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(guò)一組原型刻畫(huà),，先對(duì)原型進(jìn)行初始化,，然后對(duì)原型進(jìn)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(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分，從而形成樹(shù)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(shì)在于,，可以通過(guò)繪制樹(shù)狀圖(dendrogram),，幫助我們使用可視化的方式來(lái)解釋聚類結(jié)果。層次聚類的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)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(dòng)態(tài)聚類的方法,？

系統(tǒng)聚類是將個(gè)樣品分成若干類的方法,，其基本思想是：先將個(gè)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(duì)合并成新的一類,，計(jì)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(dòng)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(jìn)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(jì)算量較小,、占用計(jì)算機(jī)存貯單元少,、方法簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)，所以更適用于大樣本的聚類分析,。 動(dòng)態(tài)聚類法的聚類過(guò)程,，可用以框圖來(lái)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(jìn)行組合，就會(huì)得到各種動(dòng)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(wú)監(jiān)督聚類（Unsupervised Clustering）算法,，其主要目的是將n個(gè)樣本點(diǎn)劃分為k個(gè)簇,，使得相似的樣本盡量被分到同一個(gè)聚簇。K-Means衡量相似度的計(jì)算方法為歐氏距離（Euclid Distance）,。

K-Means算法的特點(diǎn)是類別的個(gè)數(shù)是人為給定的,，如果讓機(jī)器自己去找類別的個(gè)數(shù)，我們有AP聚類算法,。K-Means的一個(gè)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(diǎn)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(gè)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(diǎn)個(gè)數(shù)K)

獲取輸入數(shù)據(jù)的維度Dim和個(gè)數(shù)N

隨機(jī)生成K個(gè)Dim維的點(diǎn),，或隨機(jī)選k個(gè)樣本中的點(diǎn)

while(算法未收斂)

對(duì)N個(gè)點(diǎn)：計(jì)算每個(gè)點(diǎn)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(shí)，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(lái)自動(dòng)列出類別,，所以通過(guò)系統(tǒng)聚類法 得出一個(gè)樹(shù)狀圖，至于聚類的類別 需要自己根據(jù)樹(shù)狀圖以及經(jīng)驗(yàn)來(lái)確定

市場(chǎng)營(yíng)銷屬于a類還是b類,？

屬于a類

? ? ? 市場(chǎng)營(yíng)銷一般指市場(chǎng)營(yíng)銷專業(yè),，是一門(mén)普通高等學(xué)校本科專業(yè)，屬于工商管理類專業(yè),?；拘迾I(yè)年限四年，授予管理學(xué)學(xué)士學(xué)位,。

? ? ? ?建立在經(jīng)濟(jì)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(mén)交叉學(xué)科專業(yè)市場(chǎng)營(yíng)銷專業(yè)包括理論教學(xué)和實(shí)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(huì)計(jì)學(xué)、財(cái)務(wù)管理學(xué),、組織行為學(xué),、人力資源管理、市場(chǎng)營(yíng)銷學(xué),、創(chuàng)業(yè)學(xué),、公司治理,、運(yùn)營(yíng)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(kù)中發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇，它將簇定義為密度相連的點(diǎn)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(duì)象（點(diǎn)或其他空間對(duì)象）的數(shù)目不小于某一給定閾值。

DBSCAN算法的顯著優(yōu)點(diǎn)是聚類速度快且能夠有效處理噪聲點(diǎn)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(diǎn)形成臨時(shí)聚類簇,。 掃描全部樣本點(diǎn),如果某個(gè)樣本點(diǎn)R半徑范圍內(nèi)點(diǎn)數(shù)目>=MinPoints,則將其納入核心點(diǎn)列表,并將其密度直達(dá)的點(diǎn)形成對(duì)應(yīng)的臨時(shí)聚類簇,。

2、合并臨時(shí)聚類簇得到聚類簇,。 對(duì)于每一個(gè)臨時(shí)聚類簇,檢查其中的點(diǎn)是否為核心點(diǎn),如果是,將該點(diǎn)對(duì)應(yīng)的臨時(shí)聚類簇和當(dāng)前臨時(shí)聚類簇合并,得到新的臨時(shí)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(duì)原始的物種數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)化,， decostand()；

再計(jì)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(huà)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(diǎn)？

聚類算法的特點(diǎn):

1.是解決聚類問(wèn)題的一種經(jīng)典算法,，簡(jiǎn)單,、快速，

2.對(duì)處理大數(shù)據(jù)集,，該算法保持可伸縮性和高效性,。