SOM聚类用python实现有现成的库么 RDD变换和行动只能由驱动程序调用，不能在其他变换.all_app_ters_bcast=sc.broadcast(mapings_App)all_genre_ters_bcast=sc.broadcast(mapings_genre)
怎样用matlab实现som聚类算法 这个貌似demo里面有
SOM是怎样一种模型（对于初学者如何操作，算法等）？ SOM是一种可以用于聚类的神经网络模型。Matlab的神经网络工具箱里面有：Cluster Data with a Self-Org…
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.
数据挖掘中的聚类算法聚成几类是人为设定还是自动的？用SOM神经网络做聚类是不是就是人为设定好聚几类？ 看了之前的回答，都不专业聚类分析是一种无指导的分析，如果理解聚类的核心含义，你就能明白，聚类的数量是没有标准的，必须人为设定，但是特殊的聚类方法可以给你一些参考，比如：系统聚类，它可以生成聚类树，这样你就能直观判断分成几类合适。再比如：二阶聚类，系统模型会自动选择分成几类（如果不人为设定）。聚类是无指导的训练样本，分类是有指导的训练样本，分类就是通过已知的样本建立分类规则，来预测新样本的分类，为什么是有指导的？因为分类是用样本的其它属性来解释、预测我们感兴趣的属性的模型，这是白话。举例：我们知道一批用户的人口统计变量、消费、工资和贷款还款情况，现在我们要用用户的人口统计变量、消费、工资来对用户的贷款还款情况进行预测，这就是分类模型，在这里要用到分类决策树。就是说我们用样本的其它属性来对样本的贷款还款情况建立分类规则，然后对未来的新样本进行预测，判断新用户是否是理想的放贷对象
SOM聚类用python实现有现成的库么？ SOM聚类分析，只找到Matlab的工具箱。请问有python能实现som聚类的库么？谢谢！
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…
