matlab 聚类分析kmeans和cluster的区别 kmeans是2113K均值聚类cluster是层次聚类从总体思5261想上k均值是由上到下的4102，他是在你给定所分的类数1653后，保证这K类之间获得最大的划分。而层次聚类是由下到上的，它把每一个个元素视为一类，然后距离最短的两类合为一类，逐渐合并合所有元素并成一个大类。K均值聚类保证了你所确定的K有着最好的划分效果，但是可能不符合数据自身分类特征，层次聚类的树状图能看到数据分类过程和分类距离，但是未必满足你所需要的K
层次聚类与K-Means如何结合运用？ 两者相结合进行聚类分析，是用两种方法独立分析出结果后，再综合考虑得出最后结论吗？一篇论文中是先运用…
k-means聚类算法优缺点？ 相对于fuzzy c-means，hierarchical clustering，mixture of gaussian聚类算法有什么优缺点，有没有改进的…
层次聚类与K均值聚类有何不同？ 层次聚类（hierarchical clustering）这里用最简单的实例说明层次聚类原理和应用方法。层次聚类是基于距离的聚类方法，MATLAB中通过pdist、linkage、dendrogram、cluster等函数来完成。K-均值聚类K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类，使得所有类内对象与该类中心点之间的距离和最小。IDX=KMEANS(X，K)partitions the points in theN-by-P data matrix Xinto Kclusters.This partition minimizes the sum，overall clusters，ofthewithin-cluster sums of point-to-cluster-centroid distances.
在大数据量时，K-means算法和层次聚类算法谁更有优势？为什么？ 这个问题其实是无解的，数据不来同，算法的分类效果、实源际运行时间也是不同。若单从运算速度而言，k-means比层次百更快。原因是K-means是找中心，然后计算距离；层次是逐个样本逐层合并，层次的算度法复杂度更高。更重要的是，在大数量下，K-means算法和层次聚知类算法的分道类效果真的只能用见仁见智来形容了。
K-means聚类算法中的K如何确定？ 数据集中所需的聚类簇数k未知，有什么方法能够将k计算出来？使用无监督学习在一个数据量5000级别的数据集…
动态聚类法有哪些？
