无监督学习比如简单的聚类分析真的是“学习”吗？这里面真的有“学习”的概念吗？ 其实我想说的是：“机器学习”里“学习”的概念究竟是什么呢？这种叫法真的能反应它的实际内容所涵概的范…
「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，…
聚类分析中常见的数据类型有哪些 聚类分析，又称群分析，即建立一种分类方法：将一批样品或者指标（变量），按照它们在性质上的亲疏、相似程度进行分类。按其聚类的方法，数据类型有以下六种：①系统聚类分析：开始每个对象自成一类，然后将最相似的两类合并，合并过后重新计算新类与其它类的距离或相近性程度。这一过程一直继续下去直到所有的对象归为一类为止②调优法（动态聚类法）：首先对n个对象进行初步分类，然后根据分类的损失函数尽可能小的原则对其进行调整，直到分类合理为止；③最优分割法（有序样品聚类法）：开始将所有样品看成一类，然后根据某种最优准则将他们分割为二类、三类，一直分割到所需要的K类为止；④模糊聚类法：利用模糊集理论来处理分类的问题，他将经济领域中最有模糊特征的两态数据或多态数据具有明显的分类效果；⑤图论据类法：利用图论中最小支撑树的概念来处理分类问题；⑥聚类预报法：聚类预报弥补了回归分析和判别分析的不足。按分类对象的不同：聚类分为R型和Q型
聚类分析的意义是什么 1、与多元分析的其他方法相比，聚类分析是很粗糙的，理论尚不完善，但由于它成功地应用于心理、经济、社会、管理、医学、地质、生态、地震、气象、考古、企业决策等，因此成了多元分析的重要方法，统计包中都有丰富的软件，对数据进行聚类处理。2、聚类分析除了独立的统计功能外，还有一个辅助功能，就是和其他统计方法配合，对数据进行预处理。例如，当总体不清楚时，可对原始数据进行聚类，根据聚类后相似的数据，各自建立回归分析，分析的效果会更好。同时如果聚类不是根据个案，而是对变量先进行聚类，聚类的结果，可以在每一类推出一个最有代表性的变量，从而减少了进入回归方程的变量数。3、聚类分析是研究按一定特征，对研究对象进行分类的多元统计方法，它并不关心特征及变量间的因果关系。分类的结果，应使类别间个体差异大，而同类的个体差异相对要小。扩展资料：聚类效果的检验：一、聚类分析后得到的每个类别是否可以进行有效的命名，每个类别的特征情况是否符合现实意义，如果研究者可以结合专业知识对每个聚类类别进行命名，即说明聚类效果良好，如果聚类类别无法进行命名，则需要考虑重新进行聚类分析。二、使用判别分析方法进行判断，将SPSS生成的。
如何对用户进行聚类分析？ 图片来源：http：//www.exegetic.biz/blog/2015/10/monthofjulia-day-30-clustering/ 如上图，数据可以被分到红。https：// archive.ics.uci.edu/ml/ datasets/Online+Retail# 。
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…
