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聚类分析的应用场景,聚类的应用场景有哪些

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图形数据库的应用场景？它们各有什么优势聚类方法的分类可分为层次型聚类算法型、分割型聚类算法型、基于密度型聚类算法型和基于网格型-0 。不同的聚类类型:聚类旨在找到有用的对象聚类，现实中我们使用的聚类类型很多，用不同的聚类类型划分数据的结果是不一样的 。

1、八: 聚类算法K-means(20191223-29学习内容:无监督聚类算法KMeanskmeans:模型原理、收敛过程、超参数的选取聚类 分析它是寻找数据中数据对象之间的关系，并将数据分组，组内相似度越大越相似 。不同的聚类类型:聚类旨在找到有用的对象聚类 。现实中我们使用的聚类类型很多，用不同的聚类类型划分数据的结果是不一样的 。基于原型(Prototype-based):一个集群是一个对象的集合 ， 其中每个对象与定义该集群的原型之间的距离比其他集群之间的距离更近 。如(b)所示，原型是中心点，一个聚类中的数据离它的中心点比离另一个聚类的中心点近 。

这种簇趋向于球形 。基于密度:聚类是对象的密度区域 ， (d)显示基于密度的聚类 。当聚类是不规则的或交织的 ， 并且存在早晨和异常值时 ， 通常使用基于密度的聚类定义 。有关群集的更多介绍，请参考数据挖掘简介 。基本聚类 分析算法1 。K-means:基于原型，分割距离技术，它试图找到用户指定的聚类数(k) 。

2、K-means原理、优化、应用KMeans算法是无监督的聚类算法 ， 实现起来比较简单，聚类效果很好，所以应用比较广泛 。KMeans算法有许多变体 。本文从最传统的KMeans算法入手，在此基础上描述了KMeans的优化变异方法 。包括初始化优化KMeans算法、距离计算优化elkanKMeans算法和大数据情况下的优化MiniBatchKMeans算法 。

让簇内的点尽可能的紧密连接，让簇间的距离尽可能的大 。1.随机选取聚类的k个初始中心 。2.对于任意一个样本点，求其到k 聚类 centers的距离，将该样本点归类为距离最小的中心的聚类 。3.在每次迭代过程中，每个聚类的中心点(质心)通过平均值的方式进行更新 。4.对于k 聚类 centers，如果经过2步和3步迭代更新后，位置点变化较小(可以设置阈值)，则认为达到稳定状态，迭代结束 。
【聚类分析的应用场景,聚类的应用场景有哪些】

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