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数据挖掘导论-ch10 聚类分析 - 背景及kmeans1
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数据挖掘
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2022-08-03
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聚类的输入是一组未被标记的样本,聚类根据数据自身的距离或相似度将他们划分为若干组,划分的原则是组内样本最小化而组间(外部)距离最大化:聚类分析——概念• 数据点
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资源评论
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1
聚类分析
2021/12/1
2
就餐饮企业而言,经常会碰到这样的问
题:
1
)如何通过餐饮客户消费行为的测量
,进一步评判餐饮客
户的价值和对
餐饮客户进行细分,找到有价值的客户
群和需关注的客户群
?
2
)如何合理对菜品进行分析,以便区
分哪些菜品畅销毛利
又高,哪些菜
品滞销毛利又低?
餐饮企业遇到的这些问题,可以通过聚
类分析解决。
聚类分析
3
基于密度的聚类
3
4
原型聚类:
K-
means
系列
2
层次聚类
目录
-
聚类分析
5
谱聚类
6
深度聚类
1
概念及评价方法
7
Python
聚类算法库
4
与分类不同,聚类分析是在没有给定划
分类别的情况下,根
据数据相似
度进行样本分组的一种方法。
与分类模型需要使用有类标记样本构成
的训练数据不同,聚
类模型可以
建立在无类标记的数据上,是一种非监
督的学习算法。
聚类的输入是一组未被标记的样本,聚
类根据数据自身的距
离或相似度
将他们划分为若干组,划分的原则是组
内样本最小化而组间
(外部)距
离最大化:
聚类分析
——
概念
5
•
数据点的类型可分为
:
欧氏(
Euclidean
)
非欧
•
这二者在数据的表示
以及处理上有较大的不同:
怎样来表示
cluster
?
怎样来计算相似度?
聚类分析
——
数据点的数值类型
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