在大数据分析中哪些聚类算法是最常使用的? 数据挖掘凝聚法

如何入门大数据（数据挖掘方面）？ 最近看到一篇比较不错的数据挖掘的文章，主要讲述的就是30个数据挖掘的知识点，我觉得作为入门是比较不错…几种主要类聚方法的比较和试验 引言 聚类分析是人类的区分标志之一，从孩提时代开始，一个人就下意识地学会区分动植物，并且不断改进。这一原理在如今不少领域得到了相应的研究和应用，比如模式识别、数据分析、图像处理、Web文档分类等。将物理或抽象对象的集合分成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，与其他簇中的对象相异。“物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，存在着大量的分类问题。聚类技术正在蓬勃发展，对此有贡献的研究领域包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等。各种聚类方法也被不断提出和改进，而不同的方法适合于不同类型的数据，因此对各种聚类方法、聚类效果的比较成为值得研究的课题。1 聚类算法的分类 现在有很多的聚类算法，而在实际应用中，正确选择聚类算法的则取决于数据的类型、聚类的目的等因素。如果聚类分析被用作描述或探查的工具，可以对同样的数据尝试多种算法，以发现数据可能揭示的结果。已知的聚类算法可以大致划分为以下几类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法。每一个类型的算法都被广泛。数据挖掘中常见的「异常检测」算法有哪些？ [3]：https：// zh.wikipedia.org/wiki/% E5%BC%82%E5%B8%B8%E6%A3%80%E6%B5%8B 编辑于 2018-06-14 ？ 29 ？ ？ 2 条评论 ？ ？ ？ 喜欢 ？

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