"聚类分析" 16聚类K means算法和K中心点-1 。聚类.聚类分析(2篇系列文章:聚类分析的市场细分(1) 聚类分析方法分为快速聚类和系统聚类(层次结构/)第六章数据聚类-1/-系统型/12344属于split 聚类方法 。
1、 聚类分析(clusteranalysis来这里看看聚类分析 。比较流行的方法有聚类和K-means 聚类 ， 属于split 聚类方法 。KMeans 算法的想法很简单 。对于给定的样本集，根据样本之间的距离将其划分为k个聚类 。让簇内的点尽可能的紧密连接，让簇间的距离尽可能的大 。目标是最小化Esum(x\miu_i)，其中\miu_i是每个聚类的平均值 。直接求上述公式的最小值并不容易 ， 这是一个NP难问题，所以采用了启发式迭代法KMeans 。
上面的图A代表初始数据集，假设k3 。在图B中 ， 我们随机选取三个K类别对应的类别质心，即图中的红绿和草绿质心，然后分别求出样本中所有点到这三个质心的距离 ， 将每个样本的类别标记为与样本距离最小的类别，如图c所示 ， 计算样本与红绿和草绿质心的距离后，第一次迭代后得到所有样本点的类别 。此时 ， 我们找到我们当前点的新质心，分别标记为红色、绿色和草绿色，重复这个过程，将所有点的类别标记为最近质心的类别 ， 找到新质心 。
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:指标的选择非常重要 。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差异过大 ， 或者数据不符合正态分布时，可能需要进行数据标准化 。
3、数据挖掘的 算法及技术的应用的研究 论文【模式识别聚类算法分析论文】Data Mining算法技术的应用研究论文摘要:数据挖掘就是从大量的不完整的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，发现隐藏的、有规律的、未知的但潜在有用的、最终可以理解的信息 。任何需要数据管理和知识发现的地方都可以使用数据挖掘技术来解决问题 。本文对算法和数据挖掘技术的应用进行了研究 。
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