聚类算法的经典综述有哪些？ 聚类算法是在数据挖掘领域常用的一类算法总称。聚类算法根据其实现原理又分为多种，大致可以分为：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法。国内外相关的综述文章也有很多，我稍微总结了一下。Data clustering：a review作者：AK Jain，MN Murty，PJ Flynn这篇发表于1999年的综述比较全面的阐述了聚类算法的定义、发展、各类算法的思想、实现等。也是被引次数最多的一篇聚类相关的综述。被引用次数：14020如果只关注聚类算法实现的话，可以只看第五节-Clustering TechniquesSurvey of clustering algorithms这篇文章发表于2005年，比较详细的对各种不同类型的聚类算法进行了对比介绍，以及一些不同的距离度量方法等。相对于第一篇，这篇更加具体。被引次数：4687。A survey of clustering data mining techniques这篇距离上一篇的发表时间很紧，发表于2006年。更加偏重于具体算法的介绍和分析。其中就包括我们经常说的K-means等。被引次数：3032。其实，从Google学术上还可以找到很多聚类算法相关的综述文章，不过引用量和影响力都远远不如这几篇。而且，以上几篇也基本涵盖了我们工作中常用的聚类算法，如果能仔细的研读了解，应该对聚类算法。
聚类算法学习的经典书籍有哪些 推荐一些算法书籍，最后面有下载链接，如果想要其它书籍也可以点击那个链接通过自动回复获得《程序员的数学》书中讲 解了二进制计数法、逻辑、余数、排列组合、递归、指数爆炸、不可解问题等许多与编程密切相关的数学方法，分析了哥尼斯堡七桥问题、少年高斯求和方法、汉诺塔、斐波那契数列等经典问题和算法。引导读者深入理解编程中的数学方法和思路。本书还对程序员和计算机的分工进行了有益的探讨。读完此书，你会对以程序为媒介的人机合作有更深刻的理解。算法领域的经典参考书—《算法？第4版》《算法？第4版》全面介绍了关于算法和数据结构的必备知识，并特别针对排序、搜索、图处理和字符串处理进行了论述。第4 版具体给出了每位程序员应知应会的50 个算法，提供了实际代码，而且这些Java 代码实现采用了模块化的编程风格，读者可以方便地加以改造。本书配套网站提供了本书内容的摘要及更多的代码实现、测试数据、练习、教学课件等资源。《计算机程序设计艺术》系列《卷1：基本算法（第3版）》讲解基本算法，其中包含了其他各卷都需用到的基本内容。本卷从基本概念开始，然后讲述信息结构，并辅以大量的习题及答案。《卷2：半数值算法（第3版）》全面讲解。
用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势？ 如果真要做全面介绍的话，有可能是一部专著的篇幅。即使是做综述性的介绍，一篇三五十页的论文也可以写成…
分类和聚类的区别及各自的常见算法 1、分类和聚类的区别：Classification(分类)，对于一个classifier，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做supervised learning(监督学习)，Clustering(聚类)，简单地说就是把相似的东西分到一组，聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起。因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了，因此 clustering 通常并不需要使用训练数据进行学习，这在Machine Learning中被称作unsupervised learning(无监督学习).2、常见的分类与聚类算法所谓分类，简单来说，就是根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。如在自然语言处理NLP中，我们经常提到的文本分类便就是一个分类问题，一般的模式分类方法都可用于文本分类研究。常用的分类算法包括：决策树分类法，朴素贝叶斯分类算法(native Bayesian classifier)、基于支持向量机(SVM)的分类器，神经网络法，k-最近邻法(k-nearestneighbor，kNN)，模糊分类法等等。分类作为一种监督学习方法，要求必须。
