如何评价聚类结果的好坏？ 聚类的结果可以运用以下方法评估。1.外部法：根据已知的真实分组评价聚类分析的结果，构造如下的混淆矩…
什么是基于聚类的离群点监测方法 本论文提出来一个聚类方法用以检测离群点。通过使用k均值聚类算法来从数据集中划分聚类。离聚类中心比较近的点不太可能是离群点，同时我们可以从聚类中去除掉这些点。接下来计算剩下的点和离群点的距离。需要计算的离群点度的降低可能是由于一些点的去除。我们声明离群度最高的点作为离群点。实验数据使用真实数据集，并论证得知，即使所计算的数据比较少，但所提出的方法比现存的方法优越。
聚类和降维有什么区别与联系？ 当样本数据属性维数过多的时候，如果直接使用所有的参数可能会引入一些数据噪声。属性太多会可能会让聚类的粒度太小影响结果，就可以先借助PCA进行线性降维，可以降低参数的维数，还可以利用主成分分析结果，结合聚类分析的结果绘制分类交汇图，也可以用降维后的属性做聚类。
用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势？ 这个问题我也想过，想的不太系统。比较分类算法的话，大概考虑这几个维度：时间空间复杂度，鲁棒性，参数…
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。
如何用Ucinet计算由SPSS聚类而成的各类团的密度和中心度？ 矩阵运算和一般运算一样，一般选择一个区域来作为一个矩阵，只不过需要按CTRL+SHIFT+ENTER结束。矩阵相乘时要注意，第一个矩阵的行要与第二个矩阵的列相等矩阵乘法也可以用MMULT
用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势？ （https：//www. coursera.org/course/ml）A List of Data Science and Machine Learning http：//conductrics.com/data-science-resources/） 转载自 THU数据派 官方微信公众。
小波聚类 wavecluster算法的细节问题，请问具体是怎么实现的？ 泻药，之前也有人问过我这个问题，我一并回答一下好了。以下内容是我的一次课程作业，禁止转载。小波聚类…
用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势？ 如果真要做全面介绍的话，有可能是一部专著的篇幅。即使是做综述性的介绍，一篇三五十页的论文也可以写成…
