【数据挖掘】聚类算法 简介 ( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法 | 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 )（二）
VI . 基于层次的聚类方法 切割点选取1 . 算法终止条件 ( 切割点 ) : 用户可以指定聚类操作的算法终止条件 , 即上面图示中的切割点 , 如 :① 聚类的最低个数 : 聚合层次聚类中 , n nn 个样本 , 开始有 n nn 个聚类 , 逐步合并 , 聚类个数逐渐减少 , 当聚类个数达到最低值 m i n minmin , 停止聚类算法 ;② 聚类最高个数 : 划分层次聚类中 , n....
【数据挖掘】聚类算法 简介 ( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法 | 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 )（一）
I . 聚类主要算法聚类主要算法 :① 基于划分的聚类方法 : K-Means 方法 ;② 基于层次的聚类方法 : Birch ;③ 基于密度的聚类方法 : DBSCAN ( Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise ) ;④ 基于方格的方法 ;⑤ 基于模型的方法 : GMM 高斯混合模型 ;II . 基于划分的聚类方....
【数据挖掘】决策树算法简介 ( 决策树模型 | 模型示例 | 决策树算法性能要求 | 递归创建决策树 | 树根属性选择 )（二）
3 . 决策树模型 :建立模型 : 将上述数据集的 属性 ( 特征 ) 转换为树状的模型 ;确定树根 : 首先要确定哪个属性作为树根 , 这个选择是有一定要求的 , 不能随意指定一个任意的特征作为树根 ;4 . 决策树 属性划分 :属性划分策略 : 根据一定的策略 , 确定哪个属性作为树根 , 然后每个子树 , 在确定剩余的哪个属性作为子树的树根 , 这是递归问题 ;属性划分的算法性质 : 递归....
【数据挖掘】决策树算法简介 ( 决策树模型 | 模型示例 | 决策树算法性能要求 | 递归创建决策树 | 树根属性选择 )（一）
文章目录I . 决策树模型II . 决策树模型 示例III . 决策树算法列举IV . 决策树算法 示例V . 决策树算法性能要求VI . 决策树模型创建 ( 递归创建决策树 )VII . 决策树 树根属性 选择I . 决策树模型1 . 决策树 : 决策时基于 “树” 结构 , 这也是模拟人在进行决策时采用的策略 ;2 . 决策树组成 : 根节点 , 内部节点 , 叶子节点 , 这些节点都是数据....
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