聚类分析是数据挖掘方法中应用非常广泛的一项，而聚类分析根据其大体方法的不同又分为系统聚类和快速聚类，其中系统聚类的优点是可以很直观的得到聚类数不同时具体类中包括了哪些样本，而Python和R中都有直接用来聚类分析的函数...= round(((flu_data[0,i]-flu_data[0,j])**2+(flu_data[1,i]-flu_data[1,j])**2)**0.5,4)
'''将距离矩阵中的...'.format(str(len(data[0,:])-token+1),set(classfier[index])))
#求得重心并对原数据进行覆盖
for...与Scipy中系统聚类方法进行比较：
'''与Scipy中自带的层次聚类方法进行比较'''
import scipy.cluster.hierarchy as sch
import numpy as np...与R自带系统聚类算法进行比较：
> #系统聚类法的R实现
> rm(list=ls())
> a <- Sys.time()
> price <- c(1.1,1.2,1.3,1.4,10,11,20,21,33,34
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