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分簇聚类方法 机器学习中的聚类分析,如何有效的确定簇数目大小?

2020-10-05知识6

聚类分析后,如何对每个簇再进一步的分析? 比如我想做个学生体质的聚类,学生的属性有各项运动成绩:立定跳,50米,仰卧起坐等等。聚类完分为3个簇…

分簇聚类方法 机器学习中的聚类分析,如何有效的确定簇数目大小?

在大数据分析中哪些聚类算法是最常使用的? 聚类算法那么多,并不清楚具体哪些才是真正用的到的,不能够选择性的学习.

分簇聚类方法 机器学习中的聚类分析,如何有效的确定簇数目大小?

用于数据挖掘的聚类算法有哪些,各有何优势? 如果真要做全面介绍的话,有可能是一部专著的篇幅。即使是做综述性的介绍,一篇三五十页的论文也可以写成…

分簇聚类方法 机器学习中的聚类分析,如何有效的确定簇数目大小?

聚类算法的每个簇中对象个数相同吗 是否可能取决于你的算法是如何实现的。建议你看看weka和matlab的km算法实现。聚类数小于k的原因是聚类过程中出现空簇,如果没有特殊的处理,这个问题是无法在后续的循环中自行解决的。weka的实现是允许输出聚类数小于k的,出现空簇就直接将空簇删除;而matlab的km有一个参数用于解决聚类数小于k的问题,例如直接选择最远离聚类中心的点作为一个新的簇。

用于数据挖掘的聚类算法有哪些,各有何优势? (https://www. coursera.org/course/ml)A List of Data Science and Machine Learning http://conductrics.com/data-science-resources/) 转载自 THU数据派 官方微信公众。

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