聚類算法詳細(xì)講解？聚類被廣泛應(yīng)用。在商業(yè)領(lǐng)域，聚類可以幫助市場(chǎng)分析師從消費(fèi)者數(shù)據(jù)庫(kù)中區(qū)分不同的消費(fèi)者群體，并總結(jié)每種類型消費(fèi)者的消費(fèi)模式或習(xí)慣。作為數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)模塊，它可以作為一個(gè)單獨(dú)的工具來(lái)發(fā)現(xiàn)分

聚類算法詳細(xì)講解？

聚類被廣泛應(yīng)用。

在商業(yè)領(lǐng)域，聚類可以幫助市場(chǎng)分析師從消費(fèi)者數(shù)據(jù)庫(kù)中區(qū)分不同的消費(fèi)者群體，并總結(jié)每種類型消費(fèi)者的消費(fèi)模式或習(xí)慣。作為數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)模塊，它可以作為一個(gè)單獨(dú)的工具來(lái)發(fā)現(xiàn)分布在數(shù)據(jù)庫(kù)中的一些深層信息，總結(jié)每一類的特征，或者針對(duì)某一類進(jìn)行進(jìn)一步的分析；此外，聚類分析還可以作為數(shù)據(jù)挖掘算法中其他分析算法的預(yù)處理步驟。

聚類算法可分為分區(qū)方法、層次方法、基于密度的方法、基于網(wǎng)格的方法和基于模型的方法。