層次聚類分析：是建立一個層次以分解給定的資料集。該方法可以分為自上而下（分解）和自下而上（合併）兩種操作方式。為彌補分解與合併的不足，層次合併經常要與其它聚類方法相結合，如迴圈定位。典型的這類方法包括： 第一個是;BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies) 方法，它首先利用樹的結構對物件集進行劃分；然後再利用其它聚類方法對這些聚類進行最佳化。 第二個是CURE(Clustering Using REprisentatives) 方法，它利用固定數目代表物件來表示相應聚類；然後對各聚類按照指定量（向聚類中心）進行收縮。 第三個是ROCK方法，它利用聚類間的連線進行聚類合併。 最後一個CHEMALOEN，它則是在層次聚類時構造動態模型。
1、聚類分析法是理想的多變數統計技術，主要有分層聚類法和迭代聚類法。 聚類分析也稱群分析、點群分析，是研究分類的一種多元統計方法。
2、例如，我們可以根據各個銀行網點的儲蓄量、人力資源狀況、營業面積、特色功能、網點級別、所處功能區域等因素情況，將網點分為幾個等級，再比較各銀行之間不同等級網點數量對比狀況。
聚類分析，指將物理或抽象物件的集合，分組為由類似的物件組成的多個類的分析過程。聚類分析是透過資料建模簡化資料的一種方法。傳統的統計聚類分析方法包括系統聚類法、 分解法、加入法、動態聚類法、有序樣品聚類、有重疊聚類和模糊聚類等。採用k均值、k中心點等演算法的聚類分析工具已被加入到許多著名的統計分析軟體包中，如 SPSS、 SAS等。
聚類分析：將個體（樣品）或者物件（變數）按相似程度（距離遠近）劃分類別，使得同一類中的元素之間的相似性比其他類的元素的相似性更強。目的在於使類間元素的同質性最大化和類與類間元素的異質性最大化。其主要依據是聚到同一個資料集中的樣本應該彼此相似，而屬於不同組的樣本應該足夠不相似。
常用聚類方法：
1、 ...
聚類分析指將物理或抽象物件的集合分組為由類似的物件組成的多個類的分析過程。它是一種重要的人類行為。聚類分析的目標就是在相似的基礎上收集資料來分類。聚類源於很多領域，包括數學、計算機科學、統計學、生物學和經濟學。在不同的應用領域，很多聚類技術都得到了發展，這些技術方法被用作描述資料，衡量不同資料來源間的相似 ...
聚類分析和模糊聚類分析的區別：聚類分析分為硬聚類分析和軟聚類分析。模糊聚類是軟聚類分析中的，算是聚類分析的一個分支。
聚類分析：指將物理或抽象物件的集合分組為由類似的物件組成的多個類的分析過程。聚類分析的目標就是在相似的基礎上收集資料來分類。
模糊聚類分析：是一種採用模糊數學語言對事物按一定的要求 ...
區別是：
1、分類是事先定義好類別 ，類別數不變 。聚類則沒有事先預定的類別，類別數不確定。
2、分類器需要由人工標註的分類訓練語料訓練得到，屬於有指導學習範疇。聚類不需要人工標註和預先訓練分類器，類別在聚類過程中自動生成 。
3、分類適合類別或分類體系已經確定的場合，比如按照國圖分類法分類圖 ...
位向量是由一些二進位制位組成的向量，位向量可以用很少的記憶體來儲存Boolean變數，某些並行機中增加了目錄儲存器，儲存器的每一頁在目錄儲存器中有一項，每一個目錄項主要有狀態和位向量兩種成分，狀態描述該目錄對應儲存頁的當前情況，如在其他Cache中是否有複製等，位向量的每一位對應一個處理器的區域性Cach ...
人文紀實攝影：忠實的記錄和反應一個民族生存方式的照片就可以稱作人文紀實攝影。
人文紀實攝影範疇：
1、一種人物肖像攝影可以稱為人文紀實攝影，透過人物肖像反映了一個特定歷史；
2、照片裡沒有人物，只有一個或者幾個在自然狀態下的物體，這個物體不是自然形態的，而是人類經過勞動創造出來的，透過它反映了 ...
1、聚類沒有統一的評價指標，因為不同聚類演算法的目標函式相差很大，有些是基於距離，有些是假設先驗分佈，有些是帶有圖聚類和譜分析性質，還有些是基於密度的拿譜聚類距離。
2、應該嵌入到問題中進行評價，很多實際問題中，聚類僅僅是其中的一步，可以對比不聚。
聚類：將物理或抽象物件的集合分成由類似的物件組成 ...