聚类分析：修订间差异

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2024年1月19日 (五) 19:20的最新版本

Clustering Analysis.png
节点状态
Windows / Windows 10 Win10及以上可用
在V1.0部署
聚类分析Clustering Analysis.svg
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
可生成图片类型（推荐）
可生成数据表类型（推荐）
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
WikimediaUI-Globe.svg相关网站





查找其他类别的节点，请参考以下列表

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此页面最后编辑于2024年1月19日 (星期五) 19:20。
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