聚类 分析，数据 挖掘，这些概念之间是什么关系...聚类-3?人们不必事先给出一个分类的标准，聚类-3/可以从样本数据自动进行 。数据 挖掘的任务与分析、聚类 分析、分类相关 。
1、 聚类 分析(clusteranalysis我们来看看这里聚类 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算法的思想很简单 。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 。
上图A是初始的数据集，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、 数据 挖掘的方法有哪些?神经网络方法神经网络由于其良好的鲁棒性、自组织和适应性、并行处理、分布式存储和高容错性，非常适合解决数据 挖掘的问题，因此近年来受到越来越多的关注 。遗传算法遗传算法是一种基于生物自然选择和遗传机制的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法 。遗传算法因其隐含的并行性和易于与其他模型结合，在数据 挖掘中得到应用 。
【数据挖掘 分类与聚类分析,聚类分析是数据挖掘的一种重要技术】其主要优点是分类描述简单，速度快 ， 特别适合大规模数据处理 。粗糙集理论是一种研究不精确和不确定知识的数学工具 。粗糙集方法有几个优点:它不需要给出额外的信息；简化输入信息的表达空间；该算法简单，易于操作 。粗糙集处理的对象是类似于二维关系表的信息表 。覆盖正例拒斥反例法是利用覆盖所有正例拒斥所有反例的思想来寻找规律 。首先，从正例集中选择一个种子，逐个与反例集进行比较 。
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