文本聚类算法有什么特点？ 这个严格规定是有用的，因为不用担心不同选择的组合数目，它将产生较小的计算开销
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。
文本聚类算法真正能实用的有哪些算法？
聚类分析的算法 聚类分析是数据挖掘中的一个很活跃的研究领域，并提出了许多聚类算法。传统的聚类算法可以被分为五类：划分方法、层次方法、基于密度方法、基于网格方法和基于模型方法。1 划分方法(PAM：PArtitioning method)首先创建k个划分，k为要创建的划分个数；然后利用一个循环定位技术通过将对象从一个划分移到另一个划分来帮助改善划分质量。典型的划分方法包括：k-means，k-medoids，CLARA(Clustering LARge Application)，CLARANS(Clustering Large Application based upon RANdomized Search).FCM2 层次方法(hierarchical method)创建一个层次以分解给定的数据集。该方法可以分为自上而下（分解）和自下而上（合并）两种操作方式。为弥补分解与合并的不足，层次合并经常要与其它聚类方法相结合，如循环定位。典型的这类方法包括：BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies)方法，它首先利用树的结构对对象集进行划分；然后再利用其它聚类方法对这些聚类进行优化。CURE(Clustering Using REprisentatives)方法，它利用固定数目代表对象来表示相应聚类；然后对各聚类按照指定量（向聚类中心）进行收缩。ROCK方法，它利用聚类间的连接进行聚类。
有哪些常用的聚类算法？ https：//www. kdnuggets.com/2018/06/5 -clustering-algorithms-data-scientists-need-know.html 翻译：非线性 审校：wanting 中文翻译首发于“集智学园”公众号
用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势 1、层次聚类算法1.1聚合聚类1.1.1相似度依据距离不同：Single-Link：最近距离、Complete-Link：最远距离、Average-Link：平均距离1.1.2最具代表性算法1）CURE算法特点：固定。
