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聚类 分析算法纸聚类分析纸算法-传统统计方法聚类-4/包括系统方法9什么是聚类 分析聚类算法有哪些种类聚类分析？它指的是物理或抽象对象的集合 。

1、八: 聚类 算法K-means(20191223-29学习内容:无监督聚类算法kmean skmeans:模型原理、收敛过程、超参数的选取聚类 分析它是发现数据中数据对象之间的关系 。不同的聚类类型:聚类旨在找到有用的对象聚类 。现实中我们使用的聚类类型很多，用不同的聚类类型划分数据的结果是不一样的 。基于原型(Prototype-based):一个集群是一个对象的集合，其中每个对象与定义该集群的原型之间的距离比其他集群之间的距离更近 。如(b)所示，原型是中心点，一个聚类中的数据离它的中心点比离另一个聚类的中心点近 。

这种簇趋向于球形 。基于密度:聚类是对象的密度区域 ， (d)显示基于密度的聚类 。当聚类是不规则的或交织的 ， 并且存在早晨和异常值时，通常使用基于密度的聚类定义 。有关群集的更多介绍，请参考数据挖掘简介 。基本聚类分析算法1 。K-means:基于原型，分割距离技术，它试图找到用户指定的聚类数(k) 。
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2、 聚类 分析(ClusterAnalysis 聚类，把相似的东西聚集在一起，把不相似的东西归入不同类别的过程 。这是一种将复杂数据简化为几个类别的方法 。有m个样本单元，每个样本测量n个指标(变量) 。原始数据矩阵中指标的选取非常重要 。必要性要求与聚类 分析的目的密切相关 。代表性要求并不是越多越好:反映待分类变量的特征差异化要求:不同类别研究对象的取值存在明显差异；独立性要求:变量不能高度相关(孩子的生长身高和体重非常相关)；分散性要求:分布最好不集中在数值范围内，当各种标准测量值的尺度相差太大，或者数据不符合正态分布时 ， 可能需要进行数据标准化 。

3、声纹识别|快速概览 了解N:N 聚类 算法是如何应用的n:n聚类-1/本文将从以下几个方面为您一一解读:声纹，是电声仪器显示的带有言语信息的声波频谱 ， 是由波长、频率、强度等100多个特征维度组成的生物特征，具有稳定性和可测量性 。人类语言的产生是语言中枢和发声器官之间一个复杂的生理和物理过程 。发声器官如舌、牙、喉、肺、鼻腔的大小和形状差异很大 ， 所以任何两个人的声纹图都不一样 。

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