1.使用******kmeans演算法
----->k均值演算法是一種常用的聚類分析演算法。該演算法接受輸入值k，然後將n個資料物件劃分為k個簇，使得獲得的簇滿足如下條件：同一簇中的物件相似度較高，而不同簇中的物件相似度較小。******kmeans演算法使用k均值演算法，簇的數量是由乙個引數指定，使用者可以選擇歐氏距離或曼哈頓距離度量。如果使用後者，該演算法實際上市使用k-medians替代k-means，並且中心也是基於中位數而不是均值，以盡量使簇的距離函式最小。
------>下面對天氣資料集使用******kmeans演算法
------可以看出，聚類結果以**形式顯示----行對應屬性名，列對應簇中心
2.使用em演算法
----->em演算法也是常用的聚類演算法
------>可以看到，不同於******kmeans演算法的輸出，在表頭的每個簇的下方並沒有顯示例項數量，只是在表頭括號內顯示其先驗概率。
聚類演算法 近鄰聚類演算法
time is always too short for those who need it,but for those who love,it lasts forever.dracula untold 近鄰聚類法同樣是一種基於距離閾值的聚類演算法。coding utf 8 近鄰聚類演算法的pyth...
聚類演算法 層次聚類演算法
層次聚類演算法 hierarchical clustering method 又稱為系統聚類法 分級聚類法。層次聚類演算法又分為兩種形式 凝聚層次聚類 首先將每個物件作為乙個簇，然後合併這些原子簇為越來越大的簇，直到某個終結條件被滿足。層次聚類 首先將所有物件置於乙個簇中，然後逐漸細分為越來越小的簇...
層次聚類演算法（一）
層次聚類 hierarchical clustering 試圖在不同層次上對資料集進行劃分，從而形成樹形的聚類結構，資料集的劃分可採用 自底向上 的聚合策略，也可以採用 自頂向下 的分拆策略。即層次聚類可以是凝聚的也可以是 的。凝聚的層次聚類方法使用自底向上的策略。即剛開始每個點都認為是乙個簇，然後...