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聚類分析 - 維基百科，自由的百科全書
聚類問題的共同點就是有一組資料對象。 然而，不同的研究人員採用不同的聚類模型，並且對於這些聚類模型中的每一個，可以再給出不同的演算法。 而且不同演算法發現的「類（簇）」在其屬性上往往會有很大差異。
資料分析中常用的“聚類演算法”及其應用 - 數據分析那些事 - Medium
本文，我們介紹了聚類演算法的基本原理和步驟，並介紹了聚類演算法的常用評估指標，最後我們以客戶分群分析為例，介紹了K-Means聚類演算法的基本原理和應用方法，並給出了Python程式碼實現和聚類結果分析。
[譯] 資料科學中必須熟知的 5 種聚類演算法 - IT閱讀
k-均值也從隨機選擇聚類中心開始，因此它可能在演算法的不同執行中產生不同的聚類結果。因此，結果可能不可重複，缺乏一致性。 K中位數是與K均值相關的另一種聚類演算法，除了不使用平均值重新計算組中心點之外，我們使用組的中位數向量。
使用高斯混合模型，讓聚類更好更精確（附數據 代碼 學習資源） - 每日頭條
本文簡單介紹聚類的基礎知識，包括快速回顧K-means算法，然後深入研究高斯混合模型的概念，並用Python實現。 概述 高斯混合模型是一種強大的聚類算法; 了解高斯混合模型的工作原理以及如何在Python中實現它們
Day 16 - 回歸、聚類與降維問題的評估指標及模型比較 - iT 邦幫忙::一起幫忙解決難題，拯救 IT 人的一天
注意事項：對於密度不均勻或形狀不規則的聚類可能不太適用。 戴維斯-鮑丁指數（Davies-Bouldin Index）：這個指標衡量聚類的緊密度和分離度，值越小表示聚類效果越好。例如在基因表達數據分析中，如果戴維斯-鮑丁指數為 0 5，表示基因組之間有良好的分離。
聚類及其演算法：它們是什麼、類型和應用
聚類過程不僅僅是運行一個演算法：它有幾個階段，這些階段決定了平庸的結果和真正有用的分割之間的差異。 讓我們看看基本步驟： 資料選擇與準備： 第一步是選擇要分析的變數並清理數據，以消除錯誤、重複或不一致的記錄。
筆記︱三種常見聚類模型以及分群質量評估 - 壹讀
聚類分析在客戶細分中極為重要。有三類比較常見的聚類模型，K-mean聚類、層次（系統）聚類、最大期望EM算法。在聚類模型建立過程中，一個比較關鍵的問題是如何評價聚類結果如何，會用一些指標來評價。
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