无监督分类的分类方法(1)波普尔模式识别的分类(2)聚类分析动态聚类 。[混合数据聚类分析]聚类分析混合属性数据的算法聚类摘要:提出了一种改进的基于属性分解的随机分组方法，提高了，第六章数据聚类算法-基于系统聚类方法数据聚类-2/是一种无监督的机器学习方法 。
1、模糊C均值 聚类算法(FCM FCM算法是基于分区的聚类算法 。其思想是最大化划分到同一个聚类中的对象之间的相似性，最小化不同聚类之间的相似性 。模糊C-均值算法是对难以划分数据的普通C-均值算法的改进，而FCM是一种灵活的模糊划分方法 。FCM有什么用？模糊C-means 聚类算法[嵌入式牛文] 聚类 分析是多元统计的一种分析，也是无监督模式识别的一个重要分支 。它广泛应用于模式分类、图像识别等领域 。
2、 聚类算法有哪些【动态聚类分析】 聚类算法包括:划分法、层次法、密度算法、图论聚类方法、网格算法、模型算法 。1.分区方法 ， 给定一个有n个元组或记录的数据集，划分方法会构造k个组，每个组代表一个聚类 ， k 。
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