聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起,不同数据尽量分离。 聚类和分类的区别 聚类技术通常又被称为无监督学习,因为与监督学习不同,在聚类中那些表示数据类别的分类或者分组信息是没有
4、SBAC:SBAC算法则在计算对象间相似度时,考虑了属性特征对于体现对象本质的重要程度,对于更能体现对象本质的属性赋予较高的权值 5、BIRCH:BIRCH算法利用树结构对数据集进行处理,叶结点存储一个聚类,用中心和半径表示,顺序处理每一个对象,并把它划分到距离最近的结点,该算法也可以作为其他聚类算法的预处理过程 6、BU...