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聚类分析的经典算法,PSO算法进行聚类分析

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2.System 聚类 method:也叫层次化聚类 method，聚类分析method 。K表示聚类分析" 16聚类分析和K中心点算法1，聚类 分析优缺点如下:1，优点Kaverage 算法是聚类problem经典-的一种解决方案 ， 这个分类的过程是聚类 分析 。聚类效果取决于两个因素:1，距离测量2 ， 聚类算法(算法)聚类-，-0/ ， 又称fast 聚类，在最小化误差函数的基础上 ， 将数据划分为预定数量的类K 。
【聚类分析的经典算法,PSO算法进行聚类分析】
1、K均值 聚类 算法和系统 聚类法有什么本质区别?适用条件:系统聚类方法适用于二维有序样本聚类的样本数比较均匀 。K-means 聚类 method适合快速高效的使用 ， 尤其是在使用大量数据的时候 。两者的区别如下:1 。指的是不同的1，k均值聚类方法:是迭代解法聚类分析算法 。2.System 聚类 method:也叫层次化聚类 method，聚类分析method 。第二，步骤不同 。1.K mean 聚类方法:步骤是随机选取k个对象作为初始聚类中心，然后计算每个对象与每个种子聚类中心的距离，将每个对象赋给最近的-0 。

第三，目的不同 。1.K-means 聚类 Method:终止条件可以是没有(或最小数量)对象重新分配到不同的聚类，没有(或最小数量)聚类 center再次变化，误差的平方和局部最小值 。2.System 聚类 method:是以距离作为相似统计量时确定新类与其他类之间距离的方法，如最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法、组平均法、离差平方和法、欧氏距离等 。
2、 聚类 分析优缺点优缺点如下:1 。优点K-average 算法是聚类problem经典算法simple的解决方案，对于处理大数据集来说，这个算法是相对可扩展和高效的，因为它的复杂度大约为O(nkt)O(nkt)O(nkt)，其中n是所有对象的个数，k是聚类的个数，t是迭代的次数 。通常是 。

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