聚类是什么? - 知乎
聚类的理解. 将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。. 聚类的这个过程，本质上是根据 某种相似性进行抽象的过程。. 我们可以用集合观点来理解这个问题。. 当我们定义一个集合的时候，往往会对集合中的元素进行相应的 ...
一文彻底讲透聚类分析（基于SPSS软件实现） - 知乎
2021年9月28日 · 聚类分析是一种解释数据的方法，要得到一个客观且综合的聚类分析结果必须经过多次不同方法实验。 SPSS里提供了两种具体的聚类方法：K-中心聚类和系统聚类。 K-中心聚类：也叫K均值聚类，此过程根据MacQueen算法。K中心聚类适用于较大表，多达几十万行。
如何对用户进行聚类分析？ - 知乎
22 个回答. 聚类分析（cluster analysis）是常见的数据挖掘手段，其主要假设是数据间存在相似性。. 而相似性是有价值的，因此可以被用于探索数据中的特性以产生价值。. 常见应用包括：. 如上图，数据可以被分到红蓝绿三个不同的簇（cluster）中，每个簇应有其 ...
2023年了，有哪些聚类方法可以自动确定聚类的数量呢？ - 知乎
通常来说，确定聚类数量主要有两种方法：基于数据特征的方法和基于模型复杂度的方法。. 基于数据特征的方法从数据本身入手，通过寻找数据之间的内在关系来确定聚类的数量，其中比较常见的方法有K-Means算法、DBSCAN算法、层次聚类算法等。. 而基于模型 ...
聚类算法在数据分析中有什么具体的应用场景？ - 知乎
异常检测. 聚类还可以用于异常检测，即识别数据集中的异常或离群点。. 例如，在信用卡交易数据中，通过聚类分析可以识别出与大部分交易模式不同的异常交易，这些可能是欺诈行为。. DBSCAN是一种常用的算法，它可以基于样本之间的密度将它们分为高密度 ...
聚类分析 - 知乎
聚类分析是根据事物自身的特性对被聚类对象进行类别划分的统计分析方法，它的目的是根据某种相似度度量对数据集进行划分。 聚类既可以作为一个单独的工具以发现数据样本中一些隐含的、深层的信息，也可以作为其他数据挖掘分析方法的一个预处理步骤。
聚类与分类有什么区别？ - 知乎
聚类不需要对数据进行训练和学习。 分类属于监督学习，聚类属于无监督学习。常见的分类比如决策树分类算法、贝叶斯分类算法等聚类的算法最基本的有系统聚类，K-means均值聚类，这些都很常见，网上资料一大推，不再赘述。
使用固定效应模型后还需要使用聚类稳健标准误吗？二者是什么关 …
1.3、聚类稳健标准误（Cluster-RobustStandard Errors）. 聚类稳健的标准误比异方差稳健的标准误要求更为严格，其在推导过程中也没有用到同方差假定，所以聚类稳健标准误都是异方差稳健的。. 多应用于 面板数据，面板数据同一个体在不同时期的扰动项之间往往存在 ...
基于深度学习的聚类算法有哪些？ - 知乎
常见的聚类方法. 常用的聚类算法分为基于划分、层次、密度、网格、统计学、模型等类型的算法，典型算法 包括 K 均值 (经典的聚类算法)、DBSCAN、两步聚类、BIRCH、谱聚类等。. K-means 聚类. 聚类算法中 k-means 是最常使用的方法之一，但是 k-means 要注意数据异常:1 ...
有哪些常用的聚类算法？ - 知乎
分层聚类不要求我们指定聚类的数量，因为我们在构建一棵树，我们甚至可以选择哪个数量的簇看起来最好。 另外， 该算法对距离度量的选择不敏感， 它们的效果都趋于相同，而对其他聚类算法而言，距离度量的选择则是至关重要的。