我觉得主要抓住三点，一是划分成多少类，这个类别数k的指定；二是聚类过程中中心点的选择，开始时怎么选，迭代过程中又该怎么选；三是聚类终止的条件。现在比较流行的就是k均值，k中心点了，当然还有他们的一些变种。首先是这个k的指定问题，现在还没有好的方法。
奥姆卡剃刀原理：当两个假说具有完全相同的解释力和预测力时，我们以那个较为简单的假说作为讨论依据。
划分聚类
2015-09-01
813
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
我觉得主要抓住三点，一是划分成多少类，这个类别数k的指定；二是聚类过程中中心点的选择，开始时怎么选，迭代过程中又该怎么选；三是聚类终止的条件。现在比较流行的就是k均值，k中心点了，当然还有他们的一些变种。
目录
相关文章
|
机器学习/深度学习
算法
数据挖掘
|
2月前
|
数据采集
算法
数据可视化
基于K-Means聚类算法对球员数据的聚类分析，可以自主寻找最优聚类数进行聚类
本文介绍了一个基于K-Means聚类算法的NBA球员数据分析项目，该项目通过采集和分析球员的得分、篮板、助攻等统计数据，使用轮廓系数法和拐点法确定最优聚类数，将球员分为不同群组，并提供了一个可视化界面以便直观比较不同群组的球员表现。
54
0
0
|
4月前
|
机器学习/深度学习
算法
数据挖掘
算法金 | K-均值、层次、DBSCAN聚类方法解析
**摘要：**
这篇文章介绍了聚类分析的基本概念和几种主要的聚类算法。聚类是无监督学习中用于发现数据内在结构的技术，常用于市场分析、图像分割等场景。K-均值是一种基于划分的算法，简单高效但易受初始值影响；层次聚类包括凝聚和分裂方式，形成层次结构但计算复杂；DBSCAN基于密度，能处理任意形状的簇，但参数选择敏感。文章还讨论了这些算法的优缺点和适用场景，并提供了相关资源链接和Python实现。
91
9
9
|
3月前
需要划分
va的ava的va的ava的内存需要划分成为5个部分：
1.栈（Stack）存放的都是方法中的局部变量。方法的运行一定要在栈当中运行。
2.堆（Heap）凡是new出来的东西，都是在堆当中
堆内存的东西都有一个地址值：16进制
堆内存的数据，都有默认值。规则：
整数 默认是0
浮点 默认0.0
字符 默认'\u0000'
25
0
0
|
5月前
|
5月前
|
数据可视化
算法
数据挖掘
|
5月前
|
算法
数据挖掘
索引
|
5月前
|
算法
搜索推荐
数据挖掘
C# | KMeans聚类算法的实现，轻松将数据点分组成具有相似特征的簇
聚类是将数据点根据其相似性分组的过程，它有很多的应用场景，比如：图像分割、文本分类、推荐系统等等。在这些应用场景里面我们需要将数据点分成多个簇，每个簇内的数据点具有相似的特征，以便于我们能够更简单的处理数据。
KMeans算法是一种常用的聚类算法，它可以将数据点分组成具有相似特征的簇。
159
0
0
|
索引
labview簇数据合成簇分解数组
(1)添加1个簇控件:控件选板→新式→数值→数组、矩阵与簇一簇，标签为“簇”
将1个数值显示控件、1个圆形指示灯控件、1个字符串显示控件放入簇框架中。
(2)添加1个旋钮控件:控件选板→新式-→数值→旋钮，标签为“旋钮”。
(3)添加1个开关控件:控件选板→新式→布尔-→翘板开关，标签为“布尔”。
(4)添加1个字符串输入控件:控件选板→新式→字符串与路径-→字符串输入控件，标签为“字符串”。
320
0
0