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This complete matlab for neural network

发信人: GzLi (笑梨), 信区: DataMining
标  题: Re: 怎么那么多学科里都有讲到聚类？
发信站: 南京大学小百合站 (Mon Jul  8 00:18:03 2002), 站内信件

首先我没有研究过，但将来可能涉及，很感兴趣。
从上面看来，几个术语
我认为1)研究的角度不同、比如统计角度、神经网络角度、其它数学角度
2)应用的领域不同、这个领域不是什么医学的，而是数据类型不同可能方法也不同。
比如二值型、连续型、离散型等
3)方法的体系不同，不如一个人提出一种方法，然后下面的人就在基础上改进，
就有不同方法
所以你从你最感兴趣的，跟课题最相关的方法入手，编几个程序实现一下，
就逐渐弄清了。
而且有些东西可能很老了，有不可克服的障碍。比如统计学方面的东东。
我认为，作东西还是从机器学习的角度开始然后应用到数据挖掘的对象上去的好。

【 在 geangel (geangel) 的大作中提到: 】
: 老板让偶研究聚类，偶连门槛都摸不到。
: 偶一查资料，老天，
: 统计学、模式识别、数据挖掘……怎么那么多学科里都有讲到聚类？
: 这些学科里的聚类有什么区别？
: 又分别有那么多的方法，
: 什么传递闭包的东东、编网法、最大树法是统计里的吧，
: K-MEANS、C-MEANS，
: BIRCH、CURE、DBSCAN、OPTICS、CLIQUE是数据挖掘里的吧。
: 它们之间有什么区别？怎么有这么多方法？
: 偶都搞糊涂了。
: 能给俺指点一下吗？


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