模式识别课件之数据聚类(ppt 72页)

模式识别课件之数据聚类目录：
1、引言
2、相似性度量
3、聚类准则
4、基于试探的两种聚类算法
5、系统聚类法
6、动态聚类
7、聚类评价

 

模式识别课件之数据聚类内容提要：
引言：
聚类：将数据分组成为多个类别，在同一个类内对象之间具有较高的相似度，不同类之间的对象差别较大。
根据各个待分类的模式特征相似程度进行分类，相似的归为一类，不相似的作为另一类。
监督学习：需要用训练样本进行学习和训练
非监督学习：对于没有类别标签的样本集，根据该问题本身的目的和样本的特性，把全体N个样本划分为若干个子集，同类样本特性相差小，异类样本特性相差大。
聚类应用：
早在孩提时代，人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫和狗，动物和植物
谁经常光顾商店，谁买什么东西，买多少？
按照卡记录的光临次数、光临时间、性别、年龄、职业、购物种类、金额等变量分类
这样商店可以….
识别顾客购买模式（如喜欢一大早来买酸奶和鲜肉，习惯周末时一次性大采购）
刻画不同的客户群的特征

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