「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，…
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# 。
模糊聚类算法为什么要求 模糊相似矩阵 模糊聚类分析一般是指根据研究对象本身的属性来构造模糊矩阵，并在此基础上根据一定的隶属度来确定聚类关系，即用模糊数学的方法把样本之间的模糊关系定量的确定，从而客观。
在大数据分析中哪些聚类算法是最常使用的？
GIS空间数据类型有哪些？ 1、矢量数据结构，包括：简单数据结构、拓扑数据结构、曲面数据结构。栅格数据结构，包括：栅格矩阵结构、游程编码结构、四叉树数据结构、八叉树和十六叉树结构。。
常用的统计数据方法有哪些 1、聚类分析（Cluster Analysis）聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以。
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。
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
一个无监督学习算法，如何判断其好坏呢？ 比如说有两种聚类算法，怎么从结果上判断这两种算法性能的优劣呢
