有哪些常用的数据分析方法？聚类 分析度量相似性的主要方法有聚类 分析度量相似性的方法有:层次法聚类方法和迭代法 。常用的数据分析方法有哪些？聚类 分析方法是一种理想的多元统计技术，主要包括聚类方法和迭代聚类方法，比较流行的方法有聚类和K-means 聚类，在聚类 分析中 ， 我们通常根据分类对象的不同分为Q型聚类 。
1、 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 。
2、 聚类算法有哪些【常见的聚类分析方法有,聚类分析方法有哪些,举例说明】 聚类算法包括:划分法、层次法、密度算法、图论聚类方法、网格算法、模型算法 。1.分区方法，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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