聚类与分类有什么区别 简单地说，分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。简单地说，聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析。
什么叫层次聚类分析 2113聚类通过把目标数据放入少数相对同源5261的组或“类”（cluster）里。分析4102表达数据，（16531）通过一系列的检测将待测的一组基因的变异标准化，然后成对比较线性协方差。（2）通过把用最紧密关联的谱来放基因进行样本聚类，例如用简单的层级聚类（hierarchical clustering）方法。这种聚类亦可扩展到每个实验样本，利用一组基因总的线性相关进行聚类。（3）多维等级分析（multidimensional scaling analysis，MDS）是一种在二维Euclidean“距离”中显示实验样本相关的大约程度。（4）K-means方法聚类，通过重复再分配类成员来使“类”内分散度最小化的方法。聚类方法有两个显著的局限：首先，要聚类结果要明确就需分离度很好（well-separated）的数据。几乎所有现存的算法都是从互相区别的不重叠的类数据中产生同样的聚类。但是，如果类是扩散且互相渗透，那么每种算法的的结果将有点不同。结果，每种算法界定的边界不清，每种聚类算法得到各自的最适结果，每个数据部分将产生单一的信息。为解释因不同算法使同样数据产生不同结果，必须注意判断不同的方式。对遗传学家来说，正确解释来自任一算法的聚类内容的实际结果是困难的（特别是边界）。最终，将需要。
关于K-Means聚类算法的， 当然是敏感的，跟程序中如何处理数据有很大的关系.比如两个中心点（-1，0）（1，0），这时读入数据（0，0），那么程序计算与所有中心点的距离，因为距离相同，程序会给其中一个，至于给哪个，都是由程序决定，一般按数据存储的.
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.
常用的聚类方法有哪几种？？ 聚类分析的算法可以分为划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。1、划分法，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚7a686964616fe4b893e5b19e31333431343662类，K。2、层次法，这种方法对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止。3、基于密度的方法，基于密度的方法与其它方法的一个根本区别是：它不是基于各种各样的距离的，而是基于密度的。这样就能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点。4、图论聚类方法解决的第一步是建立与问题相适应的图，图的节点对应于被分析数据的最小单元，图的边（或弧）对应于最小处理单元数据之间的相似性度量。5、基于网格的方法，这种方法首先将数据空间划分成为有限个单元的网格结构，所有的处理都是以单个的单元为对象的。6、基于模型的方法，基于模型的方法给每一个聚类假定一个模型，然后去寻找能够很好的满足这个模型的数据集。扩展资料：在商业上，聚类可以帮助市场分析人员从消费者数据库中区分出不同的消费群体来，并且概括出每一类消费者的消费模式或者说习惯。它作为数据挖掘中的一个模块，可以作为一个单独的工具以发现。
聚类分析法 聚类分析，亦称群分析或点分析，是研究多要素事物分类问题的数量方法。其基本原理是，根据样本自身的属性，用数学方法按照某些相似性或差异性指标，定量地确定样本之间的亲疏关系，并按亲疏关系的程度对样本进行聚类（徐建华，1994）。聚类分析方法，应用在地下水中，是在各种指标和质量级别标准约束条件下，通过样品的各项指标监测值综合聚类，以判别地下水质量的级别。常见的聚类分析方法有系统聚类法、模糊聚类法和灰色聚类法等。（一）系统聚类法系统聚类法的主要步骤有：数据标准化、相似性统计量计算和聚类。1.数据标准化在聚类分析中，聚类要素的选择是十分重要的，它直接影响分类结果的准确性和可靠性。在地下水质量研究中，被聚类的对象常常是多个要素构成的。不同要素的数据差异可能很大，这会对分类结果产生影响。因此当分类要素的对象确定之后，在进行聚类分析之前，首先对聚类要素进行数据标准化处理。假设把所考虑的水质分析点（G）作为聚类对象（有m个），用i表示（i=1，2，…，m）；把影响水质的主要因素作为聚类指标（有n个），用j表示（j=1，2，…，n），它们所对应的要素数据可用表4-3给出。在聚类分析中，聚类要素的数据标准化的方法较多，。
k-means聚类算法为什么会受到样本输入顺序的影响？ 因为聚类算法刚开始会随机设定聚类中心，然后才是迭代直至分类成功，所以样本的输入顺序会影响聚类算法的初始聚类中心的选取，进而影响整个聚类算法模型。算法原理一般如下：选取k个类别随机初始化k个聚类中心计算每个数据点到中心点的距离，数据集哪个中心近就分到哪一类计算每一类中心点作为新的聚类中心重复上面步骤，直到每一类中心在每次迭代后变化不大或者几乎没变化为止
顺序聚类算法的缺点会不会受到样本输入次序的影响 影响基本K-均值算法的主要因素有()A.样本输入顺序B.模式相似性测度C.聚类准则
聚类与分类有什么区别？ 好吧-自己的坑自己填上，以下都是自己总结和研究-我尽量以非常通俗的语言解释-…
