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聚类分析基本思想,简述聚类分析的基本思想

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这是基本的思想 of 聚类，所以空间聚类也需要满足这个基本的思想 。这是基本的思想 of 聚类，所以空间聚类也需要满足这个基本的思想，fuzzy 思想的基本聚类是什么？2.聚类-2/有两种类型:Q型聚类(对于样本聚类)和P型聚类(对于变量/)，一般情况下，system 聚类方法可用于小样本数据，fast 聚类方法(k mean 聚类方法)可用于大样本数据 。

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 。

算法要求聚类的所有对象都必须预调入内存，数据集需要多次扫描 ， 对于大数据量来说相当耗时耗空间 。虽然通过引入R-tree结构提高了其性能，可以处理基于磁盘的大规模数据库，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 ， 但对数据对象和人的顺序极其敏感，只能处理凸形或球形边界聚类 。

2、K-Means 聚类算法问题导入如果有这样的情况，有一天你想去某个城市旅游，这个城市有70个你想去的地方，现在你只有每个地方的地址 。这个地址列表很长，有70个位置 。一定要提前做好准备 。你应该把一些接近的地方放在一起组成一个小组，这样你就可以安排交通工具到达这些小组的“一个地址”，然后步行到每个小组中的地址 。那么，如何确定这些群体 ， 如何确定这些群体的“一个地址”呢？

本文提供的k means聚类分析方法可以用来解决这类问题 。1.聚类 思想所谓的聚类算法是指将一堆未标记的数据自动分成几类的方法 ， 属于无监督学习方法 。这种方法要保证同一类别的数据具有相似的特征，如下图所示:根据样本之间的距离或相似度，越相似越相似 。
【聚类分析基本思想,简述聚类分析的基本思想】
3、空间 聚类、空间聚合是什么意思啊?请从GIS角度解释,谢谢

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