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
关于K均值聚类 因为中心坐标是分类后各类内部数据的均值，分类一样，各类的数据就一样，均值当然一样.除非你两次的分类结果是不一样的，分类结果不一样是可能的，因为初始化中心的不同会造成分类结果不同.
利用spss对数据进行k-均值聚类分析，对数据进行分类分析有多种方法，本例分享如何利用软件对数据进行k-均值聚类，k值表示的是将数据分为k类，即选择k个聚类中心。
用K均值聚类之后知道了每个数据属于哪一类，但是我想知道他分类的条件，这个要怎么看。比如我按照4个值进 你可以分析k均值得到的一个簇里的所有数据，看他们的共性，比如都有A>；1，B等，你要是想知道分类条件的话，一般都是用关联规则聚类 不会的，因为中心坐标是分类后各类内部。
spss k-均值聚类分析 结果检验 科学。本身聚类分析得到的结果并不是一个唯一解，也就是通过聚类分析 可以得到几种不同的聚类结果，因此对于聚类结果的解读需要结合专业看 如何容易理解 就如何解读。。
数据挖掘题目，K—均值算法应用 第一轮A1(2，10)B1（5，8），A3（8，4），B2（7，5），B3（6，4），C2（4，9）C1（1，2），A2（2，5）对应中心分别是（2，10)，（6，6），(1.5，3.5)最后结果：｛A1(2，10)，B1（5，8），C2（4，9）｝｛A3（8，4），B2（7，5），B3（6，4）｝｛C1（1，2），A2（2，5）｝
k-均值聚类分析法是什么意思 非常复杂的公式原理我也说不清楚，简单的说k-均值聚类 对所有聚类的变量有个要求就是必须是连续性数值变量既然是连续性数值变量，那么就可以就求出n个变量的均值点，然后将每个个案的变量均值与总体的均值点在空间中比较，就可以找出位置上接近的点作为一类这个就是大概的原理了，不过用这个方法还有个难点 是需要自己指定聚类的类别数量，通常可以先采用系统聚类法 初步看大致聚成几类，然后再用这个方法进一步确认比较一下
SPSS关于K-均值聚类分析结果解释 就是看具体哪些归为那一类
SPSS教程（33）：K-均值聚类分析，K-均值聚类法相对于层次聚类法来说运算速度快很多，所以又称为快速聚类法。
k均值聚类算法原理 ？ 算法：第一步：选K个初始聚类中心，z1(1)，z2(1)，…，zK(1)，其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的K个模式样本的向量值作为初始聚类中心。第二步：逐个将需分类的模式样本{x}按最小距离准则分配给K个聚类中心中的某一个zj(1)。假设i=j时，则，其中k为迭代运算的次序号，第一次迭代k=1，Sj表示第j个聚类，其聚类中心为zj。第三步：计算各个聚类中心的新的向量值，zj(k+1)，j=1，2，…，K求各聚类域中所包含样本的均值向量：其中Nj为第j个聚类域Sj中所包含的样本个数。以均值向量作为新的聚类中心，可使如下聚类准则函数最小：在这一步中要分别计算K个聚类中的样本均值向量，所以称之为K-均值算法。第四步：若，j=1，2，…，K，则返回第二步，将模式样本逐个重新分类，重复迭代运算；若，j=1，2，…，K，则算法收敛，计算结束。
