请给些关于聚类的材料 将物理或抽象对象的集合分子成为由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的。
模式识别 分类与聚类方法有哪些本质区别 主要解决实现不知道类别标签的样本集的分类问题.聚类其实也是实现分类的功能.聚类和分类的区别：分类是用知道类别标签的样本集去训练一个分类器，然后用该分类器对其他未知。
如何用k均值算法聚类，在计算机学科，聚类是重要的研究方法，k-mea是一种常用的聚类算法，可以用于各类领域数据挖掘，特别是大学生，研究生毕业论文。
为什么用聚类分析分类结果不好 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。它是一种重要的人类行为。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。聚类是将。
客户分类是什么 客户分类是基于客户的属性特征所进行的有效性识别与差异化区分。客户分类以客户属性为基础的应用。客户分类通常依据客户的社会属性、行为属性和价值属性。
金融和保险公司有哪些？ 目前我国的金融行业发展很好，因前（钱）景很好，金融专业也成为大学生选择的热门专业。国外的金融、保险公司此处不讨论，暂且说下本人知道的金融、保险公司。（部分名单）因为金融公司这个概念很大，先了解下金融公司的主要经营范围：（一）信贷、理财等金融产品咨询。（二）客户财务顾问、管理咨询、企业商务代理等商务服务。（三）保险附属服务，如咨询、风险评估服务。（四）与银行合作为商家、客户提供商品消费团购、分期等服务。（五）为金融企业人力资源管理、产品营销、网点辅助建设运营、贷前营销、贷后资产管理、不良资产催收等业务提供整体解决方案及业务外包服务。（六）在法律法规允许的范围内和保护金融消费者的前提下，提供和传送其他金融服务提供者提供的金融信息、金融数据处理和相关软件。中国的金融公司有很多，大家熟知的可能有京东金融、蚂蚁金服、陆金所、宜信、房金所、e聚科技等，当然，像四大行、招商银行等银行机构也属于金融公司。金融公司其实又可以分为金融科技、消费金融、证券、保险类等。以消费金融公司为例，虽当下对其还没有明确的概念，但通俗地讲就是经过银监会许可，发放牌照，可以经营以消费为目的的贷款公司。大家可以上网一下。
聚类的研究情况 传统的聚类已经比较成功的解决了低维数据的聚类问题。但是由于实际应用中数据的复杂性，在处理许多问题时，现有的算法经常失效，特别是对于高维数据和大型数据的情况。因为传统聚类方法在高维数据集中进行聚类时，主要遇到两个问题。①高维数据集中存在大量无关的属性使得在所有维中存在簇的可能性几乎为零；②高维空间中数据较低维空间中数据分布要稀疏，其中数据间距离几乎相等是普遍现象，而传统聚类方法是基于距离进行聚类的，因此在高维空间中无法基于距离来构建簇。高维聚类分析已成为聚类分析的一个重要研究方向。同时高维数据聚类也是聚类技术的难点。随着技术的进步使得数据收集变得越来越容易，导致数据库规模越来越大、复杂性越来越高，如各种类型的贸易交易数据、Web 文档、基因表达数据等，它们的维度（属性）通常可以达到成百上千维，甚至更高。但是，受“维度效应”的影响，许多在低维数据空间表现良好的聚类方法运用在高维空间上往往无法获得好的聚类效果。高维数据聚类分析是聚类分析中一个非常活跃的领域，同时它也是一个具有挑战性的工作。高维数据聚类分析在市场分析、信息安全、金融、娱乐、反恐等方面都有很广泛的应用。
