聚类 分析 ， 聚类分析 ， 使用k means聚类分析两种题型 。按照一定的条件将相对同质的样本归为一类(俗话说物以类聚 ， 人以群分)，正规:聚类是考察点集，并按照某种距离度量将它们聚类成多个“簇”的过程，期间系统聚类 分析、常用统计分析方法汇总(聚类-2/、主成分分析、因子分析1，系统 。过程中确定在K类，适合数据量大的数据，4.有序样本按聚类: n样本排序 ， 相邻样本聚类成一类，5.Fuzzy 聚类方法:模糊数学方法，多用于定性变量，6.添加方法:依次添加样本 ， 全部添加到get 。
1、 聚类(Clusteringunsupervisedlelearning:训练样本的标记信息未知 ， 目标是揭示训练样本的内在属性、结构和信息，为进一步的数据挖掘提供依据 。聚类(聚类)降维(维度异常检测)离群点检测(推荐系统)有监督学习:对训练样本进行信息标记 。利用已有的训练样本信息学习数据的规律，预测未知的新样本标签:回归分析(回归)分类聚类:物以类聚 。
2、如何根据系统 聚类的指标集的归类结果,对数据进行分组principal component分析是将多个指标转化为几个综合指标，用综合指标来解释多元的方差和协方差结构 。综合指数是主要组成部分 。所获得的几个主成分应该尽可能多地保留原始变量的信息，并且彼此不相关 。Factor 分析是一种多元统计方法，研究如何以最少的信息损失将许多原始变量浓缩成少数几个因子变量 ， 以及如何使因子变量更具可解释性 。聚类 分析是根据实验数据本身的定性或定量特征 ， 对大量数据进行分组和分类，以了解数据集的内部结构并描述每个数据集的过程 。
【聚类分析 可以 降维】
3、社交网络在进行 聚类 分析时应该注意哪些问题?噪声和异常值的处理，数据标准化，聚类少而精的变量 。1.噪声和异常值的处理:直接删除那些比其他任何数据点距离聚类中心点更远的异常值，随机采样 。2.数据标准化:参与聚类的变量多为区间变量，不同区间变量的量化单位不同 。如果聚类不经处理直接进行，容易导致聚类结果的hon生成丢失 。统一数据标准化不能只有 。
4、在进行系统 聚类 分析时,不同的类间距离计算方法有何区别
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