畢業(yè)生筆試題：阿里巴巴數(shù)據(jù)分析筆試題(編輯修改稿)
2025-04-21 05:04 本頁面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 classificationanalysis）或數(shù)值分類（numericaltaxonomy）。聚類與分類的不同在于，聚類所要求劃分的類是未知的?！ 【垲惙治鲇?jì)算方法主要有：層次的方法（hierarchicalmethod）、劃分方法（partitioningmethod）、基于密度的方法（densitybasedmethod）、基于網(wǎng)格的方法（gridbasedmethod）、基于模型的方法（modelbasedmethod）等。其中，前兩種算法是利用統(tǒng)計(jì)學(xué)定義的距離進(jìn)行度量。 kmeans算法的工作過程說明如下：首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇k個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心；而對(duì)于所剩下其它對(duì)象，則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計(jì)算每個(gè)所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對(duì)象的均值）；不斷重復(fù)這一過程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)。k個(gè)聚類具有以下特點(diǎn)：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開?！ ∑淞鞒倘缦拢骸 。?）從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇k個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心； （2）根據(jù)每個(gè)聚類對(duì)象的均值（中心對(duì)象），計(jì)算每個(gè)對(duì)象與這些中
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