据经验和分类数，选定若干个均值向量，作为“种子”，建立一批初始中心，进行初步概略的分类，然后根据规定的参数(阈值)检验分类结果，逐步修改调整分类中心，再重新分类，并根据各类离散性统计量(如均方差等)和不同类别之间可分离性统计量(如类间标准化距离等)，进行类的合并或分裂；此后再修改中心，直至分类结果合理为止。动态聚类中，聚类中心和分类数可以按客观的波谱特征自动调整，分类效果一般比较好，但分类结果的确切含义(类别的属性)需另作分析，从实况调查或已有的地面资料中去确定它们的地物类型。以下以 ISODATA法和。
CDN网络优化的作用和体现有哪些 CDN网络优化的作用：CDN技术是添加一个新层网络基础设施在现有的互联网，这个网站的内容发布到接近用户的网络“边缘”，这样用户可以方便地获得所需的内容来解决互联网网络拥塞和改善用户访问网站响应 速度。这个原则是尽可能地避免瓶颈和互联网上的链接可能影响数据传输的速度和稳定性的系统通过服务器节点放置在整个网络精心挑选的，网站的内容，置于离用户，最快的地方，避免 所有方面的影响的网络传输性能的“第一个英里”和“网间互联瓶颈“为了实现跨区域，跨运营商网络加速服务。其技术的优点，CDN全球网络镜像和加速引擎加速本地缓存镜像服务、远程加速、带宽优化、可伸缩性、VPN-speed压缩通道和聚类重点技术实现网络负载平衡、聪明的多行，自动访问最快速路径和 持有网通、电信、教育网络镜像，要实现真正意义上的网络加速。全球CDN网络镜像和加速引擎不仅是网络负载平衡和智能DNS解析基于所使用的本地缓存加速，镜像服务、远程加速、带宽优化、可伸缩性和智能DNS解析相比，VPN-speed压缩通道 和集群反对攻击，最新的技术，聪明的多行，自动获得最快的路径。可见比智能DNS解析CDN服务能为用户提供更好、更快、更安全的网络服务和网络加速了真正意义上的。可以有效地加快。
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翻译文献 专业英语高手进 全球发生Archaeal阿莫亚基因在地面热Springs_尽管普及铵在地热环境的热力学有利的有氧氨氧化，高温氨氧化微生物属于泉古菌英国最近才描述。在这项研究中，我们分析，微生物垫和21个表层沉积物样品温泉（pH值3.4至9.0；温度，41 ？ 86 ℃）由美国，中国，俄罗斯，并获得846假定archaeal氨单加氧酶大亚基（阿莫亚）基因和转录序列，占总数的41阿莫亚业务分类单位（角）在2％的身份。基因序列的阿莫亚高度不同，但它们集中在两个主要分支的archaeal阿莫亚序列已知水栏，沉积物和土壤：集群A和B 82百分之四（846分之711）的序列属于集束阿，这是典型的水和沉积物柱，而16％（八百四十六分之一百三十五）属于集束乙，通常是在土壤和沉积物。虽然有少数阿莫亚角在场的几个地热的地区，大多数是具体到一个地区。此外，Cluster阿阿莫亚基因形成地域集团，而集群乙组序列没有地域。除了只有一个温泉，主成分分析和聚类（不加权配对组采用平均联系）基于UniFrac公吨来自集束甲分为泉水的位置，无论高温或大量用水的pH值，这表明地理可以发挥自己的作用，构建社区的假定ammoniaoxidizing古（农产品）。基因的阿莫亚不同于低温环境，特别是成对比较温泉阿莫亚基因与那些从土壤中表现出了。
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请问用因子分析，聚类分析后，聚类的那个集群，怎么来继续分析这个集群和别的变量的关系 当然可以的，但通常是将各因子的综合得分作为聚类分析的变量。
无监督学习比如简单的聚类分析真的是“学习”吗？这里面真的有“学习”的概念吗？
K-means聚类算法中的K如何确定？
