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Cluster 分群 - Coggle Diagram
Cluster 分群
階層式群集分析法
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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群集分析法
概念
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扮演角色
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歸屬預測-分群結果應用於未知分類之資料記錄,預測資料所歸屬的群集
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分割式群集分析法
K-means分割式分群法
步驟
2-將剩下的每一個資料分配至最近的重心,聚為同一
個cluster
3-以目前每一個cluster的資料為主,重新計算每一個
cluster的平均值,找出新的重心
1-隨機選定欲進行cluster的資料中k個資料,最初以
這k個資料為各cluster的起始重心
4:如果未符合收斂的基準,則至步驟2再執行一次演
算法,直至收斂為止
概念
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