模式識別課件之數據聚類(ppt 72頁)

模式識別課件之數據聚類目錄：
1、引言
2、相似性度量
3、聚類準則
4、基於試探的兩種聚類算法
5、係統聚類法
6、動態聚類
7、聚類評價

模式識別課件之數據聚類內容提要：
引言：
聚類：將數據分組成為多個類別，在同一個類內對象之間具有較高的相似度，不同類之間的對象差別較大。
根據各個待分類的模式特征相似程度進行分類，相似的歸為一類，不相似的作為另一類。
監督學習：需要用訓練樣本進行學習和訓練
非監督學習：對於沒有類別標簽的樣本集，根據該問題本身的目的和樣本的特性，把全體N個樣本劃分為若幹個子集，同類樣本特性相差小，異類樣本特性相差大。
聚類應用：
早在孩提時代，人就通過不斷改進下意識中的聚類模式來學會如何區分貓和狗，動物和植物
誰經常光顧商店，誰買什麼東西，買多少？
按照卡記錄的光臨次數、光臨時間、性別、年齡、職業、購物種類、金額等變量分類
這樣商店可以….
識別顧客購買模式（如喜歡一大早來買酸奶和鮮肉，習慣周末時一次性大采購）
刻畫不同的客戶群的特征

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