常用聚類原理與應用(層次化聚類、k-means、均值漂移聚類)

常用聚類原理與應用 聲明：本文章爲作者結課拓展小論文，僅供參考，歡迎批評指正。 摘要: 聚類分析是一種對多樣本數據進行定量分類的一種多元統計分析方法，是機器學習中無監督學習的典型代表。聚類分析可以根據應用樣本的不同上可以分爲Q型聚類和R型聚類，其中聚類的標準均來源於樣本的屬性距離即相似程度。聚類算法常用於機器學習、數據分析等領域中，常用的聚類方法有層次化聚類、k-means聚類、均值漂移聚類，它們

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