用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势？ 这个问题我也想过，想的不太系统。比较分类算法的话，大概考虑这几个维度：时间空间复杂度，鲁棒性，参数…
时间序列数据的聚类有什么好方法？ 聚类方法仍然是那些聚类方法，只是如何更好得对两个序列进行相似度度量，可以把序列看做高维向量，但是两个时间序列可能长度不一样，发生了位移等等，因此普通的距离计算方法或者相似度计算方法不能够适应了，因此需要改进，比如DTW。
最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：生物质工程经济研究五种常用系统聚类分析方法及其比较胡雷芳一、系统聚类分析概述聚类分析是研究如何将对象按照多个方面的特征进行综合分类的一种统计方法…。然而在以往的分类学中，人们主要靠经验和专业知识作定性分类处理，许多分类不可避免地带有主观性和任意性，不能揭示客观事物内在的本质差别和联系；或者人们只根据事物单方面的特征进行分类，这些分类虽然可以反映事物某些方面的区别，但却往往难以反映各类事物之间的综合差异。聚类分析方法有效地解决了科学研究中多因素、多指标的分类问题团。在目前的实际应用中，系统聚类法和K均值聚类法是聚类分析中最常用的两种方法。其中，K均值聚类法虽计算速度快，但需要事先根据样本空间分布指定分类的数目，而当样本的变量数超过3个时，该方法的可行性就较差。而系统聚类法（Hierarchicalclusteringmethods，也称层次聚类法）由于类与类之间的距离计算方法灵活多样，使其适应不同的要求。该方法是目前实践中使用最多的。这该方法的基本思想是：先将n个样本各自看成一类，并规定样本与样本之间的距离和类与类之间的距离。开始时，因每个样本自成一类，类与类之间的距离与。
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均值聚类法和系统聚类法有什么区别，这两种聚类方法的适用条件都是什么？ 适用条件：系2113统聚类法适于二维有5261序样品聚类的样品个数比较均匀。K均值聚类法适用4102于快速高效1653，特别是大量数据时使用。两者区别如下：一、指代不同1、K均值聚类法：是一种迭代求解的聚类分析算法。2、系统聚类法：又叫分层聚类法，聚类分析的一种方法。二、步骤不同1、K均值聚类法：步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。2、系统聚类法：开始时把每个样品作为一类，然后把最靠近的样品（即距离最小的群品）首先聚为小类，再将已聚合的小类按其类间距离再合并，不断继续下去，最后把一切子类都聚合到一个大类。三、目的不同1、K均值聚类法：终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。2、系统聚类法：是以距离为相似统计量时，确定新类与其他各类之间距离的方法，如最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法、群平均法、离差平方和法、欧氏距离等。参考资料来源：-系统聚类法参考资料来源：-K均值聚类算法
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.
关联规则，聚类分析，决策树算法，遗传算法各自的适应场合？ 各种统计方法，比如假设检验，方差分析，回归分析，逻辑回归，聚类分析，因子分析等等，还有关联规则，决策树，支持向量机，神经网络，朴素贝叶斯等等好多呢。
常用的聚类方法有哪几种？？
有哪些常用的聚类算法 划分法划分法(partitioning methods)，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类，K。而且这K个分组满足下列条件：（1）每一个分组至少包含一个数据纪录；（2）每一个数据纪录属于且仅属于一个分组（注意：这个要求在某些模糊聚类算法中可以放宽）；对于给定的K，算法首先给出一个初始的分组方法，以后通过反复迭代的方法改变分组，使得每一次改进之后的分组方案都较前一次好，而所谓好的标准就是：同一分组中的记录越近越好，而不同分组中的纪录越远越好。大部分划分方法是基于距离的。给定要构建的分区数k，划分方法首先创建一个初始化划分。然后，它采用一种迭代的重定位技术，通过把对象从一个组移动到另一个组来进行划分。一个好的划分的一般准备是：同一个簇中的对象尽可能相互接近或相关，而不同的簇中的对象尽可能远离或不同。还有许多评判划分质量的其他准则。传统的划分方法可以扩展到子空间聚类，而不是搜索整个数据空间。当存在很多属性并且数据稀疏时，这是有用的。为了达到全局最优，基于划分的聚类可能需要穷举所有可能的划分，计算量极大。实际上，大多数应用都采用了流行的启发式方法，如k-均值和k-。
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。
