有哪些常用的聚类算法？ https：//www. kdnuggets.com/2018/06/5 -clustering-algorithms-data-scientists-need-know.html 翻译：非线性 审校：wanting 中文翻译首发于“集智学园”公众号
聚类什么意思 聚类就是根据数据之间的相似度将数据分成相应的类。同一类之间具有很高的相似度，而不同类之间具有最大程度的差异性。
毕业论文，题目是互联网动态数据的聚类分析，想请教一下，什么事互联网动态数据，啥意思，谢谢各位学霸。
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聚类分析中常见的数据类型有哪些 聚类分析，又称群分析，即建立一种分类方法：将一批样品或者指标（变量），按照它们在性质上的亲疏、相似程度进行分类。按其聚类的方法，数据类型有以下六种：①系统聚类分析：开始每个对象自成一类，然后将最相似的两类合并，合并过后重新计算新类与其它类的距离或相近性程度。这一过程一直继续下去直到所有的对象归为一类为止②调优法（动态聚类法）：首先对n个对象进行初步分类，然后根据分类的损失函数尽可能小的原则对其进行调整，直到分类合理为止；③最优分割法（有序样品聚类法）：开始将所有样品看成一类，然后根据某种最优准则将他们分割为二类、三类，一直分割到所需要的K类为止；④模糊聚类法：利用模糊集理论来处理分类的问题，他将经济领域中最有模糊特征的两态数据或多态数据具有明显的分类效果；⑤图论据类法：利用图论中最小支撑树的概念来处理分类问题；⑥聚类预报法：聚类预报弥补了回归分析和判别分析的不足。按分类对象的不同：聚类分为R型和Q型
动态聚类分析
聚类分析方法有什么好处 聚类分析：将个体（样品）或者对象（变量）按相似程度（距离远近）划分类别，使得同一类中的元素之间的相似性比其他类的元素的相似性更强。目的在于使类间元素的同质性最大化和类与类间元素的异质性最大化。其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。常用聚类方法：系统聚类法，K-均值法，模糊聚类法，有序样品的聚类，分解法，加入法。注意事项：1.系统聚类法可对变量或者记录进行分类，K-均值法只能对记录进行分类；2.K-均值法要求分析人员事先知道样品分为多少类；3.对变量的多元正态性，方差齐性等要求较高。应用领域：细分市场，消费行为划分，设计抽样方案等优点：聚类分析模型的优点就是直观，结论形式简明。缺点：在样本量较大时，要获得聚类结论有一定困难。由于相似系数是根据被试的反映来建立反映被试间内在联系的指标，而实践中有时尽管从被试反映所得出的数据中发现他们之间有紧密的关系，但事物之间却无任何内在联系，此时，如果根据距离或相似系数得出聚类分析的结果，显然是不适当的，但是，聚类分析模型本身却无法识别这类错误。
