什么是聚类的熵？如何计算聚类的熵？
如何评价聚类结果的好坏
聚类分析与熵值法有什么关系
聚类分析与熵值法有什么关系 一般可以将熵权法与聚类分析相结合，通过熵权法赋予指标的权重，在根据相关的要求聚类（层次聚类、模糊聚类等）
时间序列数据的聚类有什么好方法？ 如题，时间序列尤其自然的特点，最。https：// en.wikipedia.org/wiki/A utoencoder Word2Vec：https：// en.wikipedia.org/wiki/W ord2vec，https：// samyzaf.com/ML/nlp/nlp. html
「熵」是什么？ 怎样以简单易懂的方式向其他人解释？ ？www.zhihu.com 统计力学中，配分函数的物理意义是什么？？www.zhihu.com 统计物理中的宏观状态(macrostate)究竟如何定义？为何此时不同的微观状态(microstate)不可区分。
交通事故，聚类算法？ 《交通领域中的聚类分析方法研究》系统详细地阐述了聚类分析的多种相关方法、技术及具体应用。主要内容包括：绪论，复杂多源异构数据整合方法研究，常用聚类分析方法，面向混合特征的权熵模糊c-均值优化方法研究，面向混合属性数据的聚类融合方法研究，基于聚类融合的混合属性数据增量聚类方法研究，聚类分析方法在交通领域中的应用。
数据挖掘，机器学习与深度学习中聚类、关联、决策跟分类是什么？ 大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。所以总体可以认为深度学习跟机器学习都属于数据挖掘的方法。(1)分类分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类。比如我们在电商商平台上的各类产品，肯定要按照产品属性进行分类，对应的数据挖掘的分类，就是利用属性去寻找有共同特点的数据对象，归到一个大集合。(2)回归分析回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。比如，我们有了过去三年的销售数据，我们就可以抽象出影响销售的因素，对未来的销售数据做出预测。(3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。（4）关联规则关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。我们最喜欢举得例子，就是爸爸去超市购物的例子，爸爸去超市买奶粉，如果在旁边放上爸爸喜欢的啤酒起子、酒精饮料，肯定能引导消费。(5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、。
k-means聚类算法，噪声值怎么处理？ 从你这情况看来貌似属于离群点了啊…离群点会影响聚类效果，应该删掉的 两个方法，你可以试试 一个是你聚类的数量K设大一些，聚类之后把那些零头喀嚓掉，就是那些只有一两。
matlab怎么画eemd排列熵聚类图 x=[数据]；n行p列(n不宜大于80，否则系统聚类的线条密集，不易区分）x=pdist(x)；计算成对比较的（欧氏）距离z=linkage(y，'average')；用类平均法（'average'）和/或最小组内平方和法（‘ward'）系统聚类（两种用得较多的方法）dendrgram(z，0)，%画出系统聚类图
