聚類分析的相關理論

隨着數據對我們當今生產生活的影響不斷加深，數據挖掘開始成爲了人們更加深入了事物本質的重要方法，聚類分析作爲一項十分重要的數據挖掘手段，是使用某種相似度度量方法將數據集分爲組內儘可能相似，組間儘可能相異的分組，最終使聚類結果達到規定的評價準則的要求的過程。其中最具代表意義的算法爲 K-means 算法，因其簡單的原理和較好的聚類效果被應用於諸多領域。 樣本相似度的度量方法 爲了將數據集中的樣本分爲類

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