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商业自动化主讲教师：陈冬林第十二讲　DM之聚类数据挖掘技术(二)武汉理工大学经济学院陈冬林Wednesday April 13 2022目录七K聚类算法对比分析及改进八层次聚类算法九异常情况分析 十聚类好坏的标准 十一聚类应用分析二对下面一组产品采用k-中心点方法进行聚类计算要求：1.进行归一化　　　2.聚类计算(计算到第3步

zfcxt第三章 聚类分析第四节 K-均值聚类 K-均值聚类 计算步骤和上机实现 社会经济案例研究 非系统聚类法也叫做逐步聚类法动态聚类法k-均值聚类法或快速聚类法——事先要确定分多少类zf2假定你说分3类这个方法还进一步要求你事先确定3个点为聚类种子(SPSS软件自动为你选种子)也就是说把这3个点作为三类中每一类的基石然后根据

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动态聚类法思想:首先选择若干个样本作为聚类中心再按照事先确定的聚类准则进行聚类.在聚类过程中根据聚类准则对聚类中心反复修改直到分类合理为止.K-均值聚类又称为C-均值聚类是根据函数准则进行分类的聚类算法 使聚类准则函数最小化.准则函数K-均值算法的聚类准则算法描述设共有N个模式样本计算步骤如下:算法讨论K-均值算法受以下几个因