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聚类分析 数据预处理,spss聚类分析数据预处理

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聚类 ， factor 分析如何在一篇文章中放置预测聚类 分析，factor 分析都是多元分析 。聚类 分析:经过数据处理 ， 数据可以处理到聚类 分析 。
1、常用的 聚类方法有哪几种??【聚类分析 数据预处理,spss聚类分析数据预处理】3.1Kpototypes算法Kpototypes算法结合了可以处理符号属性的Kmeans方法和改进的Kmodes方法 。与Kmeans方法相比，Kpototypes算法可以处理符号属性 。3.2CLARANS算法(划分法)CLARANS算法是一种随机搜索聚类算法，是一种划分聚类方法 。它首先随机选取一个点作为当前点，然后在其周围随机检查一些不大于参数Maxneighbor的相邻点 。如果找到更好的邻点，则移到邻点，否则视为局部最小值 。
算法要求必须将聚类的所有对象预转入内存 ， 并且数据的集合需要多次扫描 ， 对于数据的大数据量来说相当耗时且空间复杂 。虽然通过引入R树结构提高了其性能，可以处理大规模的基于磁盘的数据 library，但是R*树的构建和维护成本太高 。该算法对脏数据和异常数据不敏感，但对数据极其敏感，只能处理凸形或球形边界聚类 。
2、系统 聚类方法中,常用的确定新类system聚类method，常用的确定新类的方法如下:聚类 分析算法可分为划分法、层次法、基于密度法、基于网格法和基于模型法 。1.划分方法:给定一个有n个元组或记录的数据集，划分方法会构造k个组，每个组代表一个聚类，k 。

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