層次聚類方法的聚類分類,？

原型聚類也稱基于原型的聚類(prototype-based clustering)，這類算法假設(shè)聚類結(jié)構(gòu)能夠通過一組原型刻畫,，先對原型進行初始化,，然后對原型進行迭代更新求解。采用不同的原型表示,、不同的求解方式,，產(chǎn)生不同的算法。常用的原型聚類算法有k-means算法,。

層次聚類(hierarchical clustering)是一種基于原型的聚類算法,，試圖在不同層次對數(shù)據(jù)集進行劃分，從而形成樹形的聚類結(jié)構(gòu),。數(shù)據(jù)集的劃分可采用"自底向上"的聚合策略,，也可以采用"自頂向下"的分拆策略。層次聚類算法的優(yōu)勢在于,，可以通過繪制樹狀圖(dendrogram),，幫助我們使用可視化的方式來解釋聚類結(jié)果。層次聚類的另一個優(yōu)點就是,，它不需要事先指定簇的數(shù)量

q聚類與kmeans聚類的區(qū)別,？

q聚類不含有聚乙烯成分。而kmeans聚類含有聚乙烯成分

系統(tǒng)聚類和動態(tài)聚類的方法,？

系統(tǒng)聚類是將個樣品分成若干類的方法,，其基本思想是：先將個樣品各看成一類，然后規(guī)定類與類之間的距離,，選擇距離最小的一對合并成新的一類,，計算新類與其他類之間的距離，再將距離最近的兩類合并,，這樣每次減少一類,，直至所有的樣品合為一類為止。

動態(tài)聚類法亦稱逐步聚類法,。一類聚類法,，屬于大樣本聚類法.具體作法是：先粗略地進行預(yù)分類，然后再逐步調(diào)整，直到把類分得比較合理為止,，這種分類方法較之系統(tǒng)聚類法,，具有計算量較小、占用計算機存貯單元少,、方法簡單等優(yōu)點,，所以更適用于大樣本的聚類分析。 動態(tài)聚類法的聚類過程,，可用以框圖來描述,，框圖的每一部分，均有很多種方法可采用,，將這些方法按框圖進行組合,，就會得到各種動態(tài)聚類法。

k均值聚類和系統(tǒng)聚類優(yōu)劣

K-Means是最為經(jīng)典的無監(jiān)督聚類（Unsupervised Clustering）算法,，其主要目的是將n個樣本點劃分為k個簇,，使得相似的樣本盡量被分到同一個聚簇。K-Means衡量相似度的計算方法為歐氏距離（Euclid Distance）,。

K-Means算法的特點是類別的個數(shù)是人為給定的,，如果讓機器自己去找類別的個數(shù)，我們有AP聚類算法,。K-Means的一個重要的假設(shè)是：數(shù)據(jù)之間的相似度可以使用歐氏距離度量,，如果不能使用歐氏距離度量，要先把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到能用歐氏距離度量,，這一點很重要,。（注：可以使用歐氏距離度量的意思就是歐氏距離越小，兩個數(shù)據(jù)相似度越高）

算法

偽代碼：

function K-Means(輸入數(shù)據(jù),，中心點個數(shù)K)

獲取輸入數(shù)據(jù)的維度Dim和個數(shù)N

隨機生成K個Dim維的點,，或隨機選k個樣本中的點

while(算法未收斂)

對N個點：計算每個點屬于哪一類,。

K-均值聚類和R聚類區(qū)別,？

k 均值聚類法 快速高效，特別是大量數(shù)據(jù)時,，準(zhǔn)確性高一些,，但是需要你自己指定聚類的類別數(shù)量 系統(tǒng)聚類法則是系統(tǒng)自己根據(jù)數(shù)據(jù)之間的距離來自動列出類別，所以通過系統(tǒng)聚類法 得出一個樹狀圖,，至于聚類的類別 需要自己根據(jù)樹狀圖以及經(jīng)驗來確定

市場營銷屬于a類還是b類,？

屬于a類

? ? ? 市場營銷一般指市場營銷專業(yè)，是一門普通高等學(xué)校本科專業(yè),，屬于工商管理類專業(yè),。基本修業(yè)年限四年，授予管理學(xué)學(xué)士學(xué)位,。

? ? ? ?建立在經(jīng)濟科學(xué),、管理科學(xué)和現(xiàn)代信息技術(shù)等基礎(chǔ)之上的一門交叉學(xué)科專業(yè)市場營銷專業(yè)包括理論教學(xué)和實踐教學(xué)兩部分。其中理論課程包含專業(yè)核心課程包括管理學(xué),、戰(zhàn)略管理,、會計學(xué)、財務(wù)管理學(xué),、組織行為學(xué),、人力資源管理、市場營銷學(xué),、創(chuàng)業(yè)學(xué),、公司治理、運營管理等課程,。以及專業(yè)選修課,。可自主設(shè)置專業(yè)選修課程體系與學(xué)分修讀要求,。

descan聚類算法,？

Clustering of Applications with Noise，具有噪聲的基于密度的聚類方法）是一種基于密度的空間聚類算法,。該算法將具有足夠密度的區(qū)域劃分為簇,，并在具有噪聲的空間數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇，它將簇定義為密度相連的點的最大集合,。該算法利用基于密度聚類的概念,，即要求聚類空間中的一定區(qū)域內(nèi)所包含對象（點或其他空間對象）的數(shù)目不小于某一給定閾值。

DBSCAN算法的顯著優(yōu)點是聚類速度快且能夠有效處理噪聲點和發(fā)現(xiàn)任意形狀的空間聚類,。

dbscan聚類步驟,？

主要分成2步：1、尋找核心點形成臨時聚類簇,。 掃描全部樣本點,如果某個樣本點R半徑范圍內(nèi)點數(shù)目>=MinPoints,則將其納入核心點列表,并將其密度直達的點形成對應(yīng)的臨時聚類簇,。

2、合并臨時聚類簇得到聚類簇,。 對于每一個臨時聚類簇,檢查其中的點是否為核心點,如果是,將該點對應(yīng)的臨時聚類簇和當(dāng)前臨時聚類簇合并,得到新的臨時聚類簇,。重復(fù)上述兩步。

upgma聚類原理,？

用UPGMA分別聚類Jaccard和Bray-Curtis相異系數(shù)的思路如下：

首先對原始的物種數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)化,， decostand()；

再計算Jaccard和Bray-Curtis相異系數(shù),，vegdist(),；

用UPGMA方法分別聚類上述相異系數(shù),，hclust()；

畫出聚類圖,。

其中decostand,、vegdist都是vegan包里；hclust是在stats包里,。

聚類算法特點,？

聚類算法的特點:

1.是解決聚類問題的一種經(jīng)典算法，簡單,、快速,，

2.對處理大數(shù)據(jù)集，該算法保持可伸縮性和高效性,。