上面数据可以分类三个类也可以分为四个类, 类的数量的任意性是聚类过程中的主要问题。 ◆另一方面,上面的类是能够直接观察到的。 对于高维欧几里得空间里的组点,就无法 从视觉上观察到 ◆聚类分析输入可以用一组有序数对(X,s减或 (×,d)表示。聚类系统的输出是一个分区 N,其中Gk(k=1N)是 的子集。 GG G称为类,每一个类用一些特征 描述。聚类结果是类和它的特征或描述
◆上面数据可以分类三个类也可以分为四个类， 类的数量的任意性是聚类过程中的主要问题。 ◆另一方面，上面的类是能够直接观察到的。 对于高维欧几里得空间里的一组点，就无法 从视觉上观察到。 ◆ 聚类分析输入可以用一组有序数对(X,s)或 (X,d)表示。聚类系统的输出是一个分区 ∧={G1 ,G2 ,…,GN}，其中Gk (k=1,…,N)是 X的子集。 ◆ G1 ,G2 ,…,GN称为类，每一个类用一些特征 描述。聚类结果是类和它的特征或描述
◆规范化的描述有以下几种图式 1通过它们的重心或类中关系远的(边界) 点表示n维空间的一类点 2.使用聚类树中节点图形化地表示一个类 3使用样本属性的逻辑表达式表示类。 XX x1<2 X1>2 C: X X·C C2X1≥2∧X2x<5 X2<5 x2>5 C3:X≥2∧X25 a)重心 b)聚类树 c)逻辑表达 图62聚类表达的不同示范
◆规范化的描述有以下几种图式： 1.通过它们的重心或类中关系远的（边界） 点表示n维空间的一类点。 2. 使用聚类树中节点图形化地表示一个类。 3.使用样本属性的逻辑表达式表示类
◆现有的用于数据挖掘的聚类方法分为 四类分割法分层法密度法和网格法。 ◆分割聚类法一般是通过优化一个评价 函数把数据分割成K个部分,主要有两 种方法:K- means聚类法和K medoid聚类法K- means法在处理海 量数据库方面很有效,特别是对数值 属性处理。K prototypes是 K means和 K-modiod的优点,可以同 时处理数值与符号属性和聚类法
◆现有的用于数据挖掘的聚类方法分为 四类:分割法,分层法,密度法和网格法。 ◆分割聚类法一般是通过优化一个评价 函数把数据分割成K个部分，主要有两 种方法：K-means聚类法和Kmedoid聚类法.K-means法在处理海 量数据库方面很有效，特别是对数值 属性处理。K-prototypes是结合Kmeans和K-modiod的优点，可以同 时处理数值与符号属性和聚类法