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聚类分析示例带源码

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什么是聚类 分析？聚类 分析又称为group 分析，是一种统计学分析研究(样本或指标)分类的方法 。聚类 分析又称为group 分析，是一种统计学分析研究(样本或指标)分类的方法，聚类 分析是什么意思？聚类 分析的作用是建立一种分类方法，将一批样本或变量按其在性质上的亲和性和相似性进行分类，聚类 分析内容非常丰富 ， 据其分析 。
【聚类分析示例带源码】
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 。它在模式分类、图像识别中起着重要的作用 。
2、常用的 聚类方法有哪几种??聚类分析的算法可分为分块法、层次法、基于密度法、基于网格法、基于模型法 。1.分区方法:给定一个n元组或记录的数据集，分区方法会构造k个组，每个组代表一个聚类，k 。

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