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台湾人对聚类算法的一个介绍。分群法(clustering)是一種最普遍將資料分類成群的方法,其主要的目的乃在於找出資料中較相似的幾個群組。
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系统聚类算法K-means 属于聚类分析中一种基本的划分方法,常采用误差平方和准则函数作为聚类准则,该算法在处理大数据集时是相对可伸缩且高效率的,同时具有潜在的数据并行性。但是这种算法依赖于初始值的选择以及数据的输入顺序;此外,当运用误差平方和准则函数测度聚类效果时,如果各簇的形状和大小差别很大,为使误差平 ...
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这是一个新的聚类算法设计,是由复旦大学的教授们设计的,值得一读。
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本文基于层次聚类的局限性,展开了描述,然后提出了解决办法。