如何确定聚类算法中的类别个数
如何确定聚类算法中的类别个数 你的应用背景我不了解。但是感觉你好像要把样本分成三类，如果是这样的话，最好不要用层次聚类算法。层次聚类算法是不能自己指定聚类个数的，你需要用划分的聚类算法。聚类算法粗略分为两类：基于“层次的”与基于“划分”的。你说的模糊聚类算法也分很多种，最著名的也是最常用的就是模糊c均值聚类算法，它是基于“划分”的，个人感觉它应该适用于你的问题。你不需要把“层次”聚类与“划分”的或者“模糊”聚类进行结合。模糊c均值聚类本身就可以人为指定聚类个数，如果结合聚类有效性指标，也可以自动确定聚类个数。聚类有效性指标以及模糊c均值你可以查文献，上中国知网搜索，很多的，要想看具体的介绍可以搜索相关博士或者硕士论文，在里面都会介绍具体细节。模糊c均值的改进算法主要是可能性聚类算法，希望对你有帮助。
哪种聚类算法可以不需要指定聚类的个数，而且可以生成聚类的规则？ Hierarchical Dirichlet Process http：//www. cs.berkeley.edu/~jordan/papers/hdp.pdf We consider problems involving groups of data，where each observation within a 。
如何确定聚类算法中的类别个数？ 可以参考这篇博客http：//www. cnblogs.com/huadongw/p/ 4101422.html 发布于 2017-04-16 ？ 3 ？ ？ 1 条评论 ？ ？ ？ 感谢 ？ 杨超 读书湖畔的奶爸 。
K-means聚类算法中的K如何确定？ 数据集中所需的聚类簇数k未知，有什么方法能够将k计算出来？使用无监督学习在一个数据量5000级别的数据集…
K-means聚类算法中的K如何确定？ 泻药，可以参考下R语言使用最优聚类簇数kmean、k-medoids聚类进行客户细分案例原文链接：http：//tecdat.…
机器学习中的聚类分析，如何有效的确定簇数目大小？ 机器学习中聚类分析的算法的确要求要先确定分几类，也就是簇数，作为一个数据挖掘工作者，也经常会用到聚类分析，那么该怎样确定这个数呢？说一下我做聚类分析确定簇数的方法1，根据业务来定义做聚类分析首先要知道做的是什么，也就是我们的分析对象，举个例子，如果我们要对全国城市来聚类，那可以有四五个簇类，比如一线，二线，三线，四线及以下或者五线等等，具体要确定。要根据业务需求和场景，也可以和业务人员或者运营人员来商讨，毕竟你做的分析是要用到实际业务中，必须要让他们认可你的分析结果。在商讨的过程中重点要讨论一下这个分析所对应的业务需求，他们在什么情况下用到这个分析，分析的目的是为了什么，想要得到一个什么样的结果，这几点一定要搞清楚如果说，业务人员也无法给出数目，或者只给出大概的数据范围怎么办？不慌，业务人员肯定无法告诉我们，我们还可以根据拿到的数据来判断。2，根据数据分布来判断业务或运营人员无法给出准确的数目，这个很正常，要是他们都能清楚的知道要分多少类，那还要我们数据挖掘人员干嘛呢。业务人员只能知道大概，而我们要提供精准的分析结果。根据数据来判断，最常用到散点图，根据样本的分布情况来判断簇类数目。
常用的聚类方法有哪几种？？ 聚类分析的算法可以分为划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。1、划分法，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚7a686964616fe4b893e5b19e31333431343662类，K。2、层次法，这种方法对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止。3、基于密度的方法，基于密度的方法与其它方法的一个根本区别是：它不是基于各种各样的距离的，而是基于密度的。这样就能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点。4、图论聚类方法解决的第一步是建立与问题相适应的图，图的节点对应于被分析数据的最小单元，图的边（或弧）对应于最小处理单元数据之间的相似性度量。5、基于网格的方法，这种方法首先将数据空间划分成为有限个单元的网格结构，所有的处理都是以单个的单元为对象的。6、基于模型的方法，基于模型的方法给每一个聚类假定一个模型，然后去寻找能够很好的满足这个模型的数据集。扩展资料：在商业上，聚类可以帮助市场分析人员从消费者数据库中区分出不同的消费群体来，并且概括出每一类消费者的消费模式或者说习惯。它作为数据挖掘中的一个模块，可以作为一个单独的工具以发现。
