数据挖掘之聚类k-means
4、聚類
聚類分析提供由個(gè)別數(shù)據(jù)對(duì)象到數(shù)據(jù)對(duì)象所指派到簇的抽象。此外,一些聚類技術(shù)使用簇原型(即代表簇中其他對(duì)象的數(shù)據(jù)對(duì)象)來(lái)刻畫簇的特征。聚類分析是研究發(fā)現(xiàn)最具有代表性的簇原型的技術(shù)。回歸和PCA的時(shí)間復(fù)雜度都是O(m2)。注意:簇的定義是不精確的,而最好的定義依賴于數(shù)據(jù)的特征和期望的結(jié)果。聚類分析與其他將數(shù)據(jù)對(duì)象分組的技術(shù)有關(guān)。監(jiān)督學(xué)習(xí)(也叫監(jiān)督分類或分類):使用一個(gè)由類標(biāo)號(hào)已知的對(duì)象開發(fā)的模型,對(duì)新的、無(wú)標(biāo)記的對(duì)象賦予一個(gè)類標(biāo)號(hào)。非監(jiān)督學(xué)習(xí)(也叫非監(jiān)督分類或聚類)。在數(shù)據(jù)挖掘中,不附加任何條件使用術(shù)語(yǔ)分類時(shí),通常是指監(jiān)督分類。盡管術(shù)語(yǔ)分割和劃分有時(shí)也作聚類的同義詞,但是這些術(shù)語(yǔ)通常用來(lái)表示傳統(tǒng)的聚類分析之外的方法。
總結(jié)
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