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【数学建模】聚类模型 - K-means & 系统（层次）算法

分类: 文章 • 2025-02-04 10:50:40

聚类和分类的区别

聚类是不知道类别，自己分类

分类是已知类别的

聚类模型

【数学建模】聚类模型 - K-means & 系统（层次）算法

K-means聚类

数据对象即样本

聚类中心即重心

【数学建模】聚类模型 - K-means & 系统（层次）算法

PS：和我们初始化选择的中心有很大关系

如何写在论文里

因为算法步骤太长了，而且易被查重

因为算法太长了，放流程图：

【数学建模】聚类模型 - K-means & 系统（层次）算法

优缺点：

【数学建模】聚类模型 - K-means & 系统（层次）算法

改进 K-means++算法

【数学建模】聚类模型 - K-means & 系统（层次）算法

K值这么定，量纲不一样怎么办？

【数学建模】聚类模型 - K-means & 系统（层次）算法

不需要指定K的算法：系统（层次）算法

【数学建模】聚类模型 - K-means & 系统（层次）算法

样本和样本直接的距离如何计算

样本和样本之间的距离

绝对值距离和欧式距离最常用

绝对值距离更多的用于网状数据

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指标和指标之间的距离（不常用、用于指标分类）

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类与类之间的距离

因为样本和样本被划分为不同的类，就被划分到不同的类了

组间、组内用的多

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系统聚类的流程图

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需要注意的问题：

【数学建模】聚类模型 - K-means & 系统（层次）算法

有没有算法能帮助我们确定k的值：肘部法则

【数学建模】聚类模型 - K-means & 系统（层次）算法

论文里如何解释？

【数学建模】聚类模型 - K-means & 系统（层次）算法

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