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什么事聚类分析,聚类分析用来解决什么问题

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聚类分析 method有什么问题？1.什么是聚类分析？分类分析和聚类分析之间的区别在数据挖掘中个人认为，分类分析和聚类分析分别是分析例如，分类分析的内容是分析就其可以在此分类的程度而 。
【什么事聚类分析,聚类分析用来解决什么问题】
1、聚类 分析(clusteranalysis我们来看看聚类分析 。K-means聚类是一种流行的聚类方法，属于分割聚类方法 。KMeans算法的思想很简单 。对于给定的样本集，根据样本之间的距离将其划分为k个聚类 。让簇内的点尽可能的紧密连接，让簇间的距离尽可能的大 。目标是最小化Esum(x\miu_i) ， 其中\miu_i是每个聚类的平均值 。直接求上述公式的最小值并不容易，这是一个NP难问题，所以采用了启发式迭代法KMeans 。

上面的图A代表初始数据集，假设k3 。在图B中 ， 我们随机选取三个K类别对应的类别质心，即图中的红绿和草绿质心，然后分别求出样本中所有点到这三个质心的距离，将每个样本的类别标记为与样本距离最小的类别，如图c所示，计算样本与红绿和草绿质心的距离后 ， 第一次迭代后得到所有样本点的类别 。此时，我们找到我们当前点的新质心 ， 分别标记为红色、绿色和草绿色，重复这个过程，将所有点的类别标记为最近质心的类别，找到新质心 。

2、聚类 分析在哪些方面运用1，clustering分析clustering分析是指将多组物理或抽象对象分组到由相似对象组成的多个类中的过程分析 。聚类是将数据分类到不同的类或簇中的过程，因此同一簇中的对象非常相似 ， 而不同簇中的对象则非常不同 。聚类分析是探索性的分析 。在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类标准，聚类分析可以从样本数据中自动分类 。

不同的研究者对同一组数据进行聚类分析 ， 得到的聚类数不一定一致 。2.Factor分析Factor分析是指从变量组中提取公因子的统计技术 。因素分析是从大量数据中寻找内在联系，降低决策难度 。因子分析的方法有10多种，如重心法、image 分析法、最大似然解、最小二乘法、Alfa提取法、Rao典型提取法等 。这些方法大多是基于相关系数矩阵的近似方法 。不同的是相关系数矩阵的对角线值是用不同的共性□2来估计的 。

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