聚类算法与应用场景

weiweitech 2023-01-12 23:27:27

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Affinity_Propagation_(AP)_AP聚类聚类算法介绍(发表在Science杂志上)

聚类算法的分类及应用，介绍了聚类算法可分为基于模型、网格、层次、密度、划分的算法；重点介绍了基于划分的算法：Kmeans算法，以及算法中距离的不同计算方式

聚类的算法代码，并附有例子。其中的pdf文件对算法的具体使用及方法做集体的介绍。来源于百度文库

层次聚类算法的研究及应用.docx

在数据分析和机器学习中，聚类算法是一种无监督学习技术，用于将数据集中的对象自动划分为多个子集，每个子集称为一个簇。聚类算法在多个领域有着广泛的应用，如图像处理、信息检索、市场细分、生物信息学等。本文将介绍聚类算法的原理、应用场景以及如何在Java中实现一个简单的聚类算法。 聚类算法在多个领域有着广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：（1）图像处理：聚类算法可用于图像分割、图像检索等场景。（2）信息检索：聚类算法可用于文档聚类、关键词提取等场景。（3）市场细分：聚类算法可用于将潜在客户划分为不同的市场细分群体。（4）生物信息学：聚类算法可用于基因表达数据分析、蛋白质组学研究等场景。使用聚类算法可以带来以下好处：（1）发现数据中的自然结构，有助于更好地理解数据。（2）无需预先知道数据类别，具有较高的灵活性。（3）适用于大规模数据集，能够处理海量数据。（4）可用于多种类型的数据，包括数值型、分类型和文本型数据。

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