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聚类分析 知乎,otu聚类分析

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什么是聚类 分析？聚类有哪些算法聚类 分析又称group 分析，是一种统计学分析研究分类问题(样本或指标)的方法 。这个分类的过程是聚类 分析，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 分析我们可以从样本数据入手 。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 。

1、无监督算法有哪些 知乎无监督算法有哪些如下:LinearRegression、LogisticRegression、决策树、SupportVectorMachine (SVM)、KNearestNeighbors、KNN)neural networks random forest gradientboosting tree贝叶斯分类器EnsembleLearning无监督学习算法:聚类分析(cluster Analysis)AssociationRuleMining主成分分析(主成分分析，PCA)独立成分

2、 聚类 分析(clusteranalysis我们来看看这里聚类 分析 。比较流行的方法有聚类和K-means 聚类 ， 属于split 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 。

3、 聚类 分析(ClusterAnalysis【聚类分析 知乎,otu聚类分析】 聚类，把相似的东西聚集在一起，把不相似的东西归入不同类别的过程 。这是一种将复杂数据简化为几个类别的方法 。有m个样本单元，每个样本测量n个指标(变量) 。原始数据矩阵中指标的选取非常重要 。必要性要求与聚类 分析的目的密切相关 。代表性要求并不是越多越好:反映待分类变量的特征差异化要求:不同类别研究对象的取值存在明显差异；独立性要求:变量不能高度相关(孩子的生长身高和体重非常相关)；分散性要求:分布最好不集中在数值范围内 ， 当各种标准测量值的尺度相差太大，或者数据不符合正态分布时，可能需要进行数据标准化 。

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