单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级聚类方法概述 划分聚类方法 层次聚类方法 密度聚类方法 其它聚类方法 第五章 聚类方法 聚类分析研究概述聚类分析是依据样本间关联的度量标准将其自动分成几个组使同一组内的样本相似而不同样本相异一个聚类分析系统的输入是一组样本和一个度量样本间相似程度的标准输出则是数据集的若干类聚类分析样本1样本2样本3样本4...样本n相似度

单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级聚类分析 聚类分析基本概念聚类分析实质上是建立一种分类方法能够将一批样板数据按照它们在性质上的亲密程度在没有先验知识的情况下自动进行分类聚类分析主要有两种：一种是层次聚类分析方法(Hierarchical Cluster Analysis)根据聚类对象不同分为样本型聚类和变量指标型聚类另一种是速聚类分析方法(K-Means

单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级聚类IRLAB大纲聚类分析简介层次聚类单连接和全连接聚类组平均聚类应用：改进语言模型自顶向下聚类非层次聚类K-均值EM算法什么是聚类分析聚类: 数据对象的集合在同一个类中数据对象是相似的不同类之间的对象是不相似的聚类分析一个数据集合分组成几个聚类聚类是一种无监督分类:没有预定义的类典型应用作为一个独立的工具 透视数据分布可以作