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什么是聚类

将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。“物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，存在着大量的分类问题。

聚类是通过分析对象间的相似性来识别自然形成的群体，无需预先定义标签。 分类与聚类的主要区别在于，分类预先设定类别，而聚类则动态形成类别。分类需要已标注的训练数据来构建模型，属于有监督学习。聚类不需要标注数据，自动确定类别，适用于无预设类别或类别数量不定的场景。

聚类是一种数据分析的技术，它将数据分成若干个组，每个组内部的数据相似度较高，而不同组之间的数据差异较大。聚类可用于数据挖掘、机器学习、图像分析等许多应用领域，以便对数据集进行归纳和总结，从而更好地理解数据的分布和特征。

聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。聚类和分类的区别 分类（Categorization or Classification）就是按照某种标准给对象贴标签（label），再根据标签来区分归类。简单地说，聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。

聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。

聚类（clustering）是一种特殊的分类，与分类分析法不同，聚类分析是在预先不知道欲划定类的情况下（如，没有预定的分类表、没有预定的类目），根据信息相似度原则进行信息集聚的一种方法。

聚类分析的思想是什么

1、聚类分析的基本思想为：根据各个待分类的模式特征相似程度进行分类，相似的归为一类，不相似的归为另一类。

2、基本思想：开始将每个样本自成一类；然后求两两之间的距离，将距离最近的两类合成一类；如此重复，直到所有样本都合为一类为止。适用范围：既适用于样本聚类，也适用于变量聚类。并且距离分类准则和距离计算方法都有多种，可以依据具体情形选择。

3、基本思想：我们所研究的样品（网点）或指标（变量）之间存在程度不同的相似性（亲疏关系——以样品间距离衡量）。于是根据一批样品的多个观测指标，具体找出一些能够度量样品或指标之间相似程度的统计量，以这些统计量为划分类型的依据。

4、聚类分析是研究“物以类聚”的一种科学有效的方法。做聚类分析时，出于不同的目的和要求，可以选择不同的统计量和聚类方法。

5、聚类分析的基本思想是：采用多变量的统计值，定量地确定相互之间的亲疏关系，考虑对象多因素的联系和主导作用，按它们亲疏差异程度，归入不同的分类中一元，使分类更具客观实际并能反映事物的内在必然联系。

6、聚类分析的核心概念是相似的数据聚集成群。这种相似性可以根据数据的各种属性来确定，如距离、关联度或其他特定的指标。通过分析数据的相似性，聚类算法可以将数据集划分为若干个不同的簇。每个簇代表一个特定的子群体或类别。

数据挖掘常用的方法有哪些?

1、聚类分析方法 聚类分析将一组数据根据相似性和差异性分为不同类别，目的是使同类内部相似性最大，不同类间相似性最小。聚类方法包括基于层次、分区、密度和网格的方法，经典算法有K-means、K-medoids和ISODATA等。

2、神经网络法是模拟生物神经系统的结构和功能，是一种通过训练来学习的非线性预测模型，它将每一个连接看作一个处理单元，试图模拟人脑神经元的功能，可完成分类、聚类、特征挖掘等多种数据挖掘任务。神经网络的学习方法主要表现在权值的修改上。

3、分类分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。

min是什么

min的意思是分钟。min是minute的缩写，是时间单位，意思为分钟或者是最小值。min在数学学科里面，是指在一个区间内最小数。minute指时间，是一小时的六十分之一，是可数名词，引申可表示“瞬间，很短的时间”“此时此刻”“立刻”，用于单数形式，其前习惯加冠词。分钟的英文缩写是min。

min的意思是分钟，全写是minute。秒是second。

min是minute的缩写，意思为分钟或者是最小值。min在数学学科里面，是指在一个区间内最小数。例如Fmin≤F≤Fmax。min还主要用在数学表达式的单位中，是分钟的单位。

min是分钟。分钟（minute）是一个时间单位，通常用于表示较短暂的时间或者次数。它的缩写是min。分钟的来历可以追溯到古代人类的生活和计时方式。在古代，人们通过观察太阳的影子或者燃烧的火焰等自然现象来判断时间。据历史记载，古埃及人发明了日晷，通过太阳的影子来测量时间。

有两种意思，如下：1，min在数学中，专指一个区间内指最小数。如Fmin≤F≤Fmax。2，min是英语单词minute的缩写，分钟的意思。min是英语单词minute的缩写，分钟的意思，主要用在数学表达式的单位中。例：986 r/min 则表示每分钟986转。

数据挖掘中需要注意的四点

1、聚类分析模型 在聚类分析模型中，聚类分析工具也不能使用连续数字，但这两个工具都会自动对数字列装箱。这两种工具都向您提供选项以便可以选择结果中输出类别的数目，但是，如果想要控制对单独列中的值进行分组的方式，则应该通过所需分组来创建新列。

2、数据准备，包括抽取，处理重复值，空值，重要性选择，有些还需要标准化处理，这个过程最消耗时间，占整个过程的70-80%。建模准备，选择合适的数学模型，有时候要选择几种不同的模型。模型评价，评价各个模型的准确性，对数据和分析过程的解释性，选择最优的。

3、我们公司在做自己的数据驱动工作时学到的最大教训是——在建立产品之前先努力做好数据和情报的收集分析，并且，从第一天开始就把高度注意力放到用户上。以下是对待数据需要注意的5个要点，或将有助于你从数据中挖掘有价值的信息。先收集用户数据 做数据驱动前，先做好对用户的数据收集。

4、VSM法 VSM法即向量空间模型（Vector Space Model）法。这是最早也是最出名的信息检索方面的数学模型。由于VSM法中需要事先计算类别的空间向量，SVM法对小样本情况下的自动分类有着较好的分类结果。（3） SVM法 SVM法即支持向量机（Support Vector Machine）法。在实际应用中，j=1，M，j=1。

聚类中的簇与分类中的类的关系是

1、聚类中的簇与分类中的类的关系是不是一码事，但实际中有一定联系。聚类，即将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。

2、由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异“物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，存在着大量的分类问题聚类分析又称群分析，它是研究样品或。

3、聚类（clustering）是指根据“物以类聚”原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程。它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似，而不同簇的样本应该足够不相似。