用于数据挖掘的聚类算法有哪些,各有何优势
1、大数据可以提高数据的可用性，大数据需要尖端的可视化数据工具，以把所有的数字和数据点转化成一些更具体的数据。这将增加数据整体的可用性，以便企业自己或他们的最终用户使用。
2、C5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。
3、进行数据挖掘时可采用许多不同的算法。决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。常用的算法有CHAID、CART、ID3和C5。
k-means聚类算法的java代码实现文本聚类
给定的数据集包含10个数值，需要将它们分为两类，可以采用k-means聚类算法进行处理。k-means算法是一种常见的聚类算法，通过计算每个点距离各个聚类中心的距离，将数据集分配到距离最近的聚类中心中。
K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。
聚类分析算法很多，比较经典的有 k-means 和 层次聚类法 。k-means的k就是最终聚集的簇数，这个要你事先自己指定。
数据挖掘干货总结(四)–聚类算法
1 层次化聚类算法 又称树聚类算法，透过一种层次架构方式，反复将数据进行分裂或聚合。
聚类是指数据库中的数据可以划分为一系列有意义的子集，即类。在同一类别中，个体之间的距离较小，而不同类别上的个体之间的距离偏大。聚类分析通常称为“无监督学习”。
聚类算法有：划分法、层次法、密度算法、图论聚类法、网格算法、模型算法。划分法 划分法(partitioning methods)，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，KN。
聚类分析的算法可以分为划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。划分法，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，KN。
问题七：聚类分析的算法 聚类分析是数据挖掘中的一个很活跃的研究领域，并提出了许多聚类算法。传统的聚类算法可以被分为五类：划分方法、层次方法、基于密度方法、基于网格方法和基于模型方法。
聚类分析也可以作为数据挖掘算法中其他分析算法的一个预处理步骤。
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