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围绕中心点划分

a、因为 K 均值聚类方法是基于均值的,所以它对异常值是敏感的,一个更稳健的方法是围绕在中心点的划分(PAM)。与其用质心(变量均值向量)表示类,不如用一个最有代表性的观测值来表示(称...

2017/11/08 00:37
167
K均值聚类

K均值(k-means)算法 a、选择 K 个中心点(随机选择 K 行) b、把每个数据点分配到离它最近的中心点 c、重新计算每类中的点到类中心距离的平均值(也就是说,得到长度为 p 的 均值向量,这里的 ...

2017/11/08 00:36
508
选择聚类的个数和获取最终聚类方案

NbClust() NbClust包提供了众多的指数来确定一个在聚类分析里类的最佳数目,但并不能保证得出的结果都一样,只能做为选择聚类个数 K 的参考 NbClust()函数 a、输入需要做的 聚类的矩阵或者数...

2017/11/08 00:36
797
层次聚类分析

层次聚类中,起初每一个实例或观测值属于一类,聚类就是每一次把两类聚成新的一类,直到所有的类聚成单个类为止,算法如下 a、定义每个观测值(行或单元)为一类 b、计算每类和其他各类的距离...

2017/11/08 00:36
528
计算距离

欧几里得距离 聚类分析的第一步都是度量样本单元间的距离、相异性或相似性,两个观测值之间的欧几里得距离 i、j:代表第 i 和第 j 个观测值, p:变量的个数 dist() R中自带dist()函数计算矩...

2017/11/08 00:36
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聚类的概念和一般步骤

聚类分析 一种数据归约技术,把大量的观测值归约为若干个类,类被定义为若干个观测值组成的群组,群组内观测值的相似度比群间相似度高, 聚类有层次聚类和划分聚类两种常用方法 层次聚类(hi...

2017/11/08 00:35
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