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群集分析法 - Coggle Diagram
群集分析法
階層式
概念
每一個新群集均是由下一階層的群集凝聚或上一階層的群集分裂而得,其形成方式就像一個樹狀結構。
以兩群集間的相近程度(proximity)為基礎,根據不同距離的選用,表示兩群集間的相似程度。
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概念
概述
群集分析的過程中,並沒有預先指定好的類別資訊,也沒有任何資訊可以表示資料記錄彼此之間是相關的
將資料集合中的資料記錄,加以分群成數個群集(cluster),使得每個群集中的資料點間相似程度高於與其它群集中資料點的相似程度
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分割式
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反覆重新配置技術
每一回合都企圖尋找更好的群集中心來降低距離總偏移值,一旦距離總偏移值不再變動或已執行一定的回合數,則終止處理並輸出分群結果
一開始所挑選之起始資料點的好壞,將對於分群結果優劣具有決定性的影響
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K-means分割式分群法
將n個資料分至k個群(cluster)中,最後達成一個最佳化,也就是每一群之間的資料是最相似的,而群與群之間的相似度則是最小的
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