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    【V课堂】R语言十八讲(十三)—聚类模型

    聚类分析是一种原理简单、应用广泛的数据挖掘技术。顾名思义,聚类分析即是把若干事物按照某种标准归为几个类别,其中较为相近的聚为一类,不那么相近的聚于不同类。聚类分析在客户分类、文本分类、基因识别、空间数据处理、卫星图片分析、医疗图像自动检测等领域有着广泛的应用;而聚类分析本身的研究也是一个蓬勃发展的领域,数据分析、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学和市场学也推动了聚类分析研究的进展。聚类分析已经成为数据分析研究中的一个热点。 1 原理 聚类算法种类繁多,且其中绝大多数可以用R实现。下面将选取普及性最广、

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    [Python从零到壹] 十三.机器学习之聚类算法四万字总结(K-Means、BIRCH、树状聚类、MeanShift)

    在过去,科学家会根据物种的形状习性规律等特征将其划分为不同类型的门类,比如将人种划分为黄种人、白种人和黑种人,这就是简单的人工聚类方法。聚类是将数据集中某些方面相似的数据成员划分在一起,给定简单的规则,对数据集进行分堆,是一种无监督学习。聚类集合中,处于相同聚类中的数据彼此是相似的,处于不同聚类中的元素彼此是不同的。本章主要介绍聚类概念和常用聚类算法,然后详细讲述Scikit-Learn机器学习包中聚类算法的用法,并通过K-Means聚类、Birch层次聚类及PAC降维三个实例加深读者印象。

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