數學建模之聚類模型

聚類模型 基本概念：「物以類聚，人以羣分」，所謂的聚類，就是將樣本劃分爲由類似的對象組成的多個類的過程。聚類後，我們可以更加準確的在每個類中單獨使用統計模型進行估計、分析或預測；也可以探究不同類之間的相關性和主要差異。 聚類和分類的區別：分類是已知類別的，聚類未知。 K-means聚類算法： 流程： 一、指定需要劃分的簇[cù]的個數K值（類的個數）; 二、隨機地選擇K個數據對象作爲初始的聚類中心

>>阅读原文<<