温馨提示：由于个人手机设置不同，如果发现不能下载，请复制以下地址【https://www.wenke99.com/d-10102408.html】到电脑端继续下载（重复下载不扣费）。
1: 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。 2: 试题试卷类文档，如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案，请知晓。 3: 文件的所有权益归上传用户所有。 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。 5. 本站仅提供交流平台，并不能对任何下载内容负责。 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
本文（R语言-聚类分析ppt课件.pptx）为本站会员（晟***）主动上传，文客久久仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对上载内容本身不做任何修改或编辑。 若此文所含内容侵犯了您的版权或隐私，请立即通知文客久久（发送邮件至hr@wenke99.com或直接QQ联系客服），我们立即给予删除！
聚类的基本步骤 什么是类：粗略地讲，相似样品（或指标）的集合成为类。 聚类的两个基本步骤1. 邻近度度量的选择：检验每一对观测值（对象）取值的相似性。一个相似性（邻近度）的度量定义为对象间的“接近”程度。越接近越同质。2. 组别构建算法的选择：根据邻近度的度量，被分配到各组的对象间的差别变大，而被分配到同一组的观测值应尽可能接近。关于聚类：聚类应用领域 仓储管理：对不同类的商品在入库过程中进行聚类储存 营销: 发现客户集群并进行直销和重组 天文: 发现相似恒星群以及星系群 地震研究: 观测到的地震震源应聚集在大陆断层带 基因分析: 发现具有相似表达式的基因群 关于聚类：探索性的分析方法 作为一种探索性技术，EVERITT (1993)评价到：“聚类方法基本上是用于产生一些假设而不是检验假设”。 有多少作聚类分析的人就有多少聚类方法。聚类的分类： 划分聚类方法 层次聚类方法 密度聚类方法 网格聚类方法 模型聚类方法在基于划分的聚类中，任务就是将数据划分成K个不相交的点集，使每个子集中的点尽可能同质。基于划分的方法 ，其代表算法有 k-means算法、 K-medoids等划分聚类方法K-
Copyright © 2018-2021 Wenke99.com All rights reserved
工信部备案号：浙ICP备20026746号-2
公安局备案号：浙公网安备33038302330469号
本站为C2C交文档易平台，即用户上传的文档直接卖给下载用户，本站只是网络服务中间平台，所有原创文档下载所得归上传人所有，若您发现上传作品侵犯了您的权利，请立刻联系网站客服并提供证据，平台将在3个工作日内予以改正。
