用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势？
7种常用的聚类方法
文本聚类的常用方法是哪些？ 原文链接：https：// blog.csdn.net/qq_225212 11/article/details/88058005 NLPIR大数据语义智能分析平台是一个全链条的分析工具，完全本地化部署，不上传用户数据，安全可靠。
层次聚类方法的聚类分类 根据聚类原理步骤3的不同，可将层次式聚类 方法分为几类：single-linkage，complete-linkage 以及average-linkage 聚类方法等.SL聚类，即single-。
常用的聚类方法有哪几种？ 1.k-mean聚类分析 适用于样本聚类；2.分层聚类 适用于对变量聚类；3.两步聚类 适用于分类变量和连续变量聚类；4.基于密度的聚类算法；5.基于网络的聚类；6.机器学习中的聚类算法；前3种，可用spss简单操作实现；
聚类分析的思路和方法 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：westboy008聚类分析ClusterAnalysis2016/3/61什么是聚类分析？聚类分析是根据“物以类聚”的道理，对样本或指标进行分类的一种多元统计分析方法，它们讨论的对象是大量的样本，要求能合理地按各自的特性进行合理的分类，没有任何模式可供参考或依循，即在没有先验知识的情况下进行的。2聚类分析的基本思想基本思想是认为研究的样本或变量之间存在着程度不同的相似性（亲疏关系）。根据一批样本的多个观测指标，找出一些能够度量样本或变量之间相似程度的统计量，以这些统计量作为分类的依据，把一些相似程度较大的样本（或指标）聚合为一类，把另外一些相似程度较大的样本（或指标）聚合为一类，直到把所有的样本（或指标）都聚合完毕，形成一个由小到大的分类系统。3聚类分析无处不在谁经常光顾商店，谁买什么东西，买多少？按会员卡记录的光临次数、光临时间、性别、年龄、职业、购物种类、金额等变量分类这样商店可以…识别顾客购买模式（如喜欢一大早来买酸奶和鲜肉，习惯周末时一次性大采购）刻画不同的客户群的特征4聚类分析无处不在如，对经常购买酸奶的客户挖掘有价值的客户，并制定相应的促销策略：对累计消费达到12。
