聚类分析是一种数据归约技术，旨在揭露一个数据集中观测值的子集。它可以把大量的观测值归约为若干个类。 最常用的两种聚类方法是层次聚类（hierarchical agglomerative clustering）和划分聚类（partitioning clustering）。在层次聚类中，每一个观测值自成 ...
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2016-10-16 11:54:37
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什么是聚类分析？ 聚类分析属于探索性的数据分析方法。通常，我们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类，以达到更好地理解研究对象的目的。聚类结果要求组内对象相似性较高，组间对象相似性较低。在用户研究中，很多问题可以借助聚类分析来解决，比如，网站的信息分类问题、网页的点击行为关联性问题以及用户分类问 ...
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2016-09-20 23:52:09
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聚类分析是常见的数据分析方法之一，主要用于市场细分、用户细分等领域。利用 SPSS 进行聚类分析时，用于参与聚类的变量决定了聚类的结果，无关变量有时会引起严重的错分，因此，筛选有效的聚类变量至关重要。 案例数据源： 在 SPSS 自带数据文件 plastic.sav 中记录了 20 中塑料的三个特征 ...
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2016-09-18 23:44:51
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利用聚类分析，我们可以很容易地看清数据集中样本的分布情况。以往介绍聚类分析的文章中通常只介绍如何处理连续型变量，这些文字并没有过多地介绍如何处理混合型数据（如同时包含连续型变量、名义型变量和顺序型变量的数据）。本文将利用 Gower 距离、PAM（partitioning around medoid ...
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2016-09-09 13:35:27
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原文:Arcgis for JS之Cluster聚类分析的实现(基于区域范围的)咱们书接上文，在上文，实现了基于距离的空间聚类的算法实现，在本文，将继续介绍空间聚类之基于区域范围的实现方式，好了，闲言少叙，先看看具体的效果： 聚类效果 点击显示信息 显示单个聚类点 下面说说具体的实现思路。 1、数据... ...
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2016-08-18 19:41:50
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原文:Arcgis for JS之Cluster聚类分析的实现在做项目的时候，碰见了这样一个问题：给地图上标注点对象，数据是从数据库来 的，包含XY坐标信息的，通过graphic和graphiclayer 的方式添加到地图上，其中有一个对象的数量很多，上万了吧，通过上述的方式无法在地图上进行展示，就... ...
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2016-08-18 19:41:08
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聚类 和 k-means简单概括。 聚类是一种 无监督学习 问题，它的目标就是基于 相似度 将相似的子集聚合在一起。 k-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。它把n个对象根据它们的属性分为k个聚类，以便使得所获得的聚类满足： 同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。 k ...
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2016-06-30 19:42:20
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聚类分析有很多种，效果好不好大概要根据数据特征来确定。最常见的是kmeans法聚类>setwd("D:\\R_test")
>data_in<-read.delim("tmp_result.txt",header=T)
>fit<-kmeans(data_in,3)
>library(cluster)
>clusplot(data_in,fit$cluster,color=T,shade=T,lab..
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2016-06-28 14:38:36
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以下内容为聚类介绍，除了红色的部分，其他来源百度百科，如果已经了解，可以直接忽略跳到下一部分。 聚类概念 聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Mea ...
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2016-06-02 18:06:23
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