如何对大数据量的文本进行聚类呢？比如千万量级，有什么好的实现方法吗？ 一般大家用的是K-means聚类算法，需要事先设定聚类数，但很多时候我们不知道到底能聚出来多少主题，这个…
对数据进行聚类的目的是什么？聚类可以实现去噪吗？ 1、与多元分析的其他方法相比，聚类分析是很粗糙的，理论尚不完善，但由于它成功地应用于心理、经济、社会、管理、医学、地质、生态、地震、气象、考古、企业决策等，因此成了多元分析的重要方法，统计包中都有丰富的软件，对数据进行聚类处理。2、聚类分析除了独立的统计功能外，还有一个辅助功能，就是和其他统计方法配合，对数据进行预处理。例如，当总体不清楚时，可对原始数据进行聚类，根据聚类后相似的数据，各自建立回归分析，分析的效果会更好。同时如果聚类不是根据个案，而是对变量先进行聚类，聚类的结果，可以在每一类推出一个最有代表性的变量，从而减少了进入回归方程的变量数。3、聚类分析是研究按一定特征，对研究对象进行分类的多元统计方法，它并不关心特征及变量间的因果关系。分类的结果，应使类别间个体差异大，而同类的个体差异相对要小。聚类效果的检验：一、聚类分析后得到的每个类别是否可以进行有效的命名，每个类别的特征情况是否符合现实意义，如果研究者可以结合专业知识对每个聚类类别进行命名，即说明聚类效果良好，如果聚类类别无法进行命名，则需要考虑重新进行聚类分析。二、使用判别分析方法进行判断，将SPSS生成的聚类类别变量作为因。
什么样的大数据集适合聚类分类分析 聚类分析指将物理或抽2113象对象的集合分组5261为由类似的对象组成的多个4102类的分析过程。它是1653一种重要的人类行为。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。
聚类分析能不能对大数据进行分类
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
在大数据分析中哪些聚类算法是最常使用的？ 聚类算法那么多，并不清楚具体哪些才是真正用的到的，不能够选择性的学习.
如何对大数据聚类分析 不是有很多的模型吗？python里面封装了很多方法，聚类的话有经典的k-mean方法。可以直接使用，然后分析即可。你要是有数据的话，我这边可以给你分析一下
海量数据的聚类通常如何做？ 场景：1、每天100万天新的商品数据入库2、使用Fuzzy K-Means对商品进行聚类需求：1、如何设计存储方案呢…
