两步聚类算法+Two Step

两步聚类算法是一种改进的BIRCH层次聚类方法,适用于混合属性数据集。它包括预聚类和聚类两个阶段,通过预聚类形成子簇,并在聚类阶段合并子簇。该算法能自动确定最佳簇数量,处理海量数据,自动标准化数据,处理混合变量,并能自动识别异常值。应用时需注意变量无多重共线性且大致服从正态分布。

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两步聚类算法+Two Step

 

两步聚类算法是在SPSS Modeler中使用的一种聚类算法,是BIRCH层次聚类算法的改进版本。可以应用于混合属性数据集的聚类,同时加入了自动确定最佳簇数量的机制,使得方法更加实用。

两步聚类算法,顾名思义分为两个阶段:

    1)预聚类(pre-clustering)阶段。采用了BIRCH算法中CF树生长的思想,逐个读取数据集中数据点,在生成CF树的同时,预先聚类密集区域的数据点,形成诸

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