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| 节点状态 |  /  Win10及以上可用在V1.0部署
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|---|---|
聚类分析  | |
| 节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
| 节点英文名 | Clustering Analysis |
| 功能主类别 | 数据分析 |
| 英文缩写 | CLA |
| 功能亚类别 | 多元分析 |
| 节点类型 | 数据挖掘 |
| 开发语言 | R |
| 节点简介 | |
聚类分析是一种无监督学习方法, 用于将数据集中的样本根据相似性分组。聚类分析的目的是将相似的样本归为一类,并使不同类别之间的差异尽可能大。基本思想是将数据集中的样本分为若干组，使组内的样本相似度高，而组间的相似度低。 此聚类使用的方法有: Kmean, 均值偏移聚类算法, DBSCAN聚类算法, 高斯混合模型的期望最大化EM聚类, 和层次聚类算法。 用途：用于将数据对象分组或分类，使得同一组内的对象相似度高，而不同组内的对象相似度低。 参数：选择多个连续型数值变量 | |
| 端口数量与逻辑控制(PC) | |
| Input-入口 | 3个 |
| Output-出口 | 2个 |
| Loop-支持循环 | 是 |
| If/Switch-支持逻辑判断 | 否 |
| 输入输出 | |
| 相关节点 | |
| 上一节点 | 主成分分析(PCA) |
| 下一节点 | 最大似然因子分析 |
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