聚类算法

本文探讨了聚类分析如何帮助市场分析人员从消费者数据库中区分不同消费群体,并概括每一类消费者的消费模式。介绍了几种主要的聚类算法,包括k-means聚类算法、凝聚型层次算法和神经网络聚类算法。
在商业上,聚类可以帮助市场分析人员从消费者数据库中区分出不同的消费群体来,并且概括出每一类消费者的消费模式或者说习惯。它作为数据挖掘中的一个模块,可以作为一个单独的工具以发现数据库中分布的一些深层的信息,并且概括出每一类的特点,或者把注意力放在某一个特定的类上以作进一步的分析;并且,聚类分析也可以作为数据挖掘算法中其他分析算法的一个预处理步骤。
聚类分析的算法可以分为划分法(Partitioning Methods)、层次法(Hierarchical Methods)、基于密度的方法(density-based methods)、基于网格的方法(grid-based methods)、基于模型的方法(Model-Based Methods)。
     1)划分法中的:k-means聚类算法 
     2) 层次法中:凝聚型层次算法
     3)基于模型的方法中:神经网络聚类算法

最近有有什么模糊聚类,继续探索中!
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