聚类作为一种无监督技术，在很多的场合非常的有用，今天給大家介绍5个非常常用的聚类算法，以及各自的优缺点。

摘要：均值算法是一种典型的无监督学习算法，用来对数据进行分类。 聚类问题 Clustering 针对监督式学习，输入数据为 (x, y) ，目标是找出分类边界，即对新的数据进行分类。而无监督式学习只给出一组数据集 ${x_1, x_2, … , x_m}$ ，目标是去找出这组数据的模式特征，比如哪些数据是一种类型的，哪些数据是另外一种类型的。典型…

掌握了excel、spss、sas、r这些分析工具之后，我们来了解下数据分析的基本方法论，其实数据分析方法不复杂，我们需要把一些核心的分析方法掌握了活学活用。 重点包括两块，一块是统计分析方法论：描述统计、假设检验、相关分析、方差分析、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分与因子分析、时间序列分析、决策树等； 一块是营销管理常用分析方法论：SWOT、4P、PE…

本文总结了一些秋招面试中会遇到的问题和一些重要的知识点，适合面试前突击和巩固基础知识。

众所周知，数据挖掘算法并非十全十美，在某些情况下他们也会失效。 使用 K 均值算法（K-Means）时就可能会出现这种情况，当然此时你可以尝试一下另一种方法—— K 中心聚类算法（K-Medoids），也许效果会更好。

聚类分析是没有给定划分类别的情况下，根据样本相似度进行样本分组的一种方法，是一种非监督的学习算法。

1. 引言 k-means与kNN虽然都是以k打头，但却是两类算法——kNN为监督学习中的分类算法，而k-means则是非监督学习中的聚类算法；二者相同之处：均利用近邻信息来标注类…

from http://www.cnblogs.com/yixuan-xu/p/6272208.html   一、概述 在本篇文章中将对四种聚类算法(K-means,K-means…

from http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/53284285 作者 null的专栏 一、K-Means算法存在…

from https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79458331 简介 又叫K-均值算法，是非监督学习中的聚类算法。 基本思想…

如果你不熟悉K Means聚类，建议阅读下面的文章。本文主要研究数据并行和聚类，大数据上的K-Means聚类。 https://towardsdatascience.com/uns…

K-means算法介绍 简单来说，K-means算法是一种无监督算法，不需要事先对数据集打上标签，即ground-truth，也可以对数据集进行分类，并且可以指定类别数目 牧师-村…

参考自初识聚类算法:K均值、凝聚层次聚类和DBSCAN。 聚类的目的 将数据划分为若干个簇，簇内相似性大，簇间相似性小，聚类效果好。用于从数据中提取信息和规律。 聚类的概念 层次与…