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文檔簡介
1、聚類分析是一種無監(jiān)督的機器學(xué)習(xí)方法,它可以將原本雜亂無章的數(shù)據(jù)分成一系列有意義的簇,使得每一個簇由具有較高相似性的數(shù)據(jù)組成,這就可以為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理帶來極大的便利。聚類分析已經(jīng)廣泛應(yīng)用在生物信息學(xué)、心理學(xué)研究、商業(yè)分析、文本處理等領(lǐng)域。聚類分析雖然是一種比較成熟的技術(shù),但是它在一些領(lǐng)域仍然存在一些問題需要研究。
聚類結(jié)果評價是聚類分析的一個重要步驟,是機器學(xué)習(xí)研究的一個重要領(lǐng)域,通過聚類評價我們可以確定數(shù)據(jù)的聚類趨勢,也可
2、以確定聚類的個數(shù)。世界上有各種各樣的聚類算法和不同類型的數(shù)據(jù),以至于沒有一種聚類指標能夠?qū)τ谒械木垲愃惴ǘ歼m用,因此,我們必須對各種指標都有所了解,針對不同的情況選取不同的指標,必要的時候還需要提出新的指標來解決碰到的問題。
聚類評價指標大多都是針對數(shù)值類型數(shù)據(jù),但是,在實際的應(yīng)用中,很多一部分數(shù)據(jù)都是符號類型的,原有的許多指標在這種情況下就不再適用。因此,在本文中我們將一些數(shù)值數(shù)據(jù)評價指標進行變化使它們能夠?qū)Ψ枖?shù)據(jù)聚
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