主题:聚合过程
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集群是将类似的数据点组合在一起形成有意义的部分的过程.这是机器学习中无监督学习的一部分,涉及在给定数据集中找到模式. 集群使用的方法有几种,包括等级集群,k-means集群和基于密度的集群.集群的总体目标是发现数据中的固有结构和组合.集群可以应用于各种领域,包括商业市场分类,生物学来分类生物,以及社交网络分析来识别社区.集群过程涉及几个步骤.首先,选择一个距离或差距测量来确定两个数据点的结构是多么相似或不同.然后,使用集群测量算法来确定数据应该如何组合. 计算集群算法可以提供一些强大的标准,并评估数据,直到确定数据的差距. 最后,使用集群分析方法来确定数据的差距和差距,并确定数据的有效性.