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…
如何评价聚类结果的好坏？ 聚类的结果可以运用以下方法评估。1.外部法：根据已知的真实分组评价聚类分析的结果，构造如下的混淆矩…
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.
如何在相似度矩阵上聚类 在相似度矩阵上聚2113类的方法如下：对于P-1AP=B设A，B和C是任意同阶方5261阵，则有：1、反身性：4102A~A。两者的秩1653相等；2、对称性：若A~B，则 B~A。两者的行列式值相等；3、传递性：若A~B，B~C，则A~C。两者的迹数相等；4、若A~B，则r(A)=r(B)，A|=|B|tr（A）=tr（B）。两者拥有同样的特征值，尽管相应的特征向量一般不同；5、若A~B，且A可逆，则B也可逆，且B~A。两者拥有同样的特征多项式；6、若A~B，则A与B。两者拥有同样的初等因子。7、若A与对角矩阵相似，则称A为可对角化矩阵，若n阶方阵A有n个线性无关的特征向量，则称A为单纯矩阵。8、相似矩阵具有相同的可逆性，当它们可逆时，则它们的逆矩阵也相似。扩展资料：定理n阶矩阵A与对角矩阵相似的充分必要条件为矩阵A有n个线性无关的特征向量。求出的特征向量恰好为矩阵的各个线性无关的特征向量。若n阶矩阵A有n个相异的特征值，则A与对角矩阵相似。若n阶矩阵A有n个相异的特征值，则A与对角矩阵相似。对于n阶方阵A，若存在可逆矩阵P，使其为对角阵，则称方阵A可对角化。n阶矩阵A可对角化的充要条件是对应于A的每个特征值的线性无关的特征向量的个数恰好等于该特征值的重数，即设是矩阵A的重特征值。对。
已计算出个文本间的余弦相似度值，怎么用kmeans聚类 K-MEANS算法：k-means 算法接受输入量 k；然后知将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得道所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而专不同聚类中的对象相似度较校聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得属一个“中心对象
先做聚类再做相似度计算有什么好处 做完聚类分析之后，你想用得到的结果进行分类，是这个意思吗？聚类分析可以用来分类，但是结果很不精确。首先，要确定你数据里面到底有多少个类、数据分布是否有聚类的结构，其次选择合适的聚类算法，算法需要跟你数据分布匹配，最后你还需要确定聚类算法中如何描述数据点的距离。聚类分析结束后，你会得到很多聚类，但是不能保证这些聚类准确的把数据分开。
「聚类分析」是什么意思？ 本问题被收录至活动「十万个是什么」中。活动时间：11/29-12/14活动规则：大于 200 字的客观事实定义，…
