数据挖掘算法的第二大类是用于聚类分析，旨在发现密切相关的观测值主群，使得与属于不同簇的观测值相比，属于同一簇的观测值相互之间尽可能类似。将数据分成有意义或有用的组
本文探讨了数据挖掘中用于聚类分析的重要算法。该算法能够将数据集划分成多个有意义的子集，使得同一子集内的数据点彼此相似，而不同子集间的数据点差异明显。通过对这些子集的研究，我们可以发现数据内在的结构特征。
本文探讨了数据挖掘中用于聚类分析的重要算法。该算法能够将数据集划分成多个有意义的子集，使得同一子集内的数据点彼此相似，而不同子集间的数据点差异明显。通过对这些子集的研究，我们可以发现数据内在的结构特征。
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