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数据挖掘 聚类分析要求,聚类分析是数据挖掘的一种重要技术

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数据 挖掘分类和聚类区别和关系的分类是基于规则的 。你建立了这个规则之后，也可以应用到其他未分类数据，也可以根据新的已有类别来使用，不断提高其分类准确率聚类纯粹是在现有的数据基础上对数据 聚类进行系统分类，这是可能的聚类，没有实际意义 。

1、常用的 聚类方法有哪几种??3.1Kpototypes算法Kpototypes算法结合了可以处理符号属性的Kmeans方法和改进的Kmodes方法 。与Kmeans方法相比，Kpototypes算法可以处理符号属性 。3.2CLARANS算法(划分法)CLARANS算法是一种随机搜索聚类算法 ， 是一种划分聚类方法 。它首先随机选取一个点作为当前点，然后在其周围随机检查一些不大于参数Maxneighbor的相邻点 。如果找到更好的邻点，则移到邻点，否则视为局部最小值 。

算法要求必须将聚类的所有对象预转入内存 ， 并且数据的集合需要多次扫描，对于数据的大数据量来说相当耗时且空间复杂 。虽然通过引入R树结构提高了其性能，可以处理大规模的基于磁盘的数据库，但是R*树的构建和维护成本太高 。该算法对脏数据和异常数据不敏感，但对数据极其敏感，只能处理凸形或球形边界聚类 。

2、 数据 挖掘的统计方法有哪些数据挖掘中常用的统计方法有几种 。传统的统计方法有回归分析、主成分分析、和聚类 。数据 挖掘中常用的统计方法有几种 。传统的统计方法有回归分析，主成分分析，聚类 。传统的统计方法-3挖掘包括回归分析、主成分分析、聚类分析；非机器数据 挖掘统计学习方法包括模糊集、粗糙集和支持向量机 。

数据 挖掘通常与计算机科学相关，通过统计学、在线分析处理、信息检索、机器学习、专家系统和模式识别来实现上述目标 。现在人们渴望深入到海量的数据，发现并提取其中隐藏的信息，以便更好地利用这些数据，正是因为这种需求 ， 数据-3 。数据 挖掘有许多合法的用途，例如，一种药物与其副作用之间的关系可以在数据患者数据库中找到 。

3、ArcGIS 聚类 分析【数据挖掘 聚类分析要求,聚类分析是数据挖掘的一种重要技术】01概述-0 分析、聚类分析(Clusteranalysis)又称Cluster 分析，是一种用于统计的技术数据 分析 。聚类是通过静态分类将相似的对象分成不同的组或更多的子集 ， 使同一子集中的成员对象具有一些相似的属性，比如在坐标系中的空间距离更短 。

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