wampserver做网站深圳网络推广哪家比较好
目录
前言
几个高频面试题目
什么情况下选择分层聚类，什么情况下选择K-mean聚类呢？两种模型的好坏如何比较？
算法原理
SPSSAU
案例分析
SPSSPRO
1、作用
2、输入输出描述
3、案例示例
4、案例数据
5、案例操作
6、输出结果分析
7、注意事项
8、模型理论
分层聚类的优缺点
应用案例
代码实现
MATLAB
R语言
python
前言
在数据科学领域，对未标记的数据进行聚类通常是非常有用的。从搜索引擎结果的分组到基因型分类，再到银行异常检测，聚类已经成为数据科学家们的工具包中必不可少的一部分。
层次聚类是数据科学中最流行的聚类方法之一，这是有充分的理由的：
- 易于使用，几乎不需要参数调整
- 创建有意义的分类法
- 适用于高维数据
- 不需要事先知道簇的数量
- 每次创建相同的簇
相比之下，像K-Means这样的划分方法则需要数据科学家猜测聚类的数量，非常流行的基于密度的方法DBSCAN则需要围绕密度计算半径（ε）和最小邻域大小的一些参数，而高斯混合模型对潜在的聚类数据分布做出了强有力的假设。
对于层次聚类算法，您只需要指定一个距离度量指标即可使用。
从高级视角来看，层次聚类遵循以下算法：
- 确定所有簇对之间的簇距离（每个簇从一个点开始）；
- 合并彼此最接近的两个群集；
- 重复上述步骤。
结果是：生成一个美丽的树状图，然后可以根据领域专业知识进行划分应用。
在生物学和自然语言处理等领域，（细胞、基因或单词的）簇自然遵循等级关系。因此，层次聚类能够实现对最终聚类截止点的更自然和数据驱动的选择。