9.聚类分析
1.什么是聚类
聚类:数据对象的集合/蔟
2.聚类的一般应用
模式识别
空间数据分析
图象处理
经济科学
3.聚类方法
数据挖掘对聚类的要求
4.聚类分析中的数据类型
数据结构 相异度矩阵
评估聚类的质量
区间标度变量
对象之间的相似性/相异性
二元变量,对称的,不对称的
标称变量-分类变量,名义变量
比例标度变量,混合类型变量
向量对象
5.主要聚类方法的分类
划分方法 : K-means k-medoids
层次方法 :凝聚方法 分裂方法
基于密度的方法
基于网格的方法
基于模型的额方法
6.划分方法
7.层次方法
8.孤立点分析fenix
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