用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势 1、层次聚类算法1.1聚合聚类1.1.1相似度依据距离不同：Single-Link：最近距离、Complete-Link：最远距离、Average-Link：平均距离1.1.2最具代表性算法1）CURE算法特点：固定。
模式识别 分类与聚类方法有哪些本质区别 主要解决实现不知道类别标签的样本集的分类问题.聚类其实也是实现分类的功能.聚类和分类的区别：分类是用知道类别标签的样本集去训练一个分类器，然后用该分类器对其他未知类别的样本进行归类，由于训练分类器用到了知道类别的样本，所以属于有导师学习；聚类是完全不知道各个样本的类别，按照一定的聚类度量准则直接进行聚类，所以属于无导师的学习.聚类可以用在图像处理，模式识别，客户信息分析，金融分析，医学等很多领域.用模糊聚类进行图像分割就是一个非常典型的应
模式识别中，C均值算法的初始聚类中心点的选取会影响聚类情况的变化？ 会对结果有影响，包括聚类的种类都对聚类的结果有影响
非监督模式识别的经典方法是聚类，聚类的三个要点是什么？ 第一，聚类分析是一种无监督学习的方法。第二，聚类的对象是没有分类标记的训练样本。第三，聚类的目的是将数据集划分为若干个互不相交的子集。
